Microsoft представила Decision-1 — модель, которая не болтает, а решает: быстрее и дешевле GPT-6

Microsoft выпустила Microsoft-Decision-1 — модель нового класса, которая не пишет текст, а оценивает варианты. Она построена на базе Qwen3.5-9B от Alibaba и доступна через Microsoft Foundry и OpenRouter. В отличие от обычных LLM, она возвращает калиброванную вероятность для каждого из фиксированных ответов — «да/нет», множественный выбор, рейтинг, классификация, проверка обоснованности действий агента. Выходной формат — JSON.

Модель post-trained на Qwen3.5-9B с использованием публичных датасетов и синтетических данных. Контекстное окно — 32 768 токенов. Веса закрыты, доступ только через API. Microsoft планирует в будущих версиях переходить на собственные модели MAI и OpenAI.

В тестах Microsoft сравнила 9 систем на 36 бенчмарках (147 137 вопросов). Decision-1 показал среднюю точность 83,5%, опередив Quyet-1.0-Large (81,9%). При этом задержка p50 составила 85 мс — в 4,5 раза быстрее Quyet и в 35 раз быстрее GPT-6 Sol (3,01 с). Калибровка чуть уступила лидеру: 92,2 против 93,1.

Цена — $0,042 за миллион входных токенов, выход бесплатный. Главный плюс: быстрые, дешёвые и калиброванные решения для программ, которые могут сразу действовать по результату. Минус: закрытые веса и бенчмарки, проведённые самой Microsoft.