微软发布 Decision-1：基于 Qwen3.5-9B 的决策评分模型，速度提升 35 倍
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微软于 2026 年 10 月 9 日发布 Microsoft-Decision-1，一个基于阿里 Qwen3.5-9B 的决策评分模型，不做对话生成，只从预设选项中选择并输出概率。官方称其准确率达 83.5%，速度比 GPT-6 Sol 快 35 倍。对开发者而言，这意味着高吞吐、低延迟的分类和路由任务有了更便宜的专用工具。
Microsoft-Decision-1 的核心是固定选项打分，而非文本生成。它读取给定内容与预定义答案选项，单次前向传播返回每个选项的校准概率，省去了解析生成文本的步骤。微软列出了路由、分类、优先级排序、验证及工作流控制四类应用场景，比如支持工单分配、用户内容审核或智能体输出的通过/失败检查。这类高频低延迟决策更适合 9B 参数的小规模模型，成本低于全尺寸推理模型。
基础模型的选择是关注焦点。该模型在 Qwen3.5-9B 上后训练而成，微软在发布说明中表示这是一个起点，将“很快在其他模型上重新基座，包括 Microsoft AI (MAI) 和 OpenAI”。这被 The Register 解读为微软为快速上市而依赖中国开源权重，同时也引发了对其自有模型投入的质疑。2026 年这类做法在小型专用工具中已属常见，但出现在微软这种拥有前沿模型野心的公司身上仍属罕见。
官方公布的数据主要集中在基准测试和延迟：
- 在 36 项基准、约 15 万道留存问题上，准确率最高为 83.5%。
- 相比 GPT-6 Sol，P50 延迟降低约 35 倍；相比 H2O-Lightning-4B v1.1 快 2.5 倍。
- 台湾《自由时报》报道响应时间约 85 毫秒，但未说明测试硬件与条件。
这些数据均出自微软自身基准，尚未有第三方独立验证。不同任务（如决策评分与文本生成）之间的直接速度对比本身也需谨慎解读。
原文Microsoft Decision-1: 9B Qwen Model Launch Explainedshattered.io
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