جوجل تطلق Gemini Decision 1: استجابة خلال 150–250 مللي ثانية وبسعر 0.10 دولار لكل مليون رمز

إنه ألم مألوف: تبني وكيلاً ذكياً، فيتبيّن أن نصف استدعاءاته للنموذج الكبير ليست استدلالاً بل مهام روتينية. «هل هذه رسالة مزعجة أم لا؟»، «أي أداة يجب استدعاؤها؟»، «هل يحتوي هذا السجل على خطأ؟». إن الدفع مقابل توليد النص رمزاً تلو الآخر لمجرد الحصول على إجابة «نعم» أو «الخيار C» إسراف وبطء. وقد عالجت جوجل هذه المشكلة بفئة مستقلة من النماذج.

ما الذي أُطلق بالضبط

إن Gemini Decision 1 هو «نموذج قرارات». يعمل مع مجموعة مغلقة من الخيارات: تقدّم له سؤالاً وقائمة إجابات، فيقيّم كل خيار في تمريرة واحدة. ولا يولّد النص رمزاً بعد رمز. ويرافق كل إجابة تقدير للثقة (calibrated confidence).

يدعم النموذج ثلاثة أوضاع: نعم/لا، والاختيار من بين خيارات (حتى 255 خياراً)، والتقييم وفق معيار تقييم (rubric). ويمكن تقديم نصوص وصور وصوت وفيديو وملفات PDF كمدخلات. ويتسع الطلب الواحد لما يصل إلى 1000 سؤال ضمن سياق بحجم 256K. وتبلغ زمن الاستجابة الكلي 150–250 مللي ثانية.

السعر: 0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال، أما رموز الإخراج فلا تُحتسب. وتصف جوجل ذلك بأنه أرخص بنحو 5 مرات من Flash-Lite. وبحسب فيل شميد، بدأ المشروع كنموذج أولي داخلي في DeepMind، وأوصله فريق صغير إلى نموذج وواجهة برمجية (API) في نحو ستة أسابيع.

كيف يبدو ذلك عملياً

تخيّل خدمة دعم تتلقى آلاف الطلبات في الساعة. في السابق كنت تطلب من النموذج اللغوي «حدّد الفئة والاستعجال واكتب الرد بصيغة JSON». أما الآن فترسل حزمة أسئلة من نوع «هل هذه شكوى بخصوص الدفع؟»، «هل العميل غاضب؟»، «هل يلزم تدخل إنسان؟» وتحصل على إجابات مع درجة الثقة. وإذا كانت الثقة دون العتبة، يُحوَّل الطلب إلى موظف بشري أو إلى نموذج كبير.

عرضت Cloudflare هذا المخطط في مؤتمر AI Engineer. تختار نماذج القرارات السريعة الأدوات وتستخرج الأسطر اللازمة من السجلات، بينما لا يُستدعى نموذج الاستدلال الكبير (reasoning) إلا للتشخيص. وفي عرض توضيحي لعطل في عملية البناء، تحوّلت ستة استدعاءات لنموذج لغوي إلى استدعاء واحد، وانخفض الاستهلاك من نحو 40K رمز إلى 1.8K. وأضافت LangChain دعم Decision 1 في يوم الإطلاق مع فئة أساسية مشتركة لمصنّفات TypeSafe، لذا لا يصعب ربطه بخط معالجة قائم.

ماذا تقول الاختبارات المستقلة

تبدو معايير جوجل الخاصة مقنعة: يتفوق Decision 1 على منافسه Jev 1.14 من TypeSafe في 5 من 7 اختبارات مشتركة، مثلاً 92.2% مقابل 90.0% في JevBench. لكن Artificial Analysis تُلطّف الصورة.

• في مؤشر Decision Index المجمّع سجّل النموذج 66 نقطة. وهذا في مستوى Elephant 9B وJev 1.14، وأقل بسبع نقاط من Drex Max v1.1 وGLiDE v1.2.
• ويتصدر في AA-Omniscience-Decision (66) وHLE-MultiChoice (49).
• في AA-Paperclip يجيب النموذج دون أخطاء عن جميع الأسئلة في 33% فقط من الوثائق، بينما يبلغ هذا المؤشر لدى Drex Max نسبة 63%.
• تبلغ تكلفة مليون مهمة 345 دولاراً مقابل 103 دولارات لدى Drex Max و156 دولاراً لدى Jev.
• متوسط الزمن للمهمة الواحدة 211 مللي ثانية، بينما يبلغ لدى Jev 92 مللي ثانية.

إن رخص تعرفة الإدخال لا يعني رخص المهمة: فبحسب حسابات AA، تتجاوز تكلفة العمل الفعلي ما لدى عدة منافسين. ومن حيث السرعة، فإن Jev أسرع بنحو الضعف. وميزة Gemini Decision 1 تكمن في تعدد الوسائط والنافذة الكبيرة التي تتسع لـ 1000 سؤال في الطلب، لا في الجودة المطلقة.

ماذا نفعل بهذا

للمطورين. ابحثوا في وكيلكم عن الاستدعاءات التي تكون فيها الإجابة اختياراً من قائمة منتهية: التوجيه، واختيار الأداة، والمرشحات، والاستخراج من السجلات. من الجدير تمريرها عبر نموذج قرارات، وترك النموذج اللغوي الكبير المكلف للاستدلال الحقيقي. وتساعد عتبات الثقة في تحديد متى يجب التصعيد.

لمديري المنتجات. احسبوا تكلفة المهمة لا سعر الرمز. مرّروا مجموعة بياناتكم عبر Decision 1 وJev وDrex وقارنوا الدقة وزمن الاستجابة والسعر النهائي على بياناتكم أنتم. فمعايير المورّدين ليست عوناً هنا، كما هي الحال دائماً.

للمؤسسين. سوق نماذج «القرار» لا يزال في طور التشكّل، ودخلته جوجل في الوقت نفسه مع TypeSafe التي لديها عملاء يدفعون بالفعل. ومن المتوقع أن تنشب حرب أسعار وأن يظهر منافسون جدد بسرعة.

القيود واضحة: النموذج لن يحلّ محل التوليد؛ فهو جيد في المجموعات المغلقة من الخيارات، لكنه يتخلف بوضوح عن أفضل المنافسين في الوثائق المعقدة. والبيانات حتى الآن صادرة في معظمها عن جوجل ومختبر مستقل واحد، لذا يُفضَّل اتخاذ القرار بعد اختبار خاص بكم.