Microsoft wypuszcza model decyzyjny Decision-1 zbudowany na chińskim Qwen3.5-9B

Microsoft wchodzi do rosnącej kategorii tzw. modeli decyzyjnych. Jego Microsoft-Decision-1 jest zbudowany na otwartym modelu Qwen3.5-9B, który stworzył chiński Alibaba Cloud, a nie na własnych wagach firmy z Redmond.

Co zapowiedział Microsoft

O premierze poinformował w piątkowym wpisie na blogu Achint Srivastava, wiceprezes ds. inżynierii oprogramowania w biurze CTO Microsoftu. Model trafił do Microsoft Foundry, a dostępność w serwisie OpenRouter jest zapowiedziana jako bliska.

Według relacji The Register Microsoft, nie podając powodów, zapowiedział, że wkrótce przeniesie Decision-1 na własne modele oraz modele OpenAI.

Modele decyzyjne szybko stają się ważną nową kategorią w AI. - Achint Srivastava, wiceprezes ds. inżynierii oprogramowania w biurze CTO Microsoftu

Czym jest model decyzyjny

Według The Register wyścig rozpoczął model Jev firmy TypeSafe AI, ogłoszony około trzech tygodni wcześniej. To LLM dostrojony do odpowiadania na określone typy pytań ograniczonym zestawem odpowiedzi, uszeregowanych według prawdopodobieństwa.

Takie modele mają pasować do zastosowań biznesowych, w których nie chce się swobodnego tekstu o niepewnej poprawności. Atutami są szybkość, niski koszt i ograniczone wyjście. Jednym z argumentów sprzedażowych Jev jest to, że modele decyzyjne nie halucynują tak jak zwykłe LLM-y. The Register zaznacza jednak, że nadal mogą popełniać błędy, a badacze zaczynają już analizować, jak te błędy mogą się wzmacniać.

Wśród konkurentów The Register wymienia Decisions API OpenAI (w publicznej becie), Clef od Cloudflare, Strands Decider 2B, d1 od Liquid AI, Decisions API Perplexity, model Snowflake, Surogate Rune oraz H2O-Lightning-4B od H2O.ai, również opartego na Qwen, w wersji 4B. Gazeta pisze, że rywalizuje już ponad 100 takich modeli.

Liczby podane przez firmę

Microsoft twierdzi, że w jego teście opóźnień Decision-1 jest 2,5 raza szybszy niż H2O-Lightning-4B i 2,8 raza szybszy niż Jev. Firma podaje też najwyższą dokładność, 83,5 procent w 36 benchmarkach, oraz drugie miejsce pod względem wskaźnika pewności (92,2 procent), za modelem Quyet-1.0-Large.

W klasyfikacji tekstu model ma być ponad 20 razy tańszy niż GPT-6 Sol od OpenAI. Są to deklaracje producenta, a nie niezależne pomiary.

Znaczenie dla firm

Dla zespołów, które klasyfikują zgłoszenia lub oceniają treści, mały model z ustalonym zestawem odpowiedzi może być tańszą alternatywą dla dużego LLM-a. Wybór bazy od Alibaba Cloud może jednak budzić pytania w firmach o rygorystycznych wymogach dotyczących pochodzenia modeli, a zapowiedziane przeniesienie na modele Microsoftu i OpenAI sugeruje, że producent traktuje obecną wersję jako przejściową.