Microsoft-Decision-1

Microsoft-Decision-1 是一款由微软推出的专用决策评分（decision-scoring）模型，于 2026 年 10 月 9 日正式登陆 Microsoft Foundry 模型目录，并通过 OpenRouter 等渠道向开发者开放。与传统的通用对话大模型不同，Decision-1 不会生成自由文本，而是针对给定的情境与若干固定答案选项，返回每个选项的已校准（calibrated）概率分数，从而为 AI 系统提供结构化、低延迟的决策能力。

产品简介

微软在 Microsoft Foundry 的官方模型目录中为 Decision-1 单独建了模型卡页（catalog/models/Microsoft-Decision-1）。它的基础模型是阿里巴巴开源的 Qwen3.5-9B，由微软团队在公开数据集（经过微软开放数据流程处理）与合成数据的基础上进行后训练，专门面向「单次、单遍」的决策打分场景。微软同时表示，未来会把它 rebased 到微软自研 MAI 系列模型以及 OpenAI 模型之上，扩展模型族覆盖能力。

核心功能

• 校准化决策打分：对每个固定答案选项返回一个经过校准的概率值，便于下游直接做阈值、聚合、排序。
• 多样化题型支持：兼容 yes/no、多选、评分、分类、rubric 评分等结构化问题形态。
• AI 输出评估：可以针对 AI 生成的回答与给定评分细则或证据进行打分，判断是否 grounded、是否满足 rubric。
• 分类与路由：对接入请求做意图分类、相关性判定、分诊和路由，适合 Agent 系统的入口调度。
• Agent 护栏：在 Agent 即将执行工具调用或敏感动作前，对其方案进行打分评估，作为前置守门。
• 内容安全筛查：按应用方自定义概率阈值识别潜在有害内容，输出 flag 信号。
• 搜索与文档相关性：对搜索结果或文档与给定问题做相关性打分，支撑 RAG 系统的重排与去噪。
• 置信度自动化：高置信度结果可直接自动化执行，低置信度结果升级人工审核。
• 显式弃权：当输入证据不足以支撑判断时，可显式返回「cannot tell」选项，避免幻觉式回答。
• 单次推理 32K 上下文：在最长 32K token 的输入上做单次推理输出，无需多轮分解。

特色优势

Decision-1 的核心定位是「不写文字、只打分」的专用决策模型。在 36 项盲测基准、约 15 万道结构化题目上创下最高准确率记录，速度达到 GPT-6 Sol 的 35 倍、最接近竞品的 4.5 倍。这一速度与准确率的组合来自其专用化设计：模型不参与开放式文本生成，把所有参数容量都集中在结构化打分上。其输出格式为 JSON，延迟极低，可被软件程序直接消费，已在微软内部的 Xbox 玩家评论分类（提速 14 倍）与 Copilot 质量检测（提速 100 倍）等场景落地。

应用场景

• AI 输出评测：对 LLM 生成内容按 rubric 打分，替代人工评估。
• Agent 路由与分流：作为多 Agent 系统的入口调度器，决定请求交给哪个下游 Agent。
• Agent 工具调用护栏：在敏感动作（写库、改价、对外通信）执行前做风险评分。
• RAG 重排与去噪：对检索返回的 top-K 文档做相关性打分，留下最相关的若干条。
• 客服意图分类：对用户工单做意图/紧急度分类，决定派单路径。
• 内容审核流水线：对 UGC 做安全分级，把高风险内容拦截升级。
• 搜索广告相关性：对查询-广告匹配度打分，提升召回质量。
• 教育评测系统：对学生回答按评分细则做自动化判分，提供即时反馈。

适用人群

Decision-1 适合需要「快速、低成本、可校准的二元/多元判断」的工程团队：AI 产品经理、后端工程师、Agent 框架开发者、检索/RAG 系统工程师、内容平台审核工程师、企业 IT 集成商。它并非面向终端用户的对话产品，而是面向开发者嵌入到现有流水线中的模型 API。

出品方

出品方为 Microsoft，由 Microsoft Foundry（基于 Azure 的 AI 平台）团队主导研发，是微软在 AI for engineering 系列工作流中的最新模型扩展，与已有的 MAI-Thinking-1、MAI-Transcribe-1 等模型并列部署。

更新动态

2026 年 10 月 9 日，Microsoft-Decision-1 正式在 Microsoft Foundry 上线，输入 token 价格 $0.042 / 百万、输出 token 免费（行业首创）。微软方面表示，后续将扩展到 OpenRouter 以及 OpenAI 技术集成。微软股价当日上涨 2.3%，全周累涨 3.4%。

官网链接

Microsoft Foundry 模型目录页：https://ai.azure.com/catalog/models/Microsoft-Decision-1