Microsoft 发布 Decision-1 模型
面向分类、评估和路由的快速结构化决策模型。
为什么重要
为开发者构建 Agent 路由和控制提供了新的商用决策模型选择。
阅读原文the-decoder.com
AI 解读（根据原文生成）
Microsoft 推出 Decision-1 决策模型，定位于快速、结构化决策，可处理分类、评估和路由决策，并可能用于在复杂环境中引导和控制 Agent。该模型基于 Qwen3.5-9B。Microsoft 称其在覆盖近 150,000 个问题的 36 项基准测试中准确率最高，速度比第二名 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。Decision-1 可通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 使用。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- Decision-1 is based on Qwen3.5-9B.
- Microsoft says it's the most accurate model tested across 36 benchmarks covering nearly 150,000 questions.
- On speed, it's 2.5 times faster than the runner-up, H2O-Lightning-4B.
- Decision-1 is available through Microsoft Foundry and OpenRouter.
- Input tokens cost $0.042 per million, and output tokens are free.
- 10月12日，微软基于阿里Qwen，推出全新决策模型Microsoft-Decision-1。
- 该模型基于Qwen3.5-9B后训练而成。
- 在结构化决策任务中，该模型在时延和准确性等方面均超过了LLM及Jev 1.13.0等热门决策模型。
进展
The Decoder：Microsoft 发布 Decision-1 模型
雷峰网：微软推出Microsoft-Decision-1
全部来源（2）
- 微软推出Microsoft-Decision-1
微软基于阿里Qwen推出全新决策模型Microsoft-Decision-1。正文称该模型由Qwen3.5-9B后训练而成，在结构化决策任务中，时延和准确性超过LLM及Jev 1.13.0等决策模型。Xbox研究团队已用其处理超过1万条玩家反馈，微软还在事件响应、质量控制、科学发现等领域测试应用。文章未说明模型权重或代码是否开放。
