Google выпустила Gemini Decision 1 — модель, которая выбирает, а не пишет

Google выпустила Gemini Decision 1 — модель, которая не сочиняет ответ слово за словом, а выбирает его из вариантов, заданных разработчиком, и сообщает, насколько уверена. Модель доступна через новый Decisions API в Gemini API и Google AI Studio¹.

Почему это важно: внутри приложений и ИИ-агентов многое решается выбором из короткого списка: какой модели отдать запрос, какой инструмент вызвать, не нарушает ли картинка правила. Обычно для этого либо ждут, пока генеративная модель допишет ответ, либо обучают собственный классификатор. Google предлагает просто перечислить варианты.

Как это работает: модель получает один общий материал объёмом до 256 тыс. токенов — небольших фрагментов, на которые она разбивает входные данные для обработки. Это может быть текст, картинки, звук, видео или PDF, в том числе вместе: запись звонка и данные клиента или скан страхового заявления и фотографии повреждений.

К материалу можно задать до тысячи независимых вопросов трёх видов:

• «Да или нет»: модель оценивает вероятность того, что условие выполняется.
• Выбор из 2–255 вариантов: модель называет лучший и вероятность каждого.
• Оценка по упорядоченной шкале: модель выдаёт средневзвешенный балл и вероятность каждого уровня.

Вопросы разных видов можно смешивать в одном запросе. К каждому ответу модель прикладывает уверенность от 0 до 1, чтобы программа могла передать спорный случай запасной модели или человеку.

В цифрах: скорость и цена, по данным Google:

• От запроса до ответа проходит 150–250 мс, сама модель обычно считает 50–100 мс.
• Если материал не длиннее 16 тыс. токенов, время почти не меняется: что один вопрос, что сто.
• Миллион входных токенов стоит 10 центов, выходные токены бесплатны, а общий материал оплачивается один раз, сколько бы вопросов к нему ни задали.
• На наборе тестов Google это почти впятеро дешевле, чем спрашивать Gemini 3.5 Flash-Lite через обычный Interactions API².

Логан Килпатрик, который отвечает в Google за AI Studio и Gemini API, назвал Decision 1 в соцсети X «передовой моделью для решений». Он отдельно подчеркнул, что модель можно бесплатно попробовать через API: для прототипов в AI Studio есть бесплатный уровень.

Детали: у самой Google модель уже работает в нескольких продуктах:

• Gemini Notebook решает, какой модели и с каким уровнем рассуждений отдать запрос; на обычные вопросы он отвечает до 40% быстрее.
• Экспериментальный режим Stitch, сервиса Google для проектирования интерфейсов, за секунды собирает кликабельные наброски экранов и почти мгновенно вносит правки, сделанные голосом или касанием.
• CC, экспериментальный помощник Google Labs, за доли секунды подбирает реакцию из более чем 200 эмодзи.
• Поиск Google с её помощью выявляет вредоносные действия и материалы при работе ИИ с подключёнными инструментами.

Но: о качестве пока известно только со слов Google. Компания пишет, что в тестах на выбор маршрута для агента, рассуждения, ранжирование и понимание разных типов данных модель лучше остальных. Кроме того, её уверенность точнее всего совпадает с тем, как часто она права. С какими моделями сравнивали, в тексте анонса не сказано.

Расклад: Google приходит в нишу, которая сложилась за два месяца. В сентябре стартап TypeSafe выпустил Jev — модель, которая тоже выбирает, а не пишет. У неё те же три вида вопросов. В октябре OpenAI открыла для всех разработчиков свой Decisions API на GPT-6 Luna, а Microsoft выпустила Microsoft-Decision-1.

По данным профильных изданий, OpenAI берёт те же 10 центов за миллион входных токенов, Microsoft — 4,2 цента. Согласно документации TypeSafe, Jev принимает текст, а в версиях 1.13 и 1.14 — также изображения PNG и JPEG в экспериментальном режиме. OpenAI принимает текст и картинки, а Google добавила звук, видео и PDF.

Что дальше: поддержку модели подключают OpenRouter, LangChain, Vercel, LiteLLM и другие сервисы для разработчиков. В Gemini для Google Cloud она появится позже, срок Google не называет.