微软发布 Decision-1 决策模型：不生成文本，只输出校准概率
微软 CEO 纳德拉 10 月 9 日在 X 上宣布 Microsoft-Decision-1，这是一个不输出文本的模型，用于在智能体工作流中做快速决策打分。
发生了什么
微软 CEO 纳德拉 10 月 9 日在 X 上发布 Microsoft-Decision-1。这是一个决策专用模型，基于阿里 Qwen3.5-9B 后训练：对一组固定选项做一次前向计算，直接输出每个选项的校准概率，不生成文本。
微软公布的数据为公司自测：在 36 个基准、近 15 万道盲测题上排名第一；P50 延迟约为 GPT-6 Sol 的 1/35，比 TypeSafe Jev 快 2.8 倍。
关键事实
- 底座：阿里 Qwen3.5-9B，后训练
- 输出：固定选项的校准概率，不生成文本
- 定价：输入 0.042 美元/百万 token，输出免费；比 OpenAI Decisions API 便宜 58%
- 速度：P50 延迟约为 GPT-6 Sol 的 1/35（公司自测）
为什么重要
Decision-1 不输出文本，单次前向即给出校准概率，用于智能体工作流中的决策打分；据称 P50 快 35 倍、价格便宜 58%。
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