微软在Foundry上线决策模型Decision-1：不生成自由文本，输出结构化概率，作为AI代理控制层

微软推出 Microsoft-Decision-1，一款面向快速决策评分的专用模型，输出可供程序直接执行的结构化选择，现已上架Microsoft Foundry平台和OpenRouter。开发者可用它搭建模型路由、内容分类、任务优先级判定、校验、AI代理工作流控制、数据标注、AI结果评判、搜索相关性评估、安全筛查、计算机操作、机器人与科学发现系统。

和通用大语言模型不同，Decision-1不生成开放式文本。接收一组固定选项后，它通过结构化API返回每个选项经过校准的概率。支持是非判断、多选、打分任务，还能依据评分标准对AI输出、代理动作进行评估。该模型基于Qwen3.5-9B做后训练实现单次评分，微软还计划后续把这套决策系统迁移到自研MAI以及OpenAI底座之上。

性能测试数据亮眼：在包含近15万道保留测试题的36项基准测试上拿到最高准确率。P50延迟对比第二名Quyet-1.0-Large快4.5倍，较GPT-6 Sol快35倍。鲁棒性方面，当选项描述改写、顺序打乱或者反转时，决策结果平均仅变动1.3%，不会轻易翻转判断。安全维度完成11项基准、合计5250条请求的测试，覆盖有害内容、越狱、提示注入等场景。

微软内部多个团队已经落地验证：Xbox Research使用该模型标注1万多条用户反馈，标注质量与GPT-6 Sol持平，速度提升14倍以上，成本降低200倍；Copilot团队实测效果对标GPT-5.6 Luna，速度提升100倍。在事件知识检索、科学任务重规划场景，打分一致性是传统LLM方案的46倍，自适应重规划速度接近4倍。

定价策略：每百万输入token起价0.042美元，输出token免费。微软将其定位为AI代理体系里低成本的控制层，依靠置信分数来决定系统执行动作、延迟重试、升级任务，或是把工作转交其他模型、工具、人工处理。

要点小结

• 产品定位：专用决策模型，不输出自由文本，返回校准概率，用于路由、代理控制、安全筛查、标注打分。
• 部署状态：现已上线Microsoft Foundry，OpenRouter支持即将到来；底座基于Qwen3.5-9B，未来可切换其他模型。
• 性能优势：延迟显著低于GPT-6 Sol、Quyet-1.0-Large；选项扰动下决策稳定，鲁棒性强；内部Xbox、Copilot团队已经落地验证。
• 定价：输入token最低0.042美元/百万，输出token不计费。
• 核心价值：充当AI代理工作流的控制层，根据置信度自动调度任务流转。