微软正式发布Microsoft-Decision-1，这是一款专注于在固定答案选项中进行选择的小型模型，而非传统文本生成。据模型卡片显示，该模型基于阿里巴巴开源权重Qwen3.5-9B构建，并经过后续训练。
10月9日，微软首席技术官办公室软件工程副总裁Achint Srivastava在博客中宣布了这一消息。他指出，决策模型正迅速成为AI领域的重要新类别，并透露微软计划将该模型重新适配至OpenAI模型及微软自家的MAI系列模型，但未说明具体原因。
功能与应用场景
面对一组固定选项，Microsoft-Decision-1会为每个选项返回校准后的概率分数，适用于是非题、多项选择题、评分任务，以及根据标准对AI响应和智能体行动进行评级。微软列举了路由、分类、优先级排序、验证和工作流控制等应用场景。
该模型仅接受文本输入，拥有32,000个token的上下文窗口。微软强调，不应将其作为涉及个人信贷或就业等重大决策的唯一依据。
性能基准与内部测试
微软表示，在涵盖近15万道未公开盲测问题的36项基准对比中，该模型准确率居首。测试显示，其速度是第二名H2O-Lightning-4B v1.1的2.5倍，是OpenAI GPT-6 Sol的35倍。当请求被改写或重新排列时，该模型平均有1.3%的概率改变决策结果。此外，微软还在11项安全基准测试中对5,250个涉及有害内容、越狱尝试和提示注入攻击的请求进行了评估。
在内部应用中，Xbox研究团队利用该模型将超过10,000条玩家反馈归类。微软称，其质量可与GPT-6 Sol竞争，速度快14倍，成本仅为后者的1/200。Copilot团队则发现，其性能媲美GPT5.6 Luna，且速度快100倍。
定价与市场竞争
该模型输入成本为每百万token 0.042美元，输出token免费。用户可通过Microsoft Foundry平台或OpenRouter（今年8月被Stripe收购）访问。
微软随后更新博文，加入了与TypeSafe AI推出的Jev模型的对比数据。据报道，Jev比微软模型早发布三周，是今年Vercel平台上采用速度最快的模型。微软称，其模型在延迟测试中比Jev快2.8倍。
目前，OpenAI的Decisions API处于公开测试阶段，Cloudflare、Strands、Liquid AI、Perplexity和Snowflake等公司也已推出决策模型。媒体指出，已有超过100款此类模型在市场争夺关注。