微软推出专为结构化决策任务打造的新一代AI模型配资炒股出金多久到账，在速度与成本上大幅领先现有大型语言模型。
周五，微软推出新一代快速决策AI模型Microsoft-Decision-1，该模型专为结构化决策任务设计。
微软称，Microsoft-Decision-1的P50已在内部多个场景完成测试，涵盖事故响应、质量控制和科学发现等领域。运行速度比OpenAI的GPT-6 Sol快35倍，比Quyet-1.0-Large快4.5倍。
首席执行官Satya Nadella在X平台发文表示，该模型"在结构化决策任务上表现出色，在延迟和质量方面均优于大语言模型及其他决策模型"，并已在微软内部用于事故响应、质量控制及科学研究等场景测试。
从定价来看，该模型输入端收费为每百万tokens 0.042美元，输出则免费，这一结构在成本层面对高频、重复性决策应用具有明显吸引力。
专注决策，填补大语言模型能力空白与传统大语言模型侧重文本生成和复杂推理不同，Microsoft-Decision-1的设计目标更为聚焦。
Microsoft-Decision-1模型从预设选项中选取最优解，并为各备选答案赋予概率评分，从而帮助下游应用判断是继续执行、重新尝试、升级处理，还是交由人工审核。
(Microsoft-Decision-1 在准确率上排名第一，且是实测速度最快的模型)
元股证券:ygzq.hk微软表示，该模型覆盖近15万道问题的36项基准测试中均取得最高精度。其功能定位包括路由分发、内容分类、任务优先级排序、结果验证及工作流控制，可无缝嵌入现有应用程序、AI代理及工作流系统。
配资网上开户不过，上述性能数据来源于微软自身的基准测试，独立第三方验证目前配资炒股出金多久到账尚未完成。
内部测试显示速度与成本优势显著微软强调，每个决策都会增加延迟，尤其当一个步骤依赖于另一个步骤时。例如，如果连续做出 20 个决策，每个决策都增加 100 毫秒，那么整个工作流程就会增加 2 秒。
Microsoft-Decision-1 P50 的延迟比 GPT-6 Sol 快约 35 倍。
（单次请求生成决策的时间，数值越低越好，取JevBench测试集的中位数）
Xbox Research团队使用其对逾1万条游戏反馈进行分类，结果显示与GPT-6 Sol质量相当，但速度超出14倍以上，成本则降低约200倍。微软Copilot团队亦发现该模型在AI响应评估任务上与GPT-5.6 Luna表现相近。
（Microsoft-Decision-1 分类相同的文本，成本仅为 GPT-6 Sol 的几十分之一）
在技术架构上，Microsoft-Decision-1基于Qwen3.5-9B构建，经过以单次决策评分为核心的专项后训练。
微软还计划在未来将该模型迁移至其MAI系列模型及OpenAI模型等其他底座之上。
微软在公告中强调，该模型旨在"以安全、可信的环境将决策智能融入现有应用"，将其定位为AI代理工作流编排的基础组件之一。
鲁棒性与安全性获重点强调微软在设计中着重考量了模型的稳定性。
测试数据显示，在对同一请求进行八种形式的扰动处理后，Microsoft-Decision-1平均仅有1.3%的概率发生决策翻转，且在选项描述改写或选项顺序颠倒等场景下，翻转率为零。
在安全性方面，微软对该模型进行了涵盖11项基准、共5250条请求的测试，内容涉及有害内容识别、越狱攻击及提示词注入等，称模型在成功拒绝有害请求的同时保持了较高的正常使用效用。
目前，Microsoft-Decision-1已通过微软旗下AI开发平台Microsoft Foundry向开发者开放，OpenRouter的接入支持亦在计划之中。
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