Microsoft выпустила модель Decision-1 для классификации и управления ИИ-агентами

Microsoft-Decision-1 возвращает вероятностные оценки для заранее заданных вариантов ответа вместо генерации свободного текста. Модель предназначена для классификации, маршрутизации запросов, проверки результатов и контроля действий ИИ-агентов.

Microsoft представила Microsoft-Decision-1 — модель для задач, в которых программному обеспечению необходимо быстро выбрать один из заданных вариантов. Она может применяться для классификации и приоритизации запросов, маршрутизации между моделями и инструментами, проверки ответов, фильтрации контента и оценки предполагаемых действий ИИ-агентов.

Decision-1 построена на модели Alibaba Qwen3.5-9B с открытыми весами и дополнительно обучена Microsoft. Она принимает текст размером до 32 тысяч токенов и возвращает в формате JSON калиброванную вероятность для каждого варианта ответа. Генерация свободного текста, диалог, перевод и суммаризация не поддерживаются.

По данным Microsoft, Decision-1 показала наибольшую среднюю точность в сравнении на 36 наборах тестов, включавших почти 150 тысяч вопросов. В тестах компании модель также работала в 2,5 раза быстрее H2O-Lightning-4B v1.1, занявшей второе место по задержке.

Модель доступна через облачную платформу Microsoft Foundry и агрегатор API OpenRouter. Обработка миллиона входных токенов стоит 0,042 доллара, выходные токены не тарифицируются. Microsoft предупреждает, что Decision-1 нельзя использовать как единственную систему принятия значимых решений о людях, включая вопросы занятости, кредитования, образования, здравоохранения и страхования.