Microsoft-Decision-1, our model for fast decision-making

Decision models are emerging as an important new category in AI. Unlike LLMs, which are designed to generate text or reason through complex problems, decision models are purpose-built to deliver structured outputs that software can immediately act on. Making decisions and classifying things at very low cost with high performance unlocks many useful tasks.

Microsoft is introducing Microsoft-Decision-1, a new model for fast decision-scoring, available in Microsoft Foundry and coming soon through Open Router. It is designed for routing, classification, prioritization, verification, and workflow control, making it easier to add decision intelligence to existing applications, agents, and workflows in a secure, trusted environment.

Microsoft says the model delivers top performance in latency and quality on structured decision tasks. It achieved the highest accuracy in a 36-benchmark comparison spanning nearly 150,000 questions kept blind from training. In benchmarking, it was the fastest measured: 4.5 times quicker than Quyet-1.0-Large, the runner-up, and 35 times quicker than GPT-6 Sol.

To build the model, Microsoft post-trained Qwen3.5-9B for fast, single-pass decision scoring, and will soon rebase it on other models, including Microsoft AI (MAI) and Open AI. Given a fixed set of answer options, it provides a calibrated probability score for each option, supporting yes/no, multiple-choice, and rating options, as well as rubric-based grading of AI responses and agent actions through a structured API call.

تبرز نماذج القرار كفئة جديدة مهمة في الذكاء الاصطناعي. فعلى عكس نماذج اللغة الكبيرة، المصممة لتوليد النصوص أو للاستدلال على المشكلات المعقدة، صُممت نماذج القرار خصيصا لتقديم مخرجات منظمة يمكن للبرمجيات أن تتصرف بناء عليها فورا. إن اتخاذ القرارات وتصنيف الأشياء بتكلفة منخفضة للغاية وأداء عال يفتح الباب أمام مهام مفيدة كثيرة.

تقدم Microsoft Microsoft-Decision-1، وهو نموذج جديد لتقييم القرارات بسرعة، متاح في Microsoft Foundry وسيتوفر قريبا عبر Open Router. وقد صُمم للتوجيه والتصنيف وتحديد الأولويات والتحقق والتحكم في سير العمل، ما يسهل إدماج ذكاء القرار في التطبيقات والوكلاء وسير العمل القائمة ضمن بيئة آمنة وموثوقة.

تقول Microsoft إن النموذج يحقق أداء متفوقا في زمن الاستجابة والجودة في مهام القرار المنظمة. وحقق أعلى دقة في مقارنة شملت 36 معيارا مرجعيا تضمنت نحو 150,000 سؤال أُبقيت بعيدة عن التدريب. وفي قياسات الأداء كان الأسرع: أسرع بمقدار 4.5 مرة من Quyet-1.0-Large الذي جاء في المركز الثاني، وأسرع بمقدار 35 مرة من GPT-6 Sol.

ولبناء النموذج، أجرت Microsoft تدريبا لاحقا على Qwen3.5-9B لتقييم القرارات بسرعة وبمرور واحد، وستعيد تأسيسه قريبا على نماذج أخرى، من بينها Microsoft AI (MAI) وOpen AI. فعند إعطائه مجموعة ثابتة من خيارات الإجابة، يقدم درجة احتمال معايرة لكل خيار، ويدعم خيارات نعم/لا والاختيار من متعدد والتقييم بالدرجات، إضافة إلى تقييم استجابات الذكاء الاصطناعي وإجراءات الوكلاء وفق معايير محددة عبر استدعاء API منظم.

সিদ্ধান্ত মডেল AI-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ নতুন বিভাগ হিসেবে আবির্ভূত হচ্ছে। LLM-এর বিপরীতে, যা টেক্সট তৈরি বা জটিল সমস্যা নিয়ে যুক্তি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা, সিদ্ধান্ত মডেলগুলো বিশেষভাবে এমন কাঠামোগত আউটপুট দেওয়ার জন্য তৈরি যার উপর সফটওয়্যার সঙ্গে সঙ্গে ব্যবস্থা নিতে পারে। অত্যন্ত কম খরচে এবং উচ্চ কর্মক্ষমতায় সিদ্ধান্ত নেওয়া ও জিনিস শ্রেণিবদ্ধ করা অনেক দরকারি কাজের দরজা খুলে দেয়।

Microsoft Microsoft-Decision-1 প্রবর্তন করছে, যা দ্রুত সিদ্ধান্ত-স্কোরিংয়ের জন্য একটি নতুন মডেল এবং Microsoft Foundry-তে পাওয়া যাচ্ছে, শীঘ্রই Open Router-এর মাধ্যমেও আসবে। এটি রাউটিং, শ্রেণিবিন্যাস, অগ্রাধিকার নির্ধারণ, যাচাইকরণ ও ওয়ার্কফ্লো নিয়ন্ত্রণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যাতে একটি নিরাপদ ও বিশ্বাসযোগ্য পরিবেশে বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন, এজেন্ট ও ওয়ার্কফ্লোতে সিদ্ধান্ত-বুদ্ধিমত্তা যুক্ত করা সহজ হয়।

Microsoft জানায়, কাঠামোগত সিদ্ধান্ত কাজে মডেলটি বিলম্ব ও গুণমান উভয় ক্ষেত্রেই শীর্ষ কর্মক্ষমতা দেয়। প্রশিক্ষণ থেকে আলাদা রাখা প্রায় ১,৫০,০০০ প্রশ্ন জুড়ে থাকা ৩৬-বেঞ্চমার্ক তুলনায় এটি সর্বোচ্চ নির্ভুলতা অর্জন করেছে। বেঞ্চমার্কিংয়ে এটি সবচেয়ে দ্রুত পরিমাপিত হয়েছে: দ্বিতীয় স্থানে থাকা Quyet-1.0-Large-এর চেয়ে ৪.৫ গুণ দ্রুত, এবং GPT-6 Sol-এর চেয়ে ৩৫ গুণ দ্রুত।

মডেলটি তৈরি করতে, Microsoft দ্রুত, একক-পাস সিদ্ধান্ত-স্কোরিংয়ের জন্য Qwen3.5-9B-কে পোস্ট-ট্রেইন করেছে, এবং শীঘ্রই Microsoft AI (MAI) ও Open AI সহ অন্যান্য মডেলের উপর এটি রিবেজ করা হবে। উত্তরের নির্দিষ্ট বিকল্পগুলো দেওয়া হলে, এটি প্রতিটি বিকল্পের জন্য একটি ক্যালিব্রেটেড সম্ভাব্যতা স্কোর দেয়, যা হ্যাঁ/না, বহুনির্বাচনী ও রেটিং বিকল্প সমর্থন করে, এবং একটি কাঠামোগত API কলের মাধ্যমে AI প্রতিক্রিয়া ও এজেন্টের কার্যক্রমের রুব্রিক-ভিত্তিক মূল্যায়নও করে।

Entscheidungsmodelle entwickeln sich zu einer wichtigen neuen Kategorie in der KI. Anders als LLMs, die für die Textgenerierung oder das Schlussfolgern über komplexe Probleme konzipiert sind, sind Entscheidungsmodelle speziell darauf ausgelegt, strukturierte Ausgaben zu liefern, auf die Software sofort reagieren kann. Entscheidungen zu treffen und Dinge mit sehr geringen Kosten und hoher Leistung zu klassifizieren, eröffnet viele nützliche Anwendungsfälle.

Microsoft stellt Microsoft-Decision-1 vor, ein neues Modell für schnelle Entscheidungsbewertung, verfügbar in Microsoft Foundry und bald über Open Router. Es ist für Routing, Klassifizierung, Priorisierung, Verifizierung und Workflow-Steuerung konzipiert und erleichtert es, Entscheidungsintelligenz in bestehende Anwendungen, Agenten und Workflows in einer sicheren, vertrauenswürdigen Umgebung zu integrieren.

Microsoft zufolge liefert das Modell Spitzenleistungen bei Latenz und Qualität bei strukturierten Entscheidungsaufgaben. Es erzielte die höchste Genauigkeit in einem Vergleich über 36 Benchmarks mit fast 150.000 Fragen, die dem Training vorenthalten wurden. In Benchmarks war es das schnellste gemessene Modell: 4,5-mal schneller als Quyet-1.0-Large auf dem zweiten Platz und 35-mal schneller als GPT-6 Sol.

Für die Entwicklung des Modells hat Microsoft Qwen3.5-9B für schnelle Entscheidungsbewertung in einem einzigen Durchlauf nachtrainiert und wird es bald auf andere Modelle übertragen, darunter Microsoft AI (MAI) und Open AI. Bei einer festen Menge an Antwortoptionen liefert es für jede Option einen kalibrierten Wahrscheinlichkeitswert und unterstützt Ja/Nein-, Multiple-Choice- und Bewertungsoptionen sowie die rubrikbasierte Bewertung von KI-Antworten und Agentenaktionen über einen strukturierten API-Aufruf.

Los modelos de decisión están surgiendo como una nueva categoría importante en la IA. A diferencia de los LLM, diseñados para generar texto o razonar sobre problemas complejos, los modelos de decisión están creados específicamente para entregar resultados estructurados que el software puede ejecutar de inmediato. Tomar decisiones y clasificar elementos a un costo muy bajo y con alto rendimiento desbloquea muchas tareas útiles.

Microsoft presenta Microsoft-Decision-1, un nuevo modelo para la puntuación rápida de decisiones, disponible en Microsoft Foundry y próximamente a través de Open Router. Está diseñado para el enrutamiento, la clasificación, la priorización, la verificación y el control de flujos de trabajo, lo que facilita incorporar inteligencia de decisión en aplicaciones, agentes y flujos de trabajo existentes en un entorno seguro y confiable.

Microsoft afirma que el modelo ofrece un rendimiento superior en latencia y calidad en tareas de decisión estructuradas. Logró la mayor precisión en una comparación de 36 benchmarks que abarcó casi 150.000 preguntas mantenidas fuera del entrenamiento. En las pruebas comparativas, fue el más rápido medido: 4,5 veces más rápido que Quyet-1.0-Large, el segundo mejor, y 35 veces más rápido que GPT-6 Sol.

Para construir el modelo, Microsoft realizó un post-entrenamiento de Qwen3.5-9B para una puntuación de decisiones rápida y de una sola pasada, y pronto lo rebasará sobre otros modelos, incluidos Microsoft AI (MAI) y Open AI. Dado un conjunto fijo de opciones de respuesta, proporciona una puntuación de probabilidad calibrada para cada opción, con soporte para opciones de sí/no, de opción múltiple y de calificación, así como la evaluación basada en rúbricas de respuestas de IA y acciones de agentes mediante una llamada a una API estructurada.

Les modèles de décision émergent comme une catégorie importante de l'IA. Contrairement aux LLM, conçus pour générer du texte ou raisonner sur des problèmes complexes, les modèles de décision sont spécialement conçus pour fournir des résultats structurés que les logiciels peuvent exploiter immédiatement. Prendre des décisions et classer des éléments à très faible coût et avec de hautes performances ouvre la voie à de nombreuses tâches utiles.

Microsoft présente Microsoft-Decision-1, un nouveau modèle de notation rapide des décisions, disponible dans Microsoft Foundry et bientôt via Open Router. Il est conçu pour le routage, la classification, la hiérarchisation, la vérification et le contrôle des flux de travail, ce qui facilite l'intégration de l'intelligence décisionnelle dans les applications, agents et flux de travail existants, dans un environnement sécurisé et fiable.

Microsoft affirme que le modèle offre des performances de premier plan en latence et en qualité sur les tâches décisionnelles structurées. Il a obtenu la plus haute précision dans une comparaison de 36 benchmarks portant sur près de 150 000 questions tenues à l'écart de l'entraînement. Dans les tests de performance, il s'est révélé le plus rapide : 4,5 fois plus rapide que Quyet-1.0-Large, arrivé deuxième, et 35 fois plus rapide que GPT-6 Sol.

Pour construire le modèle, Microsoft a post-entraîné Qwen3.5-9B pour une notation décisionnelle rapide en une seule passe, et le rebasera bientôt sur d'autres modèles, dont Microsoft AI (MAI) et Open AI. Face à un ensemble fixe d'options de réponse, il fournit un score de probabilité calibré pour chaque option, prend en charge les options oui/non, à choix multiples et d'évaluation, ainsi que la notation de réponses d'IA et d'actions d'agents selon une grille, le tout via un appel d'API structuré.

निर्णय मॉडल AI में एक महत्वपूर्ण नई श्रेणी के रूप में उभर रहे हैं। LLM, जो टेक्स्ट बनाने या जटिल समस्याओं पर तर्क करने के लिए बनाए गए हैं, के विपरीत निर्णय मॉडल विशेष रूप से ऐसे संरचित आउटपुट देने के लिए बनाए गए हैं जिन पर सॉफ़्टवेयर तुरंत कार्रवाई कर सके। बहुत कम लागत और उच्च प्रदर्शन के साथ निर्णय लेना और चीज़ों का वर्गीकरण करना कई उपयोगी कार्यों के द्वार खोलता है।

Microsoft Microsoft-Decision-1 पेश कर रहा है, जो तेज़ निर्णय-स्कोरिंग के लिए एक नया मॉडल है और Microsoft Foundry में उपलब्ध है, तथा जल्द ही Open Router के माध्यम से आएगा। यह रूटिंग, वर्गीकरण, प्राथमिकता निर्धारण, सत्यापन और वर्कफ़्लो नियंत्रण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे सुरक्षित और भरोसेमंद वातावरण में मौजूदा एप्लिकेशन, एजेंट और वर्कफ़्लो में निर्णय बुद्धिमत्ता जोड़ना आसान हो जाता है।

Microsoft का कहना है कि यह मॉडल संरचित निर्णय कार्यों में विलंबता और गुणवत्ता दोनों में शीर्ष प्रदर्शन देता है। नियमित रूप से प्रशिक्षण से बाहर रखे गए लगभग 150,000 प्रश्नों वाली 36-बेंचमार्क तुलना में इसने सर्वोच्च सटीकता हासिल की। बेंचमार्किंग में यह सबसे तेज़ मापा गया: उपविजेता Quyet-1.0-Large से 4.5 गुना तेज़, और GPT-6 Sol से 35 गुना तेज़।

मॉडल बनाने के लिए, Microsoft ने तेज़, एकल-चरण निर्णय-स्कोरिंग के लिए Qwen3.5-9B का पोस्ट-ट्रेनिंग किया, और जल्द ही इसे Microsoft AI (MAI) और Open AI सहित अन्य मॉडलों पर रीबेस करेगा। उत्तर विकल्पों के एक निश्चित सेट के दिए जाने पर, यह प्रत्येक विकल्प के लिए एक कैलिब्रेटेड प्रायिकता स्कोर देता है, जो हाँ/नहीं, बहुविकल्पीय और रेटिंग विकल्पों का समर्थन करता है, साथ ही एक संरचित API कॉल के माध्यम से AI प्रतिक्रियाओं और एजेंट कार्यों की रूब्रिक-आधारित ग्रेडिंग भी करता है।

Model keputusan mulai muncul sebagai kategori baru yang penting dalam AI. Tidak seperti LLM, yang dirancang untuk menghasilkan teks atau bernalar tentang masalah kompleks, model keputusan dibuat khusus untuk memberikan keluaran terstruktur yang dapat langsung ditindaklanjuti oleh perangkat lunak. Membuat keputusan dan mengklasifikasikan sesuatu dengan biaya sangat rendah dan kinerja tinggi membuka banyak tugas yang berguna.

Microsoft memperkenalkan Microsoft-Decision-1, model baru untuk penilaian keputusan yang cepat, tersedia di Microsoft Foundry dan segera hadir melalui Open Router. Model ini dirancang untuk perutean, klasifikasi, penentuan prioritas, verifikasi, dan pengendalian alur kerja, sehingga memudahkan integrasi kecerdasan keputusan ke dalam aplikasi, agen, dan alur kerja yang sudah ada dalam lingkungan yang aman dan tepercaya.

Microsoft menyatakan bahwa model ini memberikan kinerja terbaik dalam latensi dan kualitas pada tugas keputusan terstruktur. Model ini mencapai akurasi tertinggi dalam perbandingan 36 benchmark yang mencakup hampir 150.000 pertanyaan yang dijaga agar tidak masuk ke pelatihan. Dalam pengujian benchmark, model ini menjadi yang tercepat: 4,5 kali lebih cepat dibandingkan Quyet-1.0-Large yang berada di posisi kedua, dan 35 kali lebih cepat dibandingkan GPT-6 Sol.

Untuk membangun model ini, Microsoft melakukan pascapelatihan pada Qwen3.5-9B untuk penilaian keputusan cepat dengan satu kali proses, dan akan segera merebasenya ke model lain, termasuk Microsoft AI (MAI) dan Open AI. Dengan sekumpulan opsi jawaban yang tetap, model ini memberikan skor probabilitas yang terkalibrasi untuk setiap opsi, mendukung opsi ya/tidak, pilihan ganda, dan peringkat, serta penilaian berbasis rubrik terhadap respons AI dan tindakan agen melalui satu panggilan API terstruktur.

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。

Modelos de decisão estão surgindo como uma nova categoria importante em IA. Diferentemente dos LLMs, projetados para gerar texto ou raciocinar sobre problemas complexos, os modelos de decisão são feitos especificamente para entregar saídas estruturadas que o software pode executar imediatamente. Tomar decisões e classificar itens com custo muito baixo e alto desempenho desbloqueia muitas tarefas úteis.

A Microsoft apresenta o Microsoft-Decision-1, um novo modelo para pontuação rápida de decisões, disponível no Microsoft Foundry e em breve pelo Open Router. Ele foi projetado para roteamento, classificação, priorização, verificação e controle de fluxos de trabalho, facilitando a incorporação de inteligência de decisão a aplicações, agentes e fluxos de trabalho existentes em um ambiente seguro e confiável.

A Microsoft afirma que o modelo oferece desempenho líder em latência e qualidade em tarefas de decisão estruturadas. Ele alcançou a maior precisão em uma comparação de 36 benchmarks que abrangeu quase 150 mil perguntas mantidas fora do treinamento. Nos testes de desempenho, foi o mais rápido medido: 4,5 vezes mais rápido que o Quyet-1.0-Large, o segundo colocado, e 35 vezes mais rápido que o GPT-6 Sol.

Para construir o modelo, a Microsoft fez o pós-treinamento do Qwen3.5-9B para pontuação de decisões rápida e em passagem única, e em breve o rebaseará sobre outros modelos, incluindo Microsoft AI (MAI) e Open AI. Dado um conjunto fixo de opções de resposta, ele fornece uma pontuação de probabilidade calibrada para cada opção, com suporte a opções de sim/não, múltipla escolha e avaliação por nota, além da avaliação baseada em rubricas de respostas de IA e ações de agentes por meio de uma chamada de API estruturada.

Модели принятия решений становятся важной новой категорией в ИИ. В отличие от LLM, которые предназначены для генерации текста или рассуждений над сложными задачами, модели принятия решений специально созданы для выдачи структурированных результатов, которые программное обеспечение может сразу использовать. Принятие решений и классификация объектов с очень низкими затратами и высокой производительностью открывают множество полезных задач.

Microsoft представляет Microsoft-Decision-1, новую модель для быстрой оценки решений, доступную в Microsoft Foundry и скоро через Open Router. Она предназначена для маршрутизации, классификации, определения приоритетов, верификации и управления рабочими процессами, что упрощает внедрение интеллекта решений в существующие приложения, агенты и рабочие процессы в безопасной и надежной среде.

Microsoft утверждает, что модель демонстрирует лучшие показатели по задержке и качеству в структурированных задачах принятия решений. Она достигла наивысшей точности в сравнении по 36 бенчмаркам, охватывающим почти 150 000 вопросов, скрытых от обучения. В тестах производительности она оказалась самой быстрой: в 4,5 раза быстрее, чем Quyet-1.0-Large, занявшая второе место, и в 35 раз быстрее, чем GPT-6 Sol.

Для создания модели Microsoft провела дополнительное обучение Qwen3.5-9B для быстрой оценки решений за один проход и вскоре перенесет ее на другие модели, включая Microsoft AI (MAI) и Open AI. При заданном наборе вариантов ответа она выдает откалиброванную оценку вероятности для каждого варианта, поддерживая варианты «да/нет», множественный выбор и рейтинговые шкалы, а также оценку ответов ИИ и действий агентов по рубрикам через структурированный вызов API.

决策模型正在成为AI领域一个重要的新类别。与旨在生成文本或推理复杂问题的LLM不同,决策模型专门用于输出软件可以立即执行的结构化结果。以极低成本、高性能做出决策和进行分类,可以解锁许多有用的任务。

Microsoft正在推出Microsoft-Decision-1,这是一款用于快速决策评分的新模型,可通过Microsoft Foundry使用,并即将通过Open Router提供。该模型专为路由、分类、优先级排序、验证和工作流控制而设计,使在安全、可信的环境中将决策智能集成到现有应用程序、智能体和工作流中变得更加容易。

Microsoft表示,该模型在结构化决策任务的延迟和质量方面表现出色。在涵盖近150,000个问题(这些问题未用于训练)的36项基准比较中,它取得了最高准确率。在基准测试中,它是测得的最快模型:比排名第二的Quyet-1.0-Large快4.5倍,比GPT-6 Sol快35倍。

为构建该模型,Microsoft对Qwen3.5-9B进行了后训练,使其能够进行快速的单次决策评分,并将很快基于其他模型(包括Microsoft AI(MAI)和Open AI)重新构建。给定一组固定的答案选项,它会为每个选项提供经过校准的概率分数,支持是/否、多项选择和评分选项,并可通过结构化API调用对AI响应和智能体操作进行基于评分标准的评估。