माइक्रोसॉफ्ट ने Decision-1 लॉन्च किया, एक AI मॉडल जो तेजी से व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए बनाया गया है
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चित्र: Jelson25 · Public domain · Wikimedia Commons
संक्षेप में
माइक्रोसॉफ्ट ने 9 अक्टूबर 2026 को Microsoft-Decision-1 का खुलासा किया, एक विशेषीकृत AI मॉडल जो उत्पन्न पाठ के बजाय संरचित, संभावना-स्कोर किए गए उत्तर देता है। CEO सत्य नडेला ने कहा कि मॉडल रूटिंग, वर्गीकरण और घटना प्रतिक्रिया जैसे कार्यों के लिए विलंबता और गुणवत्ता दोनों में बड़े भाषा मॉडल और प्रतिद्वंद्वी निर्णय मॉडल दोनों को पार करता है।
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माइक्रोसॉफ्ट ने शुक्रवार, 9 अक्टूबर 2026 को Microsoft-Decision-1 का परिचय दिया, इसे विशेष रूप से तेजी से, संरचित निर्णय लेने के लिए बनाए गए एक मॉडल के रूप में वर्णित किया, न कि खुले सिरे वाले पाठ निर्माण के लिए, कंपनी की Command Line साइट पर आधिकारिक घोषणा के अनुसार।
CEO सत्य नडेला ने X पर लॉन्च की घोषणा की, लिखते हुए कि मॉडल "संरचित निर्णय कार्यों में सर्वोच्च प्रदर्शन प्रदान करता है, LLMs और अन्य निर्णय मॉडल दोनों को विलंबता और गुणवत्ता में पार करता है," और कहा कि माइक्रोसॉफ्ट पहले से ही घटना प्रतिक्रिया से लेकर वैज्ञानिक खोज तक के कार्यों के लिए इसका आंतरिक परीक्षण कर रहा था।
Decision-1 वास्तव में क्या करता है
बड़े भाषा मॉडल के विपरीत जो मुक्त-रूप पाठ उत्पन्न करते हैं, Microsoft-Decision-1 उत्तर विकल्पों का एक निर्धारित सेट लेता है — जैसे हां/नहीं विकल्प, बहु-विकल्प आइटम, रेटिंग स्केल या रूब्रिक-आधारित ग्रेडिंग मानदंड — और एक एकल संरचित API कॉल के माध्यम से प्रत्येक विकल्प के लिए एक अंशांकित संभावना स्कोर देता है, माइक्रोसॉफ्ट के उत्पाद पृष्ठ के अनुसार।
माइक्रोसॉफ्ट कहता है कि मॉडल Qwen3.5-9B को post-training करके बनाया गया था, एक 9-अरब-पैरामीटर बेस मॉडल, एकल-पास निर्णय स्कोरिंग के लिए। कंपनी ने कहा कि यह भविष्य के संस्करणों को अन्य मॉडलों पर फिर से आधारित करने की योजना बना रही है, जिसमें इसके स्वयं के माइक्रोसॉफ्ट AI सिस्टम और OpenAI मॉडल शामिल हैं।
बेंचमार्क प्रदर्शन
माइक्रोसॉफ्ट की रिपोर्ट है कि Decision-1 ने 36 बेंचमार्क में सर्वोच्च सटीकता हासिल की जो लगभग 150,000 प्रश्नों को कवर करते हैं जो मॉडल के प्रशिक्षण डेटा से अलग रखे गए थे। विलंबता पर, कंपनी कहती है कि मॉडल सबसे तेजी से चला, OpenAI के GPT-6 Sol से लगभग 35 गुना तेजी से और रनर-अप H2O-Lightning-4B v1.1 से 2.5 गुना तेजी से, औसत (P50) प्रतिक्रिया समय पर, माइक्रोसॉफ्ट की घोषणा और TestingCatalog द्वारा रिपोर्टिंग के अनुसार।
माइक्रोसॉफ्ट यह भी कहता है कि जब इनपुट को थोड़ा पुनर्निर्मित किया जाता है तो मॉडल केवल लगभग 1.3% मामलों में अपना निर्णय बदलता है, स्थिरता का एक माप जिसे कंपनी दृढ़ता कहती है।
Decision-1 गति तुलना (माइक्रोसॉफ्ट और TestingCatalog के अनुसार)
तुलना मॉडल
रिपोर्ट की गई गति अंतर
संदर्भ
GPT-6 Sol
लगभग 35 गुना तेजी से
फ्लैगशिप पाठ-निर्माण मॉडल, P50 विलंबता
H2O-Lightning-4B v1.1
लगभग 2.5 गुना तेजी से
माइक्रोसॉफ्ट के 36-बेंचमार्क परीक्षण में रनर-अप निर्णय मॉडल
Quyet-1.0-Large
लगभग 4.5 गुना तेजी से
TestingCatalog द्वारा माइक्रोसॉफ्ट के बेंचमार्क डेटा से उद्धृत
GPT-5.6 Luna (Copilot टीम परीक्षण)
लगभग 100 गुना तेजी से
माइक्रोसॉफ्ट Copilot टीम आंतरिक मूल्यांकन
प्रारंभिक आंतरिक उपयोग के मामले
माइक्रोसॉफ्ट की घोषणा के अनुसार, Xbox Research टीम ने Decision-1 का उपयोग करके 10,000 से अधिक गेम फीडबैक के टुकड़ों को वर्गीकृत किया, आउटपुट गुणवत्ता GPT-6 Sol के समान पाया जबकि 14 गुना तेजी से चल रहा था और लगभग 200 गुना सस्ता था। माइक्रोसॉफ्ट ने कुल 15 लक्षित अनुप्रयोगों की सूची दी, जिसमें एजेंट नियंत्रण, मॉडल राउटिंग, डेटा लेबलिंग, घटना-प्रतिक्रिया राउटिंग, सामग्री वर्गीकरण और वैज्ञानिक-खोज अनुकूलन शामिल हैं।
उपलब्धता और मूल्य निर्धारण
Decision-1 अब Microsoft Foundry के माध्यम से उपलब्ध है और तीसरे पक्ष के मॉडल मार्केटप्लेस OpenRouter पर जल्द आने वाला के रूप में सूचीबद्ध है, माइक्रोसॉफ्ट ने कहा। इनपुट टोकन की कीमत $0.042 प्रति मिलियन टोकन है, जबकि आउटपुट टोकन बिना किसी शुल्क के दिए जाते हैं।
यह संरचित निर्णय कार्यों में सर्वोच्च प्रदर्शन प्रदान करता है, LLMs और अन्य निर्णय मॉडल दोनों को विलंबता और गुणवत्ता में पार करता है।
— सत्य नडेला, माइक्रोसॉफ्ट CEO
Seeking Alpha ने रिपोर्ट किया कि नडेला की घोषणा, X पर एक पोस्ट के माध्यम से की गई, Decision-1 को माइक्रोसॉफ्ट के व्यापक प्रयास के हिस्से के रूप में पेश किया जो AI निर्णय लेने को सीधे enterprise सॉफ्टवेयर वर्कफ़्लो में शामिल करने के लिए है, न कि केवल सामान्य-प्रयोजन चैट-शैली मॉडल पर निर्भर करते हैं।
प्रश्न
Microsoft-Decision-1 क्या है?
यह एक AI मॉडल है जो माइक्रोसॉफ्ट ने 9 अक्टूबर 2026 को लॉन्च किया, जिसे निश्चित-विकल्प प्रश्नों के लिए संरचित, संभावना-स्कोर किए गए उत्तर देने के लिए डिजाइन किया गया — जैसे हां/नहीं या बहु-विकल्प निर्णय — खुले सिरे वाले पाठ उत्पन्न करने के बजाय।
Decision-1 अन्य AI मॉडल की तुलना में कितनी तेजी से है?
माइक्रोसॉफ्ट की रिपोर्ट है कि Decision-1 इसके बेंचमार्क परीक्षणों में औसत विलंबता में GPT-6 Sol से लगभग 35 गुना तेजी से चला और अगले सर्वश्रेष्ठ निर्णय मॉडल H2O-Lightning-4B v1.1 से 2.5 गुना तेजी से।
Decision-1 किस पर बनाया गया है?
माइक्रोसॉफ्ट ने 9-अरब-पैरामीटर Qwen3.5-9B बेस मॉडल को post-train करके Decision-1 बनाया, और कहता है कि यह भविष्य के संस्करणों को माइक्रोसॉफ्ट AI और OpenAI मॉडल पर फिर से आधारित करने की योजना बना रहा है।
Decision-1 का उपयोग करने की लागत कितनी है?
माइक्रोसॉफ्ट इनपुट टोकन की कीमत $0.042 प्रति मिलियन टोकन रखता है और आउटपुट टोकन बिना किसी लागत के प्रदान करता है, कंपनी की Foundry सूचीबद्ध के अनुसार।
व्यवसाय Decision-1 तक कहाँ पहुँच सकते हैं?
मॉडल अब Microsoft Foundry के माध्यम से उपलब्ध है, तीसरे पक्ष के मार्केटप्लेस OpenRouter पर उपलब्धता जल्द आने वाली सूचीबद्ध है।
GPT-6 OpenAI का नवीनतम मॉडल परिवार है, जो सितंबर 2026 के बाद से Astra, Sol और Luna नामों के तहत चरणबद्ध तरीके से लॉन्च किया गया था, और Sol और Luna 7-8 अक्टूबर 2026 को सभी ChatGPT उपयोगकर्ताओं तक पहुंचे। अन्य बड़े भाषा मॉडल की तरह, यह अगले शब्द की भविष्यवाणी करके उत्तर देता है एक ट्रांसफॉर्मर न्यूरल नेटवर्क के साथ जिसे बहुत बड़ी मात्रा में पाठ पर प्रशिक्षित किया गया है, न कि उस तरीके से जो एक व्यक्ति करता है।
"Artificial," Luca Guadagnino की एक त्रासद-कॉमेडी है जो OpenAI के 2023 बोर्डरूम संकट के बारे में है, Sam Altman की बर्खास्तगी और पुनः नियुक्ति को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में व्यापक जनता की चिंता के लेंस के रूप में नाटकीय बनाती है। फिल्म Andrew Garfield को अभिनीत करती है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को Geoffrey Hinton के शुरुआती शोध से ChatGPT की रिलीज़ तक दिखाती है। यह 25 दिसंबर 2026 को अमेरिकी सिनेमाघरों में खुलता है।
पालंटियर के सीईओ एलेक्स कार्प ने मार्च 2026 में कहा कि केवल दो प्रकार के कार्यकर्ताओं को AI-संचालित अर्थव्यवस्था में भविष्य के बारे में आत्मविश्वास हो सकता है: जिनके पास व्यावसायिक प्रशिक्षण है, और जो न्यूरोडाइवर्जेंट हैं। उन्होंने तर्क दिया कि कुशल व्यापार स्वचालन के प्रतिरोधी हैं जबकि न्यूरोडाइवर्जेंट सोच पैटर्न अपरंपरागत समस्या-समाधान के लिए उपयुक्त हैं, और पालंटियर ने दोनों समूहों को लक्ष्य करते हुए सशुल्क फेलोशिप खोली हैं।
6 अक्टूबर 2026 को, OpenAI ने 722 कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न पांडुलिपियों को प्रकाशित किया जो 372 समस्या परिवारों में आयोजित थीं, जिनमें Navier-Stokes Millennium Prize सवाल पर एक विवादास्पद दावा शामिल था। Fields Medalist ह्यूगो ड्यूमिनिल-कोपिन ने कहा कि उन्होंने अपने 16 शोध प्रश्नों को इन पत्रों में पाए जाने के बाद रो दिया, इसे अपने क्षेत्र की विध्वंस कह रहे हैं, जबकि गणितज्ञों के एक समूह ने सहकर्मियों से OpenAI के साथ काम करना बंद करने का आग्रह किया।
