The Decoder· Matthias Bastian·· 5 天前AI 评分57
微软 Decision-1 模型加入快速增长的 AI 决策模型赛道
Microsoft's Decision-1 model enters the fast-growing AI decision model race
AI 导读
微软推出自有决策模型 Decision-1，基于 Qwen3.5-9B，在覆盖近 15 万道题目的 36 项基准测试中准确率居首，达 83.5%，延迟 85 ms，速度是第二名 H2O-Lightning-4B 的 2.5 倍。
正文 · AI 翻译
微软现在有了自己的决策模型。与 OpenAI、Cloudflare 以及 Jev 的“原版” 一样，Decision-1 专为快速、结构化的决策而构建。据微软称，它可以处理分类、评估和路由决策，并“有潜力” “在复杂环境中引导和控制智能体。”
Decision-1 基于 Qwen3.5-9B。微软表示，在涵盖近 150,000 个问题的 36 项基准测试中，它是测试过的最准确的模型。在速度方面，它比第二名 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。Cloudflare 同样基于 Qwen 的开源 Clef 模型未纳入此次对比。
Decision-1 可通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 使用。输入 token 的价格为每百万个 0.042 美元，输出 token 免费。在 9 月中旬掀起决策模型潮流的初创公司 Jev，这几周可能不太好过。这个想法很快流行起来，但这项技术很快就被基于开放小型语言模型改编并超越。
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来源：The Decoder · the-decoder.com