微软现在有了自己的决策模型。和 OpenAI、Cloudflare 以及 Jev 那批"原版"一样，Decision-1 是为快速、结构化的决策而生的。

按照微软的说法，它负责分类、评估和路由决策，并且"有潜力"在复杂环境中引导和控制智能体。这句话里的"有潜力"值得留意——微软自己也没把话说满。

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跑分和速度，微软给了两个数字

Decision-1 基于 Qwen3.5-9B 构建。微软称，在覆盖近 15 万个问题的 36 项基准测试中，它是被测模型中准确率最高的那个。

速度上，它比第二名 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。这个对比名单里没有 Cloudflare 的开源 Clef 系列——后者同样基于 Qwen，但没被纳入这次比较。

价格是它最直接的一张牌

Decision-1 通过 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 提供。输入 token 每百万 0.042 美元，输出 token 免费。

输出免费这个定价，放在决策类模型的场景里并不常见。决策模型的调用往往输入长、输出短——分类结果、评分、路由目标，通常就是几个 token 的事。把输出侧的成本抹掉，等于把这类高频轻量调用的门槛压到了很低。

Jev 开了个头，然后被追上了

这场决策模型竞赛的起点是 Jev。这家创业公司在 9 月中旬带起了这股风潮，想法传播得很快。

但技术同样被快速跟进和超越——用的还是开源的小语言模型。Decision-1 基于 Qwen，Cloudflare 的 Clef 也基于 Qwen，路径几乎一致。

对 Jev 来说，这几周大概不太好过。一个被验证的方向，往往也意味着它不再是谁的独家。