微軟推出高速決策AI模型，效能超越GPT-6，Sol速度提升35倍

微軟正以專用化策略強化其AI產品線。

週五，微軟首席執行官Satya Nadella宣布推出新一代快速決策AI模型Microsoft-Decision-1，該模型專為結構化決策任務設計。

Nadella於X平台上發文表示，該模型「於結構化決策任務上表現優異，在延遲和品質方面均優於大型語言模型及其它決策模型」，並且已在微軟內部用於事故回應、品質控制及科學研究等場景進行測試。

微軟表示，該模型於內部測試中的運行速度比OpenAI的GPT-6 Sol快35倍，比Quyet-1.0-Large快4.5倍。

在定價方面，該模型的輸入端收費為每百萬tokens 0.042美元，輸出則免費，這一結構在成本層面對高頻、重複性決策應用極具吸引力。

與傳統大型語言模型側重於文本生成與複雜推理不同，Microsoft-Decision-1的設計目標更為聚焦。

Microsoft-Decision-1模型從預設選項中挑選最佳解，並對各備選答案賦予機率評分，協助下游應用判斷是否繼續執行、重新嘗試、升級處理，或交由人工審核。

微軟表示，該模型在涵蓋近15萬道問題、共36項基準測試中皆取得最高準確度。其功能定位包括路由分發、內容分類、任務優先序排序、結果驗證及工作流程控制，可無縫嵌入現有應用程式、AI代理與工作流程系統中。

不過，以上性能數據來自微軟自身的基準測試，獨立第三方驗證目前尚未完成。

微軟多個內部團隊已針對該模型進行實際場景測試。

Xbox Research團隊運用其對逾1萬條遊戲反饋進行分類，結果顯示品質與GPT-6 Sol相當，但速度超出14倍以上，成本則降低約200倍。微軟Copilot團隊亦發現該模型在AI回應評估任務中與GPT-5.6 Luna的表現相似。

在技術架構上，Microsoft-Decision-1基於Qwen3.5-9B構建，並經過以單次決策評分為核心的專項後訓練。

微軟還計劃未來將該模型遷移至其MAI系列模型及OpenAI模型等其他底座之上。

微軟在公告中強調，該模型旨在「於安全、可信的環境中將決策智能融入現有應用」，並將其定位為AI代理工作流程編排的基礎元件之一。

目前，Microsoft-Decision-1已通過微軟旗下AI開發平台Microsoft Foundry向開發者開放，OpenRouter的接入支持也在規劃當中。