微软发布 Decision-1 决策模型，基于 Qwen3.5-9B
Microsoft's Decision-1 model enters the fast-growing AI decision model race
微软推出决策模型 Decision-1，用于分类、评估和路由决策，并称其有潜力引导和控制智能体应对复杂环境。该模型基于 Qwen3.5-9B，微软称其在覆盖近 15 万个问题的 36 项基准测试中准确率最高，速度比第二名 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍，基准对比中达到 83.5% 准确率和 85 ms 延迟，领先 Jev 1.13.0。
微软现在有了自己的决策模型。就像来自 OpenAI、Cloudflare 以及 Jev 的“原创”那些模型一样，Decision-1 专为快速、结构化的决策而构建。据微软称，它可处理分类、评估和路由决策，并“有潜力”“引导和控制智能体穿越复杂环境”。
Decision-1 基于 Qwen3.5-9B。微软表示，在覆盖近 150,000 个问题的 36 项基准测试中，它是测试过的最准确的模型。在速度方面，它比第二名 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。同样基于 Qwen 的 Cloudflare 开源 Clef 模型未被纳入比较。
Decision-1 可通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 使用。输入 token 每百万收费 0.042 美元，输出 token 免费。Jev 这家在 9 月中旬掀起决策模型热潮的初创公司，很可能经历了艰难的几周。这一理念迅速流行起来，但该技术很快就被采用开源小型语言模型的方式加以改造并超越。
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来源：The Decoder · the-decoder.com