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快讯·模型与产品·2026-10-11 02:10

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。

明亮的数据中心走廊,屏幕上显示 Decision-1 决策流程图
微软 Decision-1:单次前向输出校准概率。

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

  1. 底座:阿里 Qwen3.5-9B,后训练
  2. 输出:固定选项的校准概率,不生成文本
  3. 定价:输入 0.042 美元/百万 token,输出免费;比 OpenAI Decisions API 便宜 58%
  4. 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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信源Neowin(2026-10-10,引用纳德拉 X 原帖)

本文来自 HIMIAO视界 · himiao.ai

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