微软在Foundry上线了一个新模型，名字叫Microsoft-Decision-1。它的定位很窄：做快速决策打分，单次推理就出结果，不需要来回折腾。

这个模型是在Qwen3.5-9B上做后训练得到的。微软同时放话，后续会把它迁移到别的底座上，包括自家的MAI和OpenAI的模型。也就是说，现在这个版本只是起点，不是终点。

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36项测试，它拿了第一

微软给出的成绩单是这样的：在36项基准对比中，Microsoft-Decision-1准确率最高。这些基准覆盖了将近15万个问题，而且全部对训练保持盲测状态——模型没见过这些题。

速度方面的数字更扎眼：

  • 比第二名Quyet-1.0-Large快4.5倍
  • 比GPT-6 Sol快35倍

一个9B级别的模型，在决策打分这件事上跑出了这样的速度差，说明它的优化方向不是通用能力，而是把单次决策这条路走到底。

微软内部已经在用了

微软表示，他们已经在公司内部测试这个模型，场景包括事件响应、质量控制，以及科学发现。这三个场景有个共同点：都需要在短时间内对大量情况做出判断，而且判断结果直接影响下一步动作。

事件响应要的是快，慢一秒损失就扩大；质量控制要的是准，漏一个坏样本后面全白干；科学发现要的是在大量候选里快速筛出值得深挖的方向。Decision-1瞄准的正是这类"打分即决策"的活。

从产品逻辑看，微软没有去卷通用大模型的参数规模，而是切了一个具体场景：把决策这件事做成一个轻量、快速、可复用的模块。底座可以换，能力可以迁移，但"快速决策打分"这个定位先立住。

对开发者来说，这个模型已经在Microsoft Foundry上可用。至于它迁移到MAI和OpenAI模型之后表现如何，微软没有给出时间表。