微软发布 Decision-1 决策模型：基于 Qwen3.5-9B 微调，主打高速结构化路由与智能体控制

出处作者 / 发布主体：Matthias Bastian原标题：Microsoft's Decision-1 model enters the fast-growing AI decision model race

78AI 研判分

核心综述

微软推出专为快速结构化决策设计的 Decision-1 模型，旨在通过分类、评估和路由任务引导和控制复杂环境中的 AI 智能体。该模型基于开源的 Qwen3.5-9B 构建，在涵盖近 15 万道题目的 36 个基准测试中宣称精度最高，且推理速度比次优模型快 2.5 倍。此举标志着“决策模型”赛道迅速升温，OpenAI、Cloudflare 等巨头及初创公司均已布局此类轻量级专用模型。

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微软现在也推出了自己的决策模型。 与 OpenAI、Cloudflare 以及 Jev 的 "原始"版本类似，Decision-1 专为快速、结构化的决策而设计。据微软介绍，该模型能够处理分类、评估和路由决策，并具有“引导和控制智能体在复杂环境中运行”的潜力。

Decision-1 基于 Qwen3.5-9B。微软表示，这是在涵盖近 150,000 个问题的 36 项基准测试中准确率最高的模型。在速度方面，它比亚军 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。同样基于 Qwen 的 Cloudflare 开源 Clef 模型未包含在此次对比中。

微软的基准测试对比显示，Decision-1 以 83.5% 的准确率和 85 毫秒的延迟位居榜首，领先于 Jev 1.13.0。| 图片：Microsoft

Decision-1 可通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 获取。输入 token 的费用为每百万 $0.042，输出 token 免费。Jev 这家在九月中旬掀起决策模型潮流的初创公司，最近几周的日子可能不太好过。这一理念迅速流行起来，但相关技术很快就被利用开源小语言模型（SLM）进行了适配并超越。