マイクロソフト、判断AIを発表

マイクロソフトは、ルーティング、分類、検証、エージェント制御のための意思決定モデルであるMicrosoft-Decision-1をリリースしました。Microsoft-Decision-1は、生成されたテキストではなく、固定された各回答オプションに対して調整された確率を返す意思決定スコアリングモデルです。これはAlibabaのQwen3.5-9Bからpost-trainedされており、現在Microsoft FoundryとOpenRouterで利用可能です。 TL;DR サイズ: Qwen3.5-9Bをベースに構築されています。正確なパラメータ数は開示されていません。32,768-tokenのコンテキストウィンドウを備えています。 動作環境: ホスト型APIのみ（Microsoft Foundry、Azure経由のOpenRouter）。オープンウェイト、量子化されたバリアント、ハードウェアは開示されていません。 パフォーマンス: マイクロソフトの36ベンチマーク比較で最高の平均精度を達成し、p50レイテンシは85 msです。 最高: 36ベンチマーク全体で平均精度83.5%を達成し、Quyet-1.0-Largeの81.9%を上回ります。 最低: キャリブレーションは92.2で、Quyet-1.0-Largeの93.1に次ぐ結果です。テキストのみで、説明はありません。 結論: 最も良い点: 100万入力トークンあたり0.042ドルで高速、安価、調整された意思決定が可能で、出力は無料です。最も悪い点: クローズドウェイトであり、すべてのベンチマークはベンダーが実行しています。 意思決定モデルとは？意思決定モデルは、入力を読み込み、閉じた一連のオプションをスコアリングします。散文は書きません。マイクロソフトは、意思決定モデルを、ソフトウェアが即座に実行できる出力を生成するために構築された、新しいAIカテゴリとして位置づけています。 Microsoft-Decision-1はどのように機能しますか？マイクロソフトは、シングルパスの意思決定スコアリングのためにQwen3.5-9Bをpost-trainedしました。状況、質問、固定オプションが与えられると、1回の呼び出しでオプションごとの確率を返します。将来のバージョンはMAIおよびOpenAIモデルをベースにする予定です。 Foundryのモデルカードには、サポートされている形式がリストされています: yes/no、multiple-choice、rating、classification、rubric questions（AI応答と提案されたエージェントアクションの採点）、供給された証拠に対するgroundednessチェック、明示的な「cannot tell」のような棄権オプション。 トレーニングには、マイクロソフトのOpen Dataプロセスに基づく公開データセットと合成データが使用されました。出力はJSON形式です。OpenRouterは、ウェイトが継続的に更新されると述べています。