微软发布 Decision-1 决策模型，基于 Qwen3.5-9B

Microsoft's Decision-1 model enters the fast-growing AI decision model race

AI 导读

微软推出自家决策模型 Decision-1，基于 Qwen3.5-9B，面向分类、评估和路由决策，并称有潜力引导和控制智能体应对复杂环境。

摘要与补充说明

微软称其在覆盖 36 项基准、近 15 万个问题的测试中最准确，速度比第二名 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍，基准对比中准确率 83.5%、延迟 85 ms，领先 Jev 1.13.0。

正文· AI 翻译

微软现在有了自己的决策模型。与 OpenAI、Cloudflare 以及 Jev 的“原版”类似，Decision-1 专为快速、结构化的决策而打造。据微软介绍，它能处理分类、评估和路由决策，并“有潜力”“引导和控制智能体穿越复杂环境”。

Decision-1 基于 Qwen3.5-9B。微软称，在覆盖近 15 万个问题的 36 项基准测试中，它是测试过的最准确的模型。在速度方面，它比排名第二的 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。同样基于 Qwen 的 Cloudflare 开源 Clef 模型未纳入此次对比。

微软的基准对比显示，Decision-1 以 83.5% 的准确率和 85 毫秒的延迟位居榜首，领先于 Jev 1.13.0。| 图片：微软

Decision-1 可通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 使用。输入 token 每百万个收费 0.042 美元，输出 token 免费。在 9 月中旬掀起决策模型热潮的初创公司 Jev，过去几周的日子可能不太好过。这一理念迅速流行，但相关技术很快就被开源小型语言模型借鉴并超越。

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