Microsoft zaprezentował Microsoft-Decision-1, wyspecjalizowany, niewielki model zaprojektowany do oceny prawdopodobieństwa poprawności decyzji. W przeciwieństwie do dużych modeli językowych, nie służy on do generowania tekstu, lecz do klasyfikacji, priorytetyzacji i kontroli przepływu pracy w bezpiecznym środowisku. Model przyjmuje sytuację oraz zestaw opcji, zwracając skalibrowane prawdopodobieństwo dla każdej z nich.
Podczas testów Microsoft-Decision-1 wykazał się ogromną przewagą prędkości nad rozwiązaniami takimi jak GPT-6 Sol czy H2O-Lightning-4B. W zastosowaniach związanych z Copilotem czy analizą feedbacku w Xbox, model działał wielokrotnie szybciej i przy znacznie niższych kosztach niż standardowe LLM. Pozwala to agentom AI na szybsze podejmowanie decyzji lub przekazywanie trudnych przypadków do ludzkiej weryfikacji.
Technicznie model został dotrenowany na bazie Qwen3.5-9B pod kątem jednoprzebiegowej punktacji. Wspiera on pytania typu tak/nie, wielokrotny wybór oraz ocenianie odpowiedzi na podstawie określonych rubryk poprzez ustrukturyzowane wywołania API. Microsoft planuje w przyszłości opierać kolejne wersje na modelach od OpenAI oraz własnych rozwiązaniach AI.
Model jest już dostępny poprzez platformę Microsoft Foundry w Azure oraz przez OpenRouter. Koszt użytkowania jest bardzo niski i wynosi 0,042 USD za milion tokenów wejściowych, przy braku opłat za tokeny wyjściowe.
