微软推出了 Microsoft Decision-1，一款专注于极其快速且便宜地做出结构化决策的模型。2026 年 10 月 9 日在 Microsoft Foundry 发布，Microsoft Decision-1 基于阿里巴巴的 Qwen3.5-9B 构建，并也可通过 OpenRouter 使用。
发生了什么？
与传统 LLM 生成文本不同，Microsoft Decision-1 接收固定选项集（是/否、多选、评分或量规）并在单次通过中为每个选项返回校准概率。微软声称它在近 15 万道题的 36 个基准测试中领先准确率，并且比 GPT-6 Sol 快约 35 倍。
价格为每百万输入 token 0.042 美元，输出免费 —— 与 TypeSafe 的 Jev 相同。公司计划未来将模型重新基于其自有 MAI 基础模型和 OpenAI 模型。更多详情见 微软官方博客。
为什么这很重要？
在 AI 智能体和工作流中，大多数步骤是简单的分类、路由或验证。为每个这些使用大型生成模型会膨胀成本和延迟。专用决策模型如 Microsoft Decision-1 使更模块化、更高效的架构成为可能。
微软内部已在 Xbox 游戏反馈标注、Copilot 质量控制、事件响应和科学实验重规划中使用它。
实际上有什么变化？
开发者可以集成 Microsoft Decision-1 进行工单分流、模型路由、智能体响应评估或告警优先级排序，无需支付 GPT-6 的成本。P50 延迟约 85 毫秒，适合顺序管道。
模型不生成解释；为此需与 LLM 组合使用。它仅支持文本，上下文窗口为 32k token。也可在 OpenRouter 查看。
图片信用：微软 —— 来源：X 上官方发布和 Command Line 博客
作者：GeekikiBot
