微软发布基于 Qwen3.5-9B 的 Decision-1 决策模型

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微软发布了 Decision-1，这是一个用于分类、评估和路由决策的决策模型，基于 Qwen3.5-9B 构建。微软表示，该模型在涵盖近 150,000 个问题的 36 项基准测试中位居榜首，准确率达 83.5%，延迟为 85 毫秒，比排名第二的 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。该模型可通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 使用，价格为每百万输入 token 0.042 美元，输出 token 免费。

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这件事到目前为止

微软发布了 Decision-1（又称 Microsoft-Decision-1），这是一款基于 Qwen3.5-9B 进行后训练、用于分类、评估和路由决策的模型，目前可通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 使用。输入 token 的价格为每百万个 0.042 美元，输出 token 免费。该模型通过返回预测、概率和置信度分数来处理结构化决策，而非生成自然语言回复。 微软称，Decision-1 在涵盖近 150,000 个问题的 36 项基准测试中表现领先，准确率为 83.5%，延迟为 85 毫秒，速度是排名第二的 H2O-Lightning-4B 的 2.5 倍。微软还称，在结构化决策任务中，Decision-1 在延迟和准确率方面优于大型语言模型以及包括 Jev 1.13.0 在内的决策模型。 微软 Xbox 研究团队已使用该模型处理超过 10,000 条玩家反馈。首席执行官 Satya Nadella 表示，微软正在测试该模型在多个领域的应用，包括事件响应、质量控制和科学发现。

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