微软Decision-1主攻低延迟分类与路由

Microsoft 现在也有了自己的决策模型。与 OpenAI、Cloudflare 的同类模型，以及 Jev 推出的“元祖”模型一样，Decision-1 专为快速、结构化的决策而构建。据 Microsoft 介绍，它可以处理分类、评估和路由决策，并且“有潜力”在复杂环境中“引导和控制 Agent”。

Decision-1 基于 Qwen3.5-9B。Microsoft 表示，在涵盖近 150,000 道问题的 36 项 benchmark 中，它是所有受测模型里准确率最高的。在速度方面，它比排名第二的 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。Cloudflare 的开源 Clef 模型同样基于 Qwen，但未被纳入此次比较。

Microsoft 的 benchmark 对比显示，Decision-1 以 83.5% 的准确率和 85 ms 的延迟位居榜首，领先于 Jev 1.13.0。｜图片：Microsoft

Decision-1 已通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 提供。输入 token 的价格为每百万个 0.042 美元，输出 token 免费。Jev 是一家在 9 月中旬掀起决策模型热潮的初创公司，过去几周的日子可能并不好过。这个想法迅速流行起来，但其他厂商很快就利用开放的小语言模型复现了这项技术，并实现了超越。

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