Модель Microsoft-Decision-1: Microsoft выпустила быструю модель решений на базе Qwen

Microsoft выпустила модель Microsoft-Decision-1 — свой ответ на моду на «модели решений». 9 октября 2026 года компания открыла её в Microsoft Foundry и на OpenRouter. Она не пишет текст и не рассуждает вслух: получает входные данные и список вариантов, а возвращает вероятность для каждого. Цена — $0,042 за миллион входных токенов, выход бесплатный. Разбираем, что умеет новинка, на чём она построена и где у неё слабые места.

Что выпустила Microsoft

Анонс подписал Ачинт Шривастава, вице-президент по разработке ПО в офисе CTO Microsoft. Его мысль простая: большие языковые модели созданы, чтобы писать и рассуждать, а модели решений — чтобы выдавать структурированный ответ, на который программа может сразу отреагировать. Классифицировать, маршрутизировать, расставлять приоритеты, проверять — дёшево и быстро.

По документации Microsoft Learn, у модели три типа вопросов:

1. noul — «правда ли это?», ответ — вероятность от 0 до 1. Например, обещает ли ответ поддержки клиенту возврат денег.
2. choice — выбор одного варианта из списка с вероятностью для каждого. Например, в какой отдел отправить тикет.
3. score — место на упорядоченной шкале, например серьёзность инцидента от «косметика» до «критично».

Несколько вопросов к одним и тем же данным можно задать в одном запросе. Обоснования модель не пишет, и это осознанный выбор: приложение само решает, действовать ли при вероятности 0,9 или отдать случай человеку.

Насколько быстра модель Microsoft-Decision-1

В блоге Microsoft приведены собственные замеры. Модель сравнивали на 36 бенчмарках — почти 150 000 вопросов, которых не было в обучении. Microsoft-Decision-1 показала лучшую точность и оказалась самой быстрой: в 2,5 раза быстрее H2O-Lightning-4B v1.1, занявшей второе место, и в 35 раз быстрее GPT-6 Sol. The Register уточняет цифры: точность 83,5%, второе место по калибровке уверенности (92,2%) после Quyet-1.0-Large и в 2,8 раза быстрее Jev — модели TypeSafe AI, представленной три недели назад.

Ещё два показателя из анонса:

• Устойчивость. Один и тот же запрос переформулировали восемью способами. В среднем решение менялось в 1,3% случаев, а при перестановке или перефразировании вариантов ответа — ни разу.
• Безопасность. Модель проверили на 5250 запросах из 11 бенчмарков — вредный контент, джейлбрейки, промпт-инъекции.

Microsoft сама пишет, что при 20 последовательных решениях лишние 100 мс на каждом добавляют к работе агента две секунды.

Внутри компании модель уже гоняют. Xbox Research разложила по темам больше 10 000 отзывов из опросов, Steam и X: качество сопоставимо с GPT-6 Sol, но в 14 раз быстрее и в 200 раз дешевле. Команда Copilot использует её для оценки ответов чат-бота и агентов.

Почему все вдруг делают модели решений

По подсчёту The Register, таких моделей уже больше сотни. За последние недели свои варианты показали OpenAI, Cloudflare, Liquid AI, Perplexity, Snowflake и другие. Мы уже разбирали OpenAI Decisions API и модели Clef от Cloudflare — модель Microsoft-Decision-1 вступает в ту же гонку.

Причина — агенты. Агент на каждом шаге решает, продолжать ли, повторить, остановиться или позвать человека. Гонять ради этого большую модель дорого и медленно. Маленькая модель решений делает то же самое за доли секунды и по цене, которую почти не видно в счёте.

Отдельный сюжет — происхождение. The Register обращает внимание, что первая версия построена на модели китайской лаборатории, а Microsoft, не объясняя причин, обещает скоро перевести её на собственные модели и модели OpenAI.

Что это значит для тебя

Если ты собираешь ботов или агентов — торговых, для поддержки в Telegram, для разбора отзывов, — модель решений может взять на себя рутинные развилки: «спам или нет», «в какую ветку отправить», «насколько срочно». При цене $0,042 за миллион входных токенов это почти бесплатно.

Но у Microsoft есть честный список ограничений:

• модель может унаследовать перекосы базовой модели и данных;
• оценки зависят от формулировки и порядка вариантов, а плохо заданный вопрос всё равно получит ответ;
• объяснений она не даёт и может опираться на устаревшие знания;
• как фильтр безопасности может пропустить тонкий вредный контент или зарубить нормальный.

Для решений о людях — кредиты, найм, жильё, медицина — Microsoft прямо советует оставлять человека в контуре. Тот же принцип стоит применить к любым действиям с деньгами: модель может отметить подозрительную транзакцию, но подписывать её автоматически по одному скору — плохая идея. Как ИИ-агенты вообще встраиваются в рабочие процессы, мы писали в материале про Gemini agent от Google.

FAQ

Что такое модель Microsoft-Decision-1? Небольшая модель Microsoft для быстрых решений: она не генерирует текст, а возвращает вероятности для заранее заданных вариантов — «да/нет», выбор из списка или оценку по шкале.

Сколько она стоит и где доступна? $0,042 за миллион входных токенов, выходные токены бесплатны. Доступна в Microsoft Foundry и через OpenRouter.

На чём она построена? На Qwen3.5-9B от Alibaba, дообученной под решения за один проход. Microsoft обещает перевести модель на собственные модели и модели OpenAI.

Можно ли доверить модели Microsoft-Decision-1 финансовые действия? Как подсказку — да, как единственного судью — нет. Сама Microsoft советует проверять модель на своих данных, подбирать пороги уверенности и оставлять человека там, где ошибка дорого стоит.

Материал не является инвестиционной рекомендацией. Крипта — высокий риск, решения принимаешь сам.