微软正式推出专门面向结构化决策任务的AI模型

  比特网10月10日消息，微软日前推出专门面向结构化决策任务的AI模型Microsoft‑Decision‑1，该模型主打低延迟、高可靠的决策打分能力，性能同时超越通用大模型与同类决策模型，现已在Microsoft Foundry开放使用，后续将登陆OpenRouter平台。

  不同于大语言模型侧重文本生成、复杂逻辑推理，Microsoft‑Decision‑1面向路由分发、分类、优先级判定、校验、工作流控制等场景，输出软件可直接调用的结构化结果，支持是 / 否判断、多选、打分，还可依据评分标准对AI输出、智能体动作进行评级，通过简单API即可调用。该模型基于Qwen3.5‑9B做后训练优化，未来还计划迁移至微软MAI、OpenAI基座之上。

  微软在36套未参与训练的盲测基准、近15万道题目开展测评，该模型取得最高准确率。性能数据显示，它的运行速度为第二名Quyet‑1.0‑Large的4.5倍，更是GPT‑6 Sol的35倍。在鲁棒性测试中，对相同请求做8种形式扰动，模型平均决策翻转率仅1.3%;选项改写、打乱顺序时不会出现决策变化。安全维度，通过11套基准合计5250条请求测试，可以拦截有害请求与提示注入，同时保障正常业务可用性。

  微软多个业务部门已经完成内部试点。Xbox团队用它处理上万条玩家反馈，质量对标GPT‑6 Sol，速度提升14 倍，成本仅为后者的1/200;Copilot团队用于回答质量质检，速度较GPT5.6 Luna快100倍;该模型还应用在故障响应、科学实验自适应重规划场景，显著提升一致性与执行效率。

  应用场景覆盖AI智能体控制、模型路由、数据标注、AI裁判、意图识别、代码扫描、机器人动作选择等。定价方面，输入token为每百万0.042美元，输出token免费，适合高频大规模决策业务。微软表示，随着AI智能体落地，专用决策模型能够承担大量轻量判断任务，降低整体算力开销，后续会持续迭代优化模型的准确率、置信度与成本表现。