鲸云网10月10日消息，据媒体报道，微软在当地时间 10 月 9 日发布了一款名为 Microsoft-Decision-1 的决策模型，主攻结构化决策任务。与通用大模型不同，这类模型的目标不是聊天或写作，而是在给定约束下给出可执行的“选择”——比如调度、排程、路径或资源分配。官方称其在响应延迟与决策质量上均处于领先，表现超过传统大语言模型与其他决策模型。
真正让外界关注的是它的速度。微软公布的基准数据显示，Decision-1 在响应速度上位列第一，比排名次席的 Quyet-1.0-Large 快 4.5 倍，相比 GPT-6 Sol 更是快出 35 倍。在包含 36 项基准、近 15 万个训练阶段完全隔离的盲评中，它也拿下了最高准确率。对需要实时决策的业务系统来说，这种量级的速度差往往直接决定了方案能否真正落地。在AI大模型赛道，推理效率正取代参数规模成为新的比拼焦点。
这套能力的底座值得玩味。微软并没有从零训练，而是对阿里的通义千问 Qwen3.5-9B 进行了后训练，做出了超低延迟的单次推理决策评分机制，并计划把这套方法迁移到 Microsoft AI（MAI）与 OpenAI 等其他模型上。换句话说，西方头部云厂商直接拿中国开源大模型做二次训练，正在成为一条可行的技术路径，这也让 Qwen 系列的生态影响力超出许多人的预期。更多模型动态可参考大模型频道的后续梳理。
安全与成本同样被摆到了台前。在 11 项安全基准、共 5250 条请求的评测里，Decision-1 覆盖了有害内容、越狱攻击与提示词注入，官方称其在拦截恶意行为的同时保持了高可用性。价格上，每百万 Token 输入收费 0.042 美元（约合 0.28 元人民币），输出则免费，这种“输入计费、输出免单”的定价对高频调用场景相当友好。模型已上线 Microsoft Foundry 与 OpenRouter，开发者可以即接即用。
编辑：华磊
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