Google 发布 Gemini Decision 1,加入决策模型赛道
Google 推出 Gemini Decisions API,搭载新模型 Gemini Decision 1,与 Jev、OpenAI GPT-6 Luna 同属决策模型类别。该 API 支持三类问题:yes/no、选项选择和评分细则打分,甚至沿用 Jev 的术语"Noul"来指代 yes/no 问题。定价与 GPT-6 Luna 一致:输入每百万 token 10 美分,输出免费;Jev 仍是最便宜的,为每百万 token 4.2 美分。 三者能力差异在模态覆盖上:Jev 只支持文本和 JSON,OpenAI 可处理文本和图像,Gemini Decision 1 则覆盖文本、图像、音频、视频和 PDF。作者用自己的 Yonkers 机器人 stomping 视频做了实测,同时问"有没有龙""有没有机器人""场景是否在法国""是否在美国"四个 yes/no 问题。Jev 和 OpenAI 对 yes/no 只返回 1.0 或 0.0,Gemini 则输出概率值,如 dragon 为 0.0497、robot 为 0.9234,显得没那么"自信"。 对开发者来说,这个类别的模型专门用于低成本高频率的二值判断和打分,适合做内容审核、自动评估等场景;多模态覆盖让 Gemini Decision 1 可以直接对视频、音频做判断,这在三家中是独一份。选型时需要在 Jev 的 4.2 美分低价与 Gemini 的全模态能力之间权衡。
当前结论
Google 也入场决策模型了,Gemini Decision 1 能直接对视频和音频回答 yes/no 问题,输出概率而不是 0/1,Jev 和 GPT-6 Luna 都做不到这点。做内容审核或自动打分类功能的朋友可以直接看实测代码。
证据链
11 个信源冲突核查
现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件,不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据,不自动推断冲突。