Microsoft 发布基于 Qwen3.5-9B 的 Decision-1 决策评分模型

Microsoft 于 2026 年 10 月 9 日推出 Microsoft Decision-1，这是一款基于 Alibaba Qwen3.5-9B 微调的专用模型，旨在通过单次前向传播对预设选项进行评分并输出校准概率，而非生成开放文本。该模型已在 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 上线，定价为每百万输入 token 0.042 美元且输出免费，主要面向路由、分类、优先级排序及工作流控制等高频低复杂度场景。 核心事实显示，尽管微软宣称在 36 个基准测试和约 15 万道题目中达到 83.5% 准确率，且比 GPT-6 Sol 快 35 倍，但这些均为厂商自测数据，尚未有第三方独立复现。更关键的商业细节在于微软明确承认当前版本仅为过渡方案，计划在未来将基座迁移至 Microsoft AI (MAI) 和 OpenAI 模型，这意味着现有集成可能面临底层模型变更带来的校准漂移风险。此外，与 AWS Strands Decider 2B 不同，Decision-1 不开放权重，仅支持托管 API 访问。 推断认为，此举标志着行业从通用大模型向“任务型小模型”回归的趋势加速，旨在通过极低成本拦截企业级高流量决策请求，从而巩固云厂商在 Foundry 生态中的粘性。猜测层面，若微软未能妥善管理基座迁移期间的版本兼容性，可能导致依赖其置信度阈值的自动化系统出现不可控的行为偏差，建议企业在合规或金融类决策场景中等待明确的版本控制政策后再进行大规模部署。