החלטה 1 של Gemini לעומת Laya: 262,144 טוקנים בשכירות לעומת 512 טוקנים בבעלות
- GoogleחדשGoogle: Gemini 4 Carbon2026-11-10$2.00 / $10.00 לכל 1M טוקנים · 202 tok/s
- AnthropicחדשAnthropic: Claude Fable 5.22026-11-09$8.00 / $40.00 לכל 1M טוקנים · 99 tok/s
- orcaחדשOrca: OrcaC2 1.02026-11-0727 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: GLM 5.3 Abliterated / Uncensored2026-11-04$3.00 / $5.00 לכל 1M טוקנים · 120 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: Hy4 Abliterated / Uncensored2026-11-04$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 229 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: Kimi K3.1 Pro Abliterated / Uncensored2026-11-04$4.00 / $20.00 לכל 1M טוקנים · 42 tok/s
- OrcaחדשOrcaCyber: MiniMax M3.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-29$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 128 tok/s
- OrcaOrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-27$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 58 tok/s
- OrcaOrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 98 tok/s
- OrcaOrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 40 tok/s
- MoonshotMoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2447אינטליגנציה
- OrcaOrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-23$0.80 / $1.60 לכל 1M טוקנים · 127 tok/s
- minimaxMiniMax: M3.1 Flash2026-10-1929אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 לכל 1M טוקנים · 106 tok/s
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1733אינטליגנציה
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 65 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2955אינטליגנציה
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2855אינטליגנציה
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 392 tok/s
שני מודלים להחלטה, שני מספרים שמתארים את אותה בחירת עיצוב משני קצוות מנוגדים. Gemini Decision 1 מקבל קלט של 262,144 טוקנים ועד 1,000 שאלות מוקלדות בקריאה אחת, בעלות של $0.10 למיליון טוקני קלט, ב-API של Google עצמה. Laya מקבל 512 טוקנים של טקסט בצ'קפוינט האנגלי שלו, רץ על T4 שאתם כבר משלמים עליו, והוא Apache-2.0. זהו פער של פי 512 בחלון ואינסוף במחיר, בכיוונים מנוגדים, ואף מבחן ביצועים לא מציל את ההשוואה כי שני המודלים לא נבנו לאותה משימה.
Convai Innovations פרסמה את Laya ב-18 בספטמבר 2026 כשלושה צ'קפוינטים במאגר אחד: מודל אנגלי ModernBERT-large בעל 421M פרמטרים, מודל רב-לשוני mmBERT-base בעל 322M פרמטרים, וגרסת typed-decisions. Google שחררה את Gemini Decision 1 ב-11 בנובמבר 2026 ולא פרסמה משקלים, ספירת פרמטרים או מודל בסיס. המספר היחיד שאפשר להשוות את שניהם מולו הוא לוח תוצאות שכולל רק אחד מהם — Gemini Decision 1 נמצא בציון 66 במדד Artificial Analysis Decision Index v2.1, תשיעי מתוך שמונה עשרה, ו-Laya אינה נמצאת בלוח הזה.
מה שחלון של 512 טוקנים שולל לפני ארוחת הבוקר
התחל מהאילוץ, כי הוא מבטל קטגוריות מוצרים שלמות מהר יותר מכל נתון דיוק.
• קלט משותף — Gemini Decision 1 קורא עד 262,144 אסימונים, המכסים את הקלט ואת כל שאלה. הצ'קפוינט האנגלי של Laya קורא 512 אסימונים, וזהו. הצ'קפוינט הרב-לשוני מוגדר כברירת מחדל ל-1,024 וניתן להעלותו עד 8,192 עם max_len=8192, ואז הכרטיס של Convai עצמו מדווח כי 16 עד 18 מתוך 20 בקשות למסמכים ארוכים נכונות עם עד כ-4,000 אסימוני הקשר, ו"מעבר לכך התוצאות משתנות".
• מודאליות — Gemini Decision 1 מקבל טקסט, תמונה, וידאו, אודיו ו-PDF באותה בקשה. Laya מקבל טקסט. טופס תביעה סרוק, הקלטת שיחה או תמונת מוצר אינם נחשבים קלט עד שמשהו במעלה הזרם המיר אותם למילים, וההמרה הזו היא מודל נפרד עם עלות נפרדת ושגיאות משלו.
• שאלות לכל קריאה — עד 1,000 עבור Gemini Decision 1, מבודדות זו מזו, במעבר אחד. Laya עונה על השאלות שאתם שולחים עם מצב אחד, והתיעוד שלה עצמה קובע את התקרה המעשית בסביבות חמישים אפשרויות לשאלת בחירה לפני שתקציב הטוקנים לכל אפשרות של המודל נעשה דק.
• מחיר — $0.10 למיליון אסימוני קלט עבור Gemini Decision 1, נמדד ב-$345 למיליון משימות על ידי Artificial Analysis, ללא מטמון הקשר וללא Batch API. Laya היא הורדה: כ-808 MB עבור ה-checkpoint האנגלי, ללא חיוב לכל קריאה, ו-T4 שפועל בכ-32.8 מילישניות להחלטה.
• רישיון והפצה — משקולות Apache-2.0, ללא תלות באירוח, ונקודת כניסה של pip install laya. Gemini Decision 1 זמין רק ב-Gemini Developer API בגרסת v1beta, עם שכבה חינמית של 200 בקשות לדקה ורשימה מתועדת של יכולות נתמכות ושאינן נתמכות.
על לוח התוצאות נמצא אחד מהשניים האלה, וזה לא תיקו
ה-66 של Gemini Decision 1 הוא צירוף של שש הערכות משוקללות, ש-45% ממנו בנוי על נתונים פרטיים, והוא נמדד כדיוק פחות עונש Brier המיוחס לתשובה. החוזקות והחולשות שלו נקיות באופן יוצא דופן עבור מודל ביום השקה: ראשון מתוך שמונה-עשר ב-AA-Omniscience-Decision עם 66.3 וראשון ב-HLE-MultiChoice עם 48.7, אך תשיעי ב-AA-Paperclip עם 56.8 ושיעור מעבר מסמכים של 33% בשיטת הכול-או-כלום, וארבעה-עשר ב-When2Call עם 80.5. תשיעי בסך הכול, ראשון במקום שבו נבחנים ידע והימנעות מתשובה, ובאמצע הטבלה במקום שבו נבחנים חילוץ ובחירת כלים.
ל-Laya אין נתון בר-השוואה, והפרויקט מסביר מדוע בכרטיס שלו עצמו. צ'קפוינטים בסיסיים משיגים 0.362 ב-zero-shot בבנצ'מרק ה-typed-decisions — מתחת לקו הבסיס של 0.461 של מחלקת הרוב, וכמעט אקראי. נתון הכותרת 0.766 דורש כוונון עדין על פיצול האימון של אותו בנצ'מרק עצמו. משפט הסיכום של Convai הוא זה שכדאי לשאת לכל הערכה: Laya היא בסיס מהיר להתמחות, לא מנוע החלטות zero-shot.
זו אינה חולשה שיש לזקוף לחובתה בהשוואה למודל של מעבדת חזית; זהו תיאור מוצר אחר. Gemini Decision 1 נמכר כמשהו שכבר טוב בהחלטות. Laya נמכרת כמשהו שנעשה טוב בהחלטות שלך לאחר שתאמן אותה, ובשלב הזה המספרים המפורסמים שלה — 0.766 לעומת 0.727 של מוצר אחות בהחלטות מוקלדות, 0.950 לעומת 0.910 ב-AG News — תחרותיים במשימות שאליהן הותאמה.
שני הפייפליינים שאנשים באמת בונים
מכיוון שהיכולות בקושי חופפות, הניסוח הכנה אינו "איזה מהם" אלא "איזו משתי המשימות האלה יש לך".
התפקיד ש-Gemini Decision 1 מתאים לו. קלט ארוך מגיע — חוזה בן 60 עמודים, שעה של אודיו משיחה, תיקייה של חשבוניות סרוקות — וצריך לצרף אליו שיקולי דעת רבים. ארבעים כללי מדיניות על כרטיס אחד בקריאה אחת שנכללת בחיוב; ניקוד לפי רובריקה על פני מאה תשובות מועמדות; החלטת ניתוב שתלויה בראיות הפזורות על פני מסמך שאיש לא רוצה לחלק לקטעים. התיעוד של Google עצמו מונה בדיוק את אלה: ניתוב בקשות, בדיקות מדיניות על פני כללים רבים בבת אחת, ניקוד מועמדים מול רובריקה, בחירת כלים, סיווג בהשהיה נמוכה על מדיה חיה. תקרת 1,000 השאלות והקלט הרב-מודלי הם כל הסיבה שהמוצר קיים, והם שני הדברים ש-Laya לא מסוגלת לעשות בשום מחיר.
התפקיד ש-Laya מתאימה לו. מצב קצר והחלטה אחת, בהיקף שבו העלות לכל קריאה היא המגבלה וקבוצת התוויות היא שלך. מיון פניות לטקסונומיה משלך, סיווג כוונות, שער כן/לא לפני שמודל יקר רץ. מקודד 421M על T4 ב-32.8 אלפיות השנייה הוא כמעט בחינם לכל קריאה, ומכיוון שמרחב התשובות נבנה לכל בקשה ולא צרוב מראש בראש אוצר מילים, סכימה שתמציא אחר הצהריים לא דורשת אימון מחדש כדי שתתקבל — אם כי היא כן דורשת נתוני אימון כדי להיות מדויקת.
השילוב אינו אקזוטי: Laya כשלב הראשון המהיר שמטפל ב-80% מהתעבורה שאליה היא אומנה, ומודל דירוג גדול ומתארח עבור הפריטים שזקוקים לראיות מקלט ארוך או לא-טקסטואלי. התבנית הזו עולה פחות מאשר לשלוח הכול ל-Google, וכשלונותיה עדינים יותר מאשר הרצת מקודד של 421M במסגרת חוזה.
לאן השוואת העלויות בעצם מגיעה
בהיקפים נמוכים, הכלכלה של Laya היא חסרת מתחרים וחסרת חשיבות. T4 עולה כמה מאות דולרים בחודש בין אם משתמשים בו ובין אם לא; מיליון משימות של Gemini Decision 1 ב-345 דולר הוא סעיף תקציבי שמישהו צריך לאשר. מתחת לכמה מאות אלפי החלטות בחודש, נקודת הקצה המתארחת בדרך כלל מנצחת בזכות שעות הנדסה בלבד — אין ריצת אימון, אין סט תוויות ואין מערך הגשה.
בהיקף גבוה החשבון מתהפך, עם הסתייגות אחת שחשובה יותר מנקודת החיתוך: העלות השולית של Laya קרובה לאפס רק אם המודל כבר מתפקד במשימה שלך. אם לא, התוויות הן החשבון האמיתי. הכרטיס של Convai מבהיר במפורש שכוונון עדין הוא מה שמפיק את המספרים שפורסמו, ולכן ההשוואה הכנה היא 345 דולר למיליון משימות מתארחות מול GPU בתוספת העלות של תיוג מספיק דוגמאות כדי להגיע לכיול שאתה סומך עליו. אף אחד מאלה אינו תעריף לפי טוקן, והשוואה שמעמידה פנים אחרת משווה מחיר שכירות לפרויקט בנייה.
ואז יש את צורת ההשהיה, וזה המקום שבו שני המוצרים מפסיקים להיות תחליפיים בכלל. {{1}}Gemini Decision 1{{/1}} מודד 211 מילישניות למשימה באינדקס — סביר עבור צומת ניתוב מאחורי הודעת לקוח, גבולי עבור לולאה פריים-אחר-פריים. 32.8 המילישניות של Laya על T4 הן המספר שמאפשר החלטות פריים-אחר-פריים והחלטות בכל הקשה, וזה היתרון היחיד ששום כמות של תשתיות Google לא סוגרת, כי הוא נובע מכך שהיא מודל של 421 מיליון פרמטרים ולא מודל מולטימודלי בקנה מידה חזיתי.
ניתוב החלק שאינו אף אחד מהם
OrcaRouter אינה מספקת אף אחד מהמודלים. Laya היא משקולות Apache-2.0 שאתם מריצים בעצמכם, ו-Gemini Decision 1 הוא נקודת קצה של הסתברויות בלבד ב-API של Google עצמה — מודל החלטה אינו יעד ל-chat-completions, ואנחנו לא מפרטים את מה שאיננו יכולים לספק. מודל ההחלטה בקטלוג הוא typesafe/jev-1.14 של TypeSafe, עם 66.23 באותו מדד, אם קריאת ניקוד במפתח אחד חשובה לכם.
הקריאה שכן שייכת מאחורי ראוטר היא זו ששני המודלים האלה תלויים בה ואף אחד מהם לא מבצע: שלב ההמרה. חלון 512 הטוקנים של Laya מחייב מודל במעלה הזרם להפוך את המסמך, ההקלטה או צילום המסך למצב קצר לפני ש-Laya תוכל לשפוט אותו, והעלות לכל משימה של Gemini Decision 1 נשלטת בעיקר על ידי כמות ההקשר שאתה מעביר לו. בחירה והחלפה של אותו מודל במעלה הזרם היא ההחלטה החוזרת בצינור הזה, וזו ההחלטה שלשמה נבנינו: יותר מ-200 מודלים מאחורי מפתח יחיד תואם OpenAI, מחיר המחירון של הספק מועבר הלאה במרווח של 0.0% כך שהורדת מחיר של ספק נכנסת לתוקף באותו יום, ומעבר אוטומטי לגיבוי כאשר ספק מתדרדר. כתוב פעם אחת מול הראוטר, והמקודד שבבעלותך והמדרג שאתה שוכר יישארו שניהם ניתנים להחלפה.
מה לעשות השבוע
אם הקלט שלך ארוך מעמוד, מכיל משהו שאינו טקסט, או דורש יותר ממעט שאלות שיושנו לגביו, Laya אינה מועמדת וההחלטה היא בין Gemini Decision 1 לבין עמיתיה המתארחים לפי מחיר ושיעור מעבר. התיעוד של Google מפרט בפסקה אחת מה המודל תומך בו; קרא אותו לפני שאתה מתכנן סביבו, כי רשימת מה שאינו נתמך — אין caching, אין batch, אין Flex או Priority, אין מדיה בתוך הוראות השאלה — ארוכה מזו שנתמכת.
אם הקלט שלך הוא משפט או בלוב JSON קצר וקבוצת התוויות שלך היא משלך, המודל המתארח הוא הדרך היקרה לעשות זאת. הורד את Laya, תייג 500 דוגמאות, בצע כוונון עדין, ובדוק את הכיול לפני שאתה סומך על רמות הביטחון — זו זרימת העבודה שהמחברים שלה תיכננו עבורה, והכרטיס שלהם עצמו בהיר באופן יוצא דופן לגבי הפער בין צ'קפוינט הבסיס לזה שעבר כוונון עדין.
מה שאסור לך לעשות הוא להשוות את 66 למספר מהכרטיס של Laya. הם הופקו במכשירים שונים, אחד מהם הוא ציון zero-shot מתחת ל-baseline של הרוב, והשני הוא שילוב משוקלל של שש הערכות על נתונים פרטיים. ההשוואה היחידה ששווה לערוך היא על הפריטים המתויגים שלך, ורק אחד משני המודלים האלה בכלל יכול להיבדק כך.
