微软推出 Microsoft-Decision-1 决策模型,基于 Qwen3.5-9B 后训练
微软推出 Microsoft-Decision-1 决策模型,基于 Qwen3.5-9B
微软发布 Microsoft-Decision-1 决策模型,专为结构化决策任务打造,现已上线 Microsoft Foundry 并接入 OpenRouter。该模型基于 Qwen3.5-9B 后训练,在 36 项基准测试中准确率最高,响应速度比 Quyet-1.0-Large 快 4.5 倍、比 GPT-6 Sol 快 35 倍。定价为每百万 Token 输入 0.042 美元,输出免费。
IT之家 10 月 10 日消息,当地时间 10 月 9 日,微软宣布推出 Microsoft-Decision-1 决策模型。

官方表示,该模型专为结构化决策任务打造,在响应延迟与决策质量上均具备顶尖性能,其实际表现全面超越大语言模型及其他传统决策模型。该模型现已上线 Microsoft Foundry,并同步接入 OpenRouter。
在包含 36 项基准测试、涵盖近 15 万个训练阶段完全隔离(Blind Evaluation)的测试内容的对比评测中,Microsoft-Decision-1 斩获了最高准确率。
同时,基准测试数据显示其响应速度位列第一:比排名次席的 Quyet-1.0-Large 快 4.5 倍,比 GPT-6 Sol 更是快了 35 倍。

在构建 Microsoft-Decision-1 时,微软对 Qwen3.5-9B 进行了后训练,实现了超低延迟的单次推理决策评分机制;后续将以此为基础,迁移适配至包括 Microsoft AI(MAI)和 OpenAI 在内的其他底座模型。
此外,微软在基于 11 项安全基准测试、共计 5,250 条请求对 Microsoft-Decision-1 进行了系统评测,测试范围涵盖有害内容、越狱攻击及提示词注入。结果表明,该模型在有效拦截各类恶意行为的同时,依然保持了极高的可用性。
价格方面,每百万 Token 输入 0.042 美元(IT之家注:现汇率约合 0.28 元人民币),输出免费。

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来源:IT之家·人工智能 · ithome.com