微软新AI模型通过36项测试，大幅降低决策成本

微软新AI模型通过36项测试，大幅降低决策成本

微软悄然推出了一款新AI模型，在科技界引起了轰动。这款名为 Microsoft-Decision-1 的模型专为结构化决策任务而构建，早期结果令人印象深刻。在涵盖约15万个问题的36项严格基准测试中，它在准确性上始终名列前茅——同时速度极快。可以把它看作是一个不牺牲精度的速度狂魔。

它的功能

从核心来看，这个模型擅长从预定义列表中挑选最佳选项。它不仅做出选择，还为每个备选方案分配概率分数，使其非常适合现实世界的业务场景，如请求路由或内容分类。你可以将其接入现有应用、AI代理或工作流系统，以简化复杂流程。无需繁琐，只需高效决策。

技术内核

Microsoft-Decision-1 基于 Qwen3.5-9B 构建，并经过了专门的后训练。微软暗示未来将迁移到其他基础模型。但可靠性如何？该模型在压力下表现良好——对扰动具有鲁棒性，决策反转率低，并通过了多项安全测试。因此，在关键时刻你可以信赖它。

价格标签

真正有趣的地方在于成本。每百万输入token仅需 0.042美元，输出完全免费，简直是白菜价。在测试中，它在类似任务上匹配了一些更大模型的质量，但在速度和成本上远超它们。对于关注预算的企业来说，这改变了游戏规则。

获取方式

该模型现已通过微软的AI开发平台向开发者开放。不久后，它将集成到 OpenRouter 中，为开发者提供更便捷的访问。如果你正在构建AI驱动的工作流，这是你绝对想了解的工具。

关键要点：

• Microsoft-Decision-1 在结构化决策方面表现出色，在36项基准测试中名列前茅。
• 它选择最优解决方案并分配概率分数，非常适合路由和分类。
• 基于Qwen3.5-9B构建，并计划迁移到其他基础模型。
• 极具成本效益：每百万输入token 0.042美元，输出免费。
• 现已在微软AI平台上线，即将登陆OpenRouter。