意思決定モデルは、AIにおける重要な新しいカテゴリーとして登場しつつあります。テキストの生成や複雑な問題の推論を目的としたLLMとは異なり、意思決定モデルは、ソフトウェアがすぐに実行できる構造化された出力を提供するために特化して作られています。非常に低いコストと高い性能で意思決定や分類を行えるようになると、多くの有用なタスクが可能になります。
Microsoftは、高速な意思決定スコアリングのための新モデルMicrosoft-Decision-1を発表しました。これはMicrosoft Foundryで利用でき、まもなくOpen Routerを通じても提供されます。ルーティング、分類、優先順位付け、検証、ワークフロー制御向けに設計されており、安全で信頼できる環境において、既存のアプリケーション、エージェント、ワークフローに意思決定インテリジェンスを組み込みやすくします。
Microsoftによると、このモデルは構造化された意思決定タスクにおいて、遅延と品質の両面で最高水準の性能を発揮します。学習に使われていない約15万問を含む36のベンチマーク比較では、最高の精度を達成しました。ベンチマークでは最速の計測結果となり、次点のQuyet-1.0-Largeより4.5倍速く、GPT-6 Solより35倍速くなりました。
このモデルを構築するため、Microsoftは高速な単一パスの意思決定スコアリングのためにQwen3.5-9Bの事後学習を行いました。今後はMicrosoft AI(MAI)やOpen AIを含む他のモデルへの再ベースも予定されています。固定された回答選択肢が与えられると、各選択肢に対して較正された確率スコアを出力し、はい/いいえ、多肢選択、評価尺度の選択肢に対応します。また、構造化されたAPI呼び出しを通じて、AIの応答やエージェントの行動をルーブリックに基づいて採点することもできます。
出典: Hacker News · 要約：HeadlinesBriefing