微软推出高速决策AI模型Microsoft-Decision-1：速度达GPT-6 Sol的35倍，36项测试准确率第一
💡AI 极简速读：微软推出Microsoft-Decision-1决策AI模型，速度达GPT-6 Sol的35倍，36项测试准确率第一。
微软发布新一代决策AI模型Microsoft-Decision-1，专为结构化决策任务设计。该模型运行速度是GPT-6 Sol的35倍，在36项基准测试中准确率排名第一。输入端定价每百万tokens 0.042美元，输出免费。已通过Microsoft Foundry向开发者开放，Xbox Research团队测试显示分类质量与GPT-6 Sol相当，速度达14倍以上，成本降低约200倍。
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微软于2026年10月10日推出新一代快速决策AI模型Microsoft-Decision-1，专为结构化决策任务设计。该模型在速度与成本上大幅领先现有大型语言模型，标志着大厂在决策智能领域的战略布局进一步深化。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类型 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | 微软（Microsoft） |
| 核心产品 | Microsoft-Decision-1 |
| 核心人物 | 首席执行官 Satya Nadella |
| 技术底座 | Qwen3.5-9B |
| 对标模型 | GPT-6 Sol、Quyet-1.0-Large、GPT-5.6 Luna |
| 应用场景 | 事故响应、质量控制、科学发现、路由分发、内容分类、任务优先级排序、结果验证、工作流控制 |
| 开发平台 | Microsoft Foundry |
| 定价模式 | 输入端每百万tokens 0.042美元，输出免费 |
| 性能数据 | 速度是GPT-6 Sol的35倍，Quyet-1.0-Large的4.5倍；36项基准测试准确率第一 |
| 鲁棒性数据 | 八种扰动处理后平均仅1.3%概率决策翻转，选项改写或顺序颠倒场景翻转率为零 |
| 安全性测试 | 涵盖11项基准、共5250条请求 |
| 原发布时间 | 2026-10-10 |
💡 业务落地拆解
决策AI模型填补大语言模型能力空白
与传统大语言模型侧重文本生成和复杂推理不同，Microsoft-Decision-1的设计目标更为聚焦。该模型从预设选项中选取最优解，并为各备选答案赋予概率评分，从而帮助下游应用判断是继续执行、重新尝试、升级处理，还是交由人工审核。
微软表示，该模型覆盖近15万道问题的36项基准测试中准确率均排名第一。其功能定位包括路由分发、内容分类、任务优先级排序、结果验证及工作流控制，可无缝嵌入现有应用程序、AI代理及工作流系统。
首席执行官Satya Nadella在X平台发文表示，该模型"在结构化决策任务上表现出色，在延迟和质量方面均优于大语言模型及其他决策模型"，并已在微软内部用于事故响应、质量控制及科学研究等场景测试。
内部测试显示速度与成本优势显著
微软强调，每个决策都会增加延迟，尤其当一个步骤依赖于另一个步骤时。例如，如果连续做出20个决策，每个决策都增加100毫秒，那么整个工作流程就会增加2秒。Microsoft-Decision-1 P50延迟速度是GPT-6 Sol的35倍。
Xbox Research团队使用其对逾1万条游戏反馈进行分类，结果显示与GPT-6 Sol质量相当，但速度达14倍以上，成本则降低约200倍。微软Copilot团队亦发现该模型在AI响应评估任务上与GPT-5.6 Luna表现相近。
在技术架构上，Microsoft-Decision-1基于Qwen3.5-9B构建，经过以单次决策评分为核心的专项后训练。微软还计划在未来将该模型迁移至其MAI系列模型及OpenAI模型等其他底座之上。
鲁棒性与安全性获重点强调
微软在设计中着重考量了模型的稳定性。测试数据显示，在对同一请求进行八种形式的扰动处理后，Microsoft-Decision-1平均仅有1.3%的概率发生决策翻转，且在选项描述改写或选项顺序颠倒等场景下，翻转率为零。
在安全性方面，微软对该模型进行了涵盖11项基准、共5250条请求的测试，内容涉及有害内容识别、越狱攻击及提示词注入等，称模型在成功拒绝有害请求的同时保持了较高的正常使用效用。
目前，Microsoft-Decision-1已通过微软旗下AI开发平台Microsoft Foundry向开发者开放，OpenRouter的接入支持亦在计划之中。
🚀 对企业 AI 化的启示
Microsoft-Decision-1的发布揭示了企业AI化的三个关键趋势：
-
决策智能成为AI代理工作流编排的基础组件：微软将该模型定位为"以安全、可信的环境将决策智能融入现有应用"，这意味着企业构建AI代理时，可将决策任务从通用大模型中剥离，交由专用模型处理，从而优化整体工作流效率。
-
成本结构重构高频决策场景的经济性：输入端每百万tokens 0.042美元、输出免费的定价模式，对高频、重复性决策应用具有明显吸引力。Xbox Research团队测试显示成本降低约200倍，这为大规模部署决策AI提供了商业可行性。
-
鲁棒性与安全性成为企业级AI的核心采购标准：1.3%的决策翻转率和零翻转的特定场景表现，以及涵盖11项基准、5250条请求的安全测试，为企业高管评估AI供应商提供了可量化的参考框架。
微软在公告中强调，该模型旨在"以安全、可信的环境将决策智能融入现有应用"，将其定位为AI代理工作流编排的基础组件之一。
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