微软发布Decision-1决策模型：给答案打分，比GPT-6 Sol快约35倍

微软日前推出专为结构化决策任务设计的AI模型Microsoft-Decision-1，标志着“决策模型”正在成为大语言模型之外的新品类。该模型基于Qwen3.5-9B构建，可从预设选项中选择最优解并进行概率评分，主要应用于内容分类、任务优先级排序及AI智能体工作流控制。微软内部测试显示，该模型在延迟表现上较OpenAI的GPT-6 Sol快约35倍，输入价格为每百万Token 0.042美元，输出免费。

微软称，该模型在涵盖近15万道问题的36项基准测试中取得最高精度，但相关数据来自微软自身测试，尚无独立第三方验证。目前该模型已通过Microsoft Foundry向开发者开放。

【AICOR点评】当智能体需要频繁做路由、审核、打分等低延迟判断时，专用决策模型比通用大模型更经济。AICOR建议企业在构建AI员工时，采用“大模型思考+小模型决策”的分层架构，既保证复杂任务质量，又降低运行成本。