先了解这件事
2026年10月13日,微软发布决策模型Decision-1。据Computerworld报道,该模型对预设答案返回校准概率,让应用直接使用其输出,而无需处理大语言模型的自由文本回复。Decision-1基于Qwen3.5-9B后训练,支持是非判断、预设选项选择、评分以及基于评分标准的评估,可用于分类请求、事件优先级排序和校验AI生成内容,已通过Microsoft Foundry和OpenRouter提供。微软称其在覆盖近15万个问题的36项基准对比中准确率最高,速度约为第二名的2.5倍、GPT-6 Sol的35倍,定价为每百万输入token 4.2美分且输出token不收费,但上述结果与成本计算尚未经独立验证。分析师提醒该模型不提供决策理由,企业应关注校准测试、问题措辞控制、审计日志和高影响决策的人工复核。目前尚无后续发展事实。
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微软发布 Decision-1 决策模型，基于 Qwen3.5-9B 后训练事件进展
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- 来源：Computerworld
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10月13日
Computerworld
微软发布 Decision-1 决策模型，基于 Qwen3.5-9B 后训练
微软发布 Decision-1，这是一款对预设答案返回校准概率的 AI 模型，让应用直接使用其输出，而无需处理大语言模型的自由文本回复。该模型基于 Qwen3.5-9B 后训练，支持是非判断、预设选项选择、评分以及基于评分标准的评估，可用于分类请求、事件优先级排序和校验 AI 生成内容，已通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 提供。微软称其在覆盖近 15 万个问题的 36 项基准对比中准确率最高，速度约为第二名的 2.5 倍、GPT-6 Sol 的 35 倍，定价为每百万输入 token 4.2 美分且输出 token 不收费，但上述结果与成本计算尚未经独立验证。分析师提醒该模型不提供决策理由，企业应关注校准测试、问题措辞控制、审计日志和高影响决策的人工复核。