Google ergänzt Gemini um ein Modell für schnelle Entscheidungen. Gemini Decision 1 bewertet über die neue Decisions API bis zu 1.000 Fragen zu einer gemeinsamen Eingabe und liefert Wahrscheinlichkeiten für die möglichen Antworten.
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Was ein Entscheidungsmodell bringt
Ein Entscheidungsmodell wählt zwischen vorher festgelegten Antworten. Es erkennt beispielsweise, ob eine Kundenanfrage dringend ist, welche Abteilung zuständig ist oder welches KI-Modell die Anfrage bearbeiten soll.
Der große Vorteil liegt in der direkten Bewertung. Gemini Decision 1 berechnet die Antwortmöglichkeiten in einem Durchlauf, ohne einen Antworttext Token für Token zu erzeugen. Das spart Wartezeit und Rechenkosten bei Aufgaben, die sich ständig wiederholen.
Am Ende sagt das Modell vereinfacht gesagt als Antwort »Ja« oder »Nein«.
Quelle: Google
Text, Bilder und Audio gemeinsam auswerten
Gemini Decision 1 verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDFs mit bis zu 256.000 Token Kontext. Ein Entwickler kann beispielsweise eine Gesprächsaufnahme und Kundendaten zusammen prüfen lassen.
Pro Anfrage sind bis zu 1.000 unabhängige Fragen möglich. Dabei lassen sich Ja/Nein-Prüfungen, die Auswahl aus zwei bis 255 Optionen und Bewertungen nach einer vorgegebenen Skala kombinieren. Wahrscheinlichkeiten und ein Konfidenzwert zwischen null und eins helfen dabei, unsichere Fälle an einen Mitarbeiter weiterzugeben.
Quelle: Google
Für Eingaben bis 16.000 Token nennt Google eine Gesamtlatenz von 150 bis 250 Millisekunden. Zwischen einer und 100 Fragen pro Anfrage bleibt die Wartezeit dabei nahezu gleich.
In Gemini Notebook übernimmt das Modell bereits die Auswahl des passenden KI-Modells und der Thinking-Stufe. Alltägliche Anfragen werden dadurch mit bis zu 40% weniger Wartezeit bearbeitet.
Sieben Spitzenplätze im Benchmark-Vergleich
In Googles Vergleich führt Gemini Decision 1 bei sieben von neun Benchmarks. Auf JevBench erreicht es 92,2%, vor GPT-6 Luna mit 90,9% und TypeSafe Jev 1.14 mit 90%. Beim Audio-Benchmark MMAU erzielt es 71,8%, beim Video-Benchmark Video-MME ohne Untertitel 69,1%. Gemini 3.5 Flash-Lite kommt dort auf 67,7% beziehungsweise 63,3%.
Quelle: Google
Bei Mind2Web Multimodal und When2Call liegt Jev 1.14 vorn. Den niedrigsten Kalibrierungsfehler über sieben gemeinsame Tests erzielt dagegen Gemini Decision 1 mit 0,0250. Bei GPT-6 Luna sind es 0,0721. Ein niedrigerer Wert bedeutet, dass die ausgegebene Sicherheit besser zur tatsächlichen Trefferquote passt.
Die sieben gemeinsamen Benchmark-Tests kosten mit Gemini Decision 1 insgesamt 0,88$, mit Gemini 3.5 Flash-Lite 4,14$. Jev 1.14 liegt bei 0,68$.
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Verfügbarkeit und Preise
Die Decisions API ist über die Gemini API und Google AI Studio verfügbar. Eine Million Eingabe-Token kosten 0,10$, Ausgabe-Token 0$. Die gemeinsame Eingabe wird je Anfrage einmal berechnet, hinzu kommen die Token für Fragen und Bewertungskriterien. Für Prototypen gibt es einen kostenlosen Tarif in Google AI Studio.
