Microsoft uruchamia Decision-1, model AI stworzony do szybkiego podejmowania decyzji biznesowych
Opublikowano:
Obraz: Jelson25 · Public domain · Wikimedia Commons
W skrócie
Microsoft ujawnił Microsoft-Decision-1 9 października 2026 roku, specjalistyczny model AI, który zwraca strukturyzowane odpowiedzi z ocenami prawdopodobieństwa zamiast generowanego tekstu. Dyrektor generalny Satya Nadella powiedział, że model przewyższa zarówno duże modele językowe, jak i konkurencyjne modele decyzyjne pod względem opóźnień i jakości dla zadań takich jak routing, klasyfikacja i reagowanie na incydenty.
Ta wersja jest tłumaczeniem maszynowym oryginału (English). Przeczytaj oryginał
Microsoft wprowadził Microsoft-Decision-1 w piątek, 9 października 2026 roku, opisując ją jako model stworzony specjalnie do szybkiego, strukturyzowanego podejmowania decyzji, a nie do otwartej generacji tekstu, zgodnie z oficjalnym oświadczeniem firmy na jej stronie Command Line.
Dyrektor generalny Satya Nadella ogłosił uruchomienie na X, pisząc, że model "dostarcza najlepszą wydajność w zadaniach podejmowania decyzji strukturyzowanych, przewyższając zarówno LLM, jak i inne modele decyzyjne pod względem opóźnień i jakości", i powiedział, że Microsoft już testuje go wewnętrznie do zadań od reagowania na incydenty po odkrycia naukowe.
Co Decision-1 faktycznie robi
W przeciwieństwie do dużych modeli językowych, które generują swobodny tekst, Microsoft-Decision-1 przyjmuje stały zestaw opcji odpowiedzi — takich jak wybory tak/nie, pozycje wielokrotnego wyboru, skale ocen lub kryteria oceny oparte na rubrykach — i zwraca skalibrowaną ocenę prawdopodobieństwa dla każdej opcji poprzez jedno strukturyzowane wywołanie API, zgodnie ze stroną produktu Microsoft.
Microsoft mówi, że model został stworzony przez przetrening Qwen3.5-9B, bazowego modelu z 9 miliardami parametrów, do jednoprzebiegowej oceny decyzji. Firma powiedziała, że planuje przebudować przyszłe wersje na innych modelach, w tym na własnych systemach Microsoft AI i modelach OpenAI.
Wydajność porównawcza
Microsoft donosi, że Decision-1 osiągnęła najwyższą dokładność w 36 testach porównawczych obejmujących prawie 150 000 pytań, które były ukryte przed danymi treningowymi modelu. Pod względem opóźnień firma mówi, że model był najszybszy spośród testowanych, działając około 35 razy szybciej niż GPT-6 Sol firmy OpenAI i 2,5 razy szybciej niż drugi najlepszy wynik H2O-Lightning-4B v1.1, przy medianie czasu odpowiedzi (P50), zgodnie z oświadczeniem Microsoft i raportami TestingCatalog.
Microsoft również mówi, że model zmienia swoją decyzję tylko w około 1,3% przypadków, gdy dane wejściowe są nieznacznie przeformułowane, co firma nazywa miarą niezawodności.
Zgłoszone porównania prędkości Decision-1 (według Microsoft i TestingCatalog)
Model porównawczy
Zgłoszona różnica prędkości
Kontekst
GPT-6 Sol
~35x szybciej
Flagowy model generowania tekstu, opóźnienie P50
H2O-Lightning-4B v1.1
~2,5x szybciej
Drugi wynik modelu podejmowania decyzji w teście 36-benchmarkowym Microsoft
Quyet-1.0-Large
~4,5x szybciej
Cytowany przez TestingCatalog z danych benchmarku Microsoft
GPT-5.6 Luna (test zespołu Copilot)
~100x szybciej
Wewnętrzna ocena zespołu Microsoft Copilot
Wczesne przypadki użytku wewnętrznego
Zgodnie z oświadczeniem Microsoft, zespół Xbox Research użył Decision-1 do kategoryzacji ponad 10 000 fragmentów opinii graczy, stwierdzając, że jakość wyników była porównywalna z GPT-6 Sol, działając ponad 14 razy szybciej i około 200 razy taniej. Microsoft wymienił 15 docelowych aplikacji w sumie, w tym kontrolę agentów, routing modelu, etykietowanie danych, routing reagowania na incydenty, klasyfikację treści i optymalizację odkryć naukowych.
Dostępność i ceny
Decision-1 jest dostępna teraz poprzez Microsoft Foundry i jest wymieniona jako wkrótce dostępna na trzeciej stronie rynku OpenRouter, powiedziała Microsoft. Tokeny wejściowe są wyceniane na 0,042 USD za milion tokenów, podczas gdy tokeny wyjściowe są oferowane bezpłatnie.
Dostarcza najlepszą wydajność w zadaniach podejmowania decyzji strukturyzowanych, przewyższając zarówno LLM, jak i inne modele decyzyjne pod względem opóźnień i jakości.
— Satya Nadella, dyrektor generalny Microsoft
Seeking Alpha poinformowała, że oświadczenie Nadelli, dokonane poprzez post na X, przedstawiło Decision-1 jako część szerszego wysiłku Microsoft zmierzającego do osadzenia podejmowania decyzji AI bezpośrednio w przepływach pracy oprogramowania dla przedsiębiorstw, zamiast polegania wyłącznie na modelach w stylu ogólnego czatu.
Pytania
Czym jest Microsoft-Decision-1?
Jest to model AI, który Microsoft uruchomił 9 października 2026 roku, zaprojektowany do zwracania strukturyzowanych odpowiedzi z ocenami prawdopodobieństwa na pytania z ustalonymi opcjami — takie jak wybory tak/nie lub pytania wielokrotnego wyboru — zamiast generowania otwartego tekstu.
Jak szybka jest Decision-1 w porównaniu z innymi modelami AI?
Microsoft donosi, że Decision-1 działała około 35 razy szybciej niż GPT-6 Sol i 2,5 razy szybciej niż następny co do wyników model decyzyjny H2O-Lightning-4B v1.1, przy medianie opóźnienia w testach porównawczych.
Na czym opiera się Decision-1?
Microsoft wstępnie przeszkolił bazowy model Qwen3.5-9B z 9 miliardami parametrów w celu utworzenia Decision-1, i mówi, że planuje przebudować przyszłe wersje na modelach Microsoft AI i OpenAI.
Ile kosztuje użytkowanie Decision-1?
Microsoft wycenia tokeny wejściowe na 0,042 USD za milion tokenów i dostarcza tokeny wyjściowe bez dodatkowych kosztów, zgodnie z listingiem Foundry firmy.
Gdzie przedsiębiorstwa mogą uzyskać dostęp do Decision-1?
Model jest dostępny teraz poprzez Microsoft Foundry, przy czym dostępność na platformie OpenRouter jest wymieniona jako wkrótce dostępna.
Ten tekst przygotowała sztuczna inteligencja, a przed publikacją przeszedł automatyczną kontrolę źródeł. Jeśli widzisz błąd, poproś o sprostowanie. Poproś o sprostowanie lub odpowiedź · Jak to robimy
GPT-6 to najnowsza rodzina modeli OpenAI, wdrażana etapami od września 2026 roku pod nazwami Astra, Sol i Luna. Sol i Luna dotarły do wszystkich użytkowników ChatGPT 7–8 października 2026 roku. Podobnie jak inne duże modele językowe, generuje odpowiedzi poprzez przewidywanie następnego słowa za pomocą transformatorowej sieci neuronowej wytrenowanej na ogromnej ilości tekstu, a nie poprzez rozumowanie, jak robi to człowiek.
"Artificial" – tragikomedia Luki Guadagnino o kryzysie zarządu OpenAI z 2023 roku, dramatyzująca zwolnienie i ponowne zatrudnienie Sama Altmana jako soczewkę na szersze obawy społeczne dotyczące sztucznej inteligencji. Film z Andrew Garfieldem przechodzi przez rozwój AI od wczesnych badań Geoffrey'a Hintona do wydania ChatGPT. Premiery w kinach USA odbędą się 25 grudnia 2026 roku.
Dyrektor generalny Palantira Alex Karp powiedział w marcu 2026 roku, że tylko dwa typy pracowników mogą być pewni swojej przyszłości w gospodarce napędzanej sztuczną inteligencją: ci z przeszkoleniem zawodowym i osoby neuroatypowe. Argumentował, że zawody rzemieślnicze opierają się automatyzacji, a sposób myślenia osób neuroatypowych sprawdza się w niekonwencjonalnym rozwiązywaniu problemów, a Palantir otworzył płatne stypendia skierowane do obu grup.
6 października 2026 roku OpenAI opublikowała 722 manuskrypty generowane przez sztuczną inteligencję, zorganizowane w 372 rodziny problemów, w tym sporne twierdzenie dotyczące problemu Millenium Prize Naviera-Stokesa. Medalista Fieldsa Hugo Duminil-Copin powiedział, że płakał po znalezieniu 16 swoich własnych pytań badawczych wśród artykułów, nazywając to «rozmontowaniem» swojej dziedziny, podczas gdy grupa matematyków wezwała kolegów do zaprzestania pracy z OpenAI.
