Google تطلق Gemini Decision 1 لاتخاذ قرارات ذكاء اصطناعي سريعة ورخيصة

أطلقت Google واجهة Gemini Decisions API، وهي نقطة وصول جديدة تقوم على نموذج مخصص يُدعى Gemini Decision 1، لاتخاذ قرارات سريعة ضمن مجموعة محدودة من الخيارات. ويمكن للمطورين استخدامها لقرارات محدودة مثل اختيار الأداة المناسبة، وتنفيذ فحوصات السياسات، وتحديد النموذج الذي يجب توجيه الطلب إليه، وتقييم السياق المُسترجَع. ويمكنهم إرسال مُدخل واحد متعدد الوسائط، يجمع بين النص والصور والصوت والفيديو وملفات PDF، يصل إلى 256,000 رمز، مع ما يصل إلى 1,000 سؤال مستقل في طلب واحد. وبدلاً من توليد الإجابة كلمة تلو الأخرى، يقيّم Gemini Decision 1 الخيارات المرشحة في خطوة واحدة إلى الأمام، ويُعيد احتمالات ودرجات ثقة في زمن يتراوح بين 150 و250 ملي ثانية من البداية إلى النهاية، بتكلفة 0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال، دون أي تكلفة على رموز الإخراج.

وتقول Google إن Gemini Decision 1 يتقدّم في اختبارات مرجعية تشمل توجيه الوكلاء، والاستدلال، والترتيب، والفهم متعدد الوسائط، بأقل خطأ في المعايرة بين النماذج المقارنة، وإن زمن استجابته يبقى شبه ثابت، بين 50 و100 ملي ثانية من حساب النموذج، عبر سياقات تصل إلى 16,000 رمز، سواء تضمّن الطلب سؤالاً واحداً أو مئة سؤال. وبما أنه لا يفرض تكلفة على رموز الإخراج، تقول Google إن استخدام Gemini Decision 1 عبر واجهة Decisions API يصبح أرخص بنحو خمس مرات من Gemini 3.5 Flash-Lite عبر واجهة Interactions API، على نفس مجموعة الاختبارات المرجعية.

ويعمل النموذج على بنية Gemini الأصلية متعددة الوسائط، فيقيّم النص والصور والصوت والفيديو وملفات PDF معاً في خطوة واحدة، ويمكنه إعادة ما يصل إلى ثلاثة أنواع من الإجابات في الطلب نفسه: تقديرات احتمالية بنعم/لا، واختيار من متعدد بين 2 و255 خياراً، ودرجات على مقياس تقييم مرتب يبدأ من صفر، مع درجة ثقة خاصة بكل إجابة. وتُسلّط Google الضوء على عدد من منتجاتها التي تستخدم هذه الواجهة بالفعل: يستخدمها Gemini Notebook لتوجيه الاستفسارات إلى المستوى المناسب من النموذج، وهو ما تقول Google إنه يقلّص زمن الاستجابة بنسبة تصل إلى 40% في الاستفسارات اليومية؛ ويستخدمها Stitch لإنشاء وتعديل نماذج تصميم تفاعلية لتدفقات المنتج في ثوانٍ؛ وتستخدمها تطبيقة CC التابعة لـGoogle Labs لاختيار رمز تعبيري مناسب من بين أكثر من 200 خيار في جزء من الثانية؛ ويستخدمها Search كطبقة أمان لرصد السلوك العدائي ضد أدوات MCP.

وتقول Google إن عملية الدمج جارية بالفعل مع OpenRouter وVercel وLangChain، إلى جانب LiteLLM وPydantic AI وPipecat وLiveKit وOpenCode، بالإضافة إلى حِزم google-genai الخاصة بها، على أن يصل الدعم لاحقاً إلى Gemini ضمن Google Cloud.

لماذا يهم

نموذج صُمّم خصيصاً لتقييم خيارات محدودة بدلاً من توليد نص حر قد يتيح لمنتجات الذكاء الاصطناعي إضافة قرارات سريعة، مثل اختيار الأداة والتوجيه وتصنيف المحتوى، دون تكلفة زمن الاستجابة أو رموز الإخراج التي تفرضها استدعاءات التوليد الكاملة، إن صحّت مقارنات الأداء التي تقدّمها Google عند اختبارها بشكل مستقل.