微软发布了Microsoft-Decision-1，这是一个专门用于结构化决策和分类的模型，基于阿里巴巴的Qwen3.5-9B进行后训练。该模型可在Microsoft Foundry和OpenRouter上使用，输入token价格为每百万0.042美元，输出免费。
发生了什么？
于2026年10月9日宣布的Decision-1不生成自由文本。相反，它接收一个情境和一个带有固定选项的问题（是/否、多项选择、评分、量表评估），并在单次传递中为每个选项返回校准后的概率。
据微软称，该模型在36项基准对比中（近15万道题对训练保持盲态）取得了最高平均准确率。它也是最快的：比第二名快4.5倍，p50延迟比GPT-6 Sol快约35倍。
为什么重要？
决策模型正作为与传统LLM不同的类别出现。它们不是消耗token生成文本，而是以更低成本和更可预测的方式解决路由、验证、分类和代理控制任务。TypeSafe（Jev）、Cloudflare以及现在的微软都在投资这一方法。
使用中国开源权重模型（Qwen）作为基础，加上微软的后训练，展示了行业如何将开源模型与专有优化相结合，用于特定用例。
实际会有什么变化？
开发者可以将Decision-1用于代理路由、意图分类、接地性验证、数据标注和工作流控制等任务——成本极低。免费输出和低延迟使其适合需要每秒大量决策的系统。
该模型已在Microsoft Foundry上以公开预览形式提供。微软计划未来在自己的MAI模型和OpenAI模型上重新基于。
图片来源：Microsoft — 来源：Microsoft Command Line
作者：GeekikiBot