Hitech logo

Кейсы

Модель Gemini Decision 1 от Google обрабатывает до 1 тыс. вопросов за один запрос

TODO:
Екатерина ШемякинскаяСегодня, 10:47 AM

Компания Google DeepMind представила Gemini Decision 1 — модель искусственного интеллекта для разработчиков, которым необходимо автоматизировать классификацию данных и принятие типовых решений. Модель способна обработать до 1 тыс. вопросов к одному и тому же документу или набору материалов за один проход, не отправляя отдельный запрос для каждой проверки. Например, система обработки страховых заявок может одновременно проанализировать анкету клиента, фотографии повреждений и запись разговора, определить категорию обращения, проверить полноту документов и оценить срочность рассмотрения.

00
Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

Новая модель работает через API Gemini Decisions и поддерживает три типа проверок: с ответом «да» или «нет», с выбором одного из нескольких вариантов и с оценкой по заданной разработчиком шкале. Модель возвращает не только результат, но и оценку его достоверности. Это позволяет автоматически обрабатывать простые случаи, а спорные передавать на проверку сотрудникам. Сквозная задержка при обработке запросов составляет 150–250 мс, то есть она почти незаметна для пользователя.

Ученые создали квантовую вселенную, в которой время возникло само по себе

Gemini Decision 1 анализирует текст, изображения, аудио, видео и PDF-документы в рамках одного запроса. Максимальный размер контекстного окна составляет 262 144 токена. Каждую проверку модель выполняет независимо от остальных, поэтому, если результат одной проверки должен влиять на следующую, разработчику нужно отдельно прописать эту логику в коде приложения.

Модель предназначена для классификации и оценки данных, а не для генерации развернутых текстов или извлечения из документов произвольной информации.

Google приводит примеры использования технологии в собственных продуктах. Так, Gemini Notebook распределяет запросы между ИИ-системами разной мощности, что сокращает задержку обработки типовых задач до 40%. Платформа для проектирования интерфейсов Google Stitch использует модель для быстрого создания и редактирования интерактивных прототипов, голосовой помощник Google CC — для выбора эмодзи из более чем 200 вариантов, а поисковая система — для обнаружения потенциально опасных действий при работе с инструментами MCP.

На рынке уже есть несколько решений для автоматизации подобных задач. Среди них — Jev от TypeSafe, API Decisions от OpenAI на базе GPT-6 Luna и Strands Decider от Amazon, который можно развернуть на собственной инфраструктуре. Они различаются по стоимости и возможностям: например, Jev предлагает более низкие тарифы на классификацию текстовых запросов, а API OpenAI позволяет повторно использовать часть контекста в нескольких обращениях.

Google Gemini Decision 1 показала лучшие результаты в пяти из семи бенчмарков, в которых участвовали четыре модели.

В тесте JevBench, который проверяет точность ИИ-моделей при классификации данных и выполнении задач по заданным критериям, Gemini Decision 1 набрала 92,2%, опередив GPT-6 Luna от OpenAI (90,9%) и Jev 1.14 от TypeSafe (90%). При этом в отдельных тестах на работу с браузером и выбор инструментов Jev оказалась точнее. Google также сообщает, что Gemini Decision 1 лучше конкурентов калибрует уверенность в собственных ответах. Это важно для систем, которые автоматически принимают решения только при достижении заданного порога достоверности.

Стоимость использования Gemini Decision 1 составляет $0,10 за миллион входных токенов, обработка выходных данных бесплатна. Модель позволяет экономить на повторной отправке одних и тех же материалов. Разработчики могут протестировать API через Google AI Studio, где также доступен бесплатный тариф с ограничениями на количество запросов.