Microsoft dołączył do rywalizacji w nowym segmencie sztucznej inteligencji, prezentując model Microsoft-Decision-1. Narzędzie zostało stworzone specjalnie z myślą o zadaniach decyzyjnych, klasyfikacji i sterowaniu przepływem pracy w aplikacjach. Wewnętrzne testy wykazały, że rozwiązanie przewyższa konkurencję pod względem dokładności i szybkości działania, zapewniając przy tym znacznie niższe koszty eksploatacji. Nowy model jest już dostępny dla deweloperów w usługach Microsoft Foundry i OpenRouter.
Rośnie znaczenie wyspecjalizowanych modeli decyzyjnych
Na rynku sztucznej inteligencji wyraźnie kształtuje się nowa kategoria rozwiązań, które w przeciwieństwie do tradycyjnych modeli językowych nie koncentrują się na generowaniu tekstu. Kilka firm, w tym TypeSafe AI, Perplexity i OpenAI, zaprezentowało w ostatnich tygodniach własne narzędzia dedykowane procesom decyzyjnym. OpenAI udostępniło API Decisions oparte na modelu GPT-6 Luna, pozwalające deweloperom przetwarzać tekst i obrazy w celu uzyskiwania ustrukturyzowanych odpowiedzi. Microsoft dołączył do tego wyścigu, wprowadzając model Microsoft-Decision-1 i deklarując wyższą precyzję oraz niższe opóźnienia względem konkurencji.
Microsoft-Decision-1 został poddany procesowi post-treningowi na bazie rozwiązania Qwen3.5-9B firmy Alibaba, co pozwala na błyskawiczne, jednoprzebiegowe ocenianie decyzji. Model obsługuje zapytania typu tak/nie, pytania wielokrotnego wyboru, oceny punktowe i weryfikację odpowiedzi generowanych przez AI na podstawie określonych kryteriów. Microsoft planuje w przyszłości przenieść tę technologię również na inne bazy modelowe, w tym na własne architektury MAI oraz rozwiązania OpenAI.
Microsoft wycenił koszt korzystania z nowego modelu decyzyjnego na 0,042 USD za 1 milion tokenów wejściowych, oferując tokeny wyjściowe bezpłatnie. Dla porównania: rozwiązanie OpenAI kosztuje 0,10 USD za 1 milion tokenów wejściowych, co czyni propozycję Microsoftu o 58% tańszą. Nieco niższą stawkę oferuje Cloudflare z modelem Clef-flash ustalonym na poziomie 0,038 USD za 1 milion tokenów.
Microsoft-Decision-1 osiągnął przewagę nad konkurencją
W wewnętrznych testach obejmujących 36 benchmarków i niemal 150 tys. pytań Microsoft-Decision-1 osiągnął najwyższą dokładność na rynku. Analizy uwzględniały trasowanie, ranking, zadania wielojęzyczne, rozumowanie i kwestie bezpieczeństwa. Wyniki pokazały, że P50 latency jest około 35 razy szybsze niż w przypadku GPT-6 Sol, a znane modele Jev oraz H2O-Lightning-4B okazały się odpowiednio 2,8 i 2,5 razy wolniejsze.
Introducing Microsoft-Decision-1, our new model for fast decision-making. It delivers top performance on structured decision tasks, outperforming both LLMs and other decision models in latency and quality. We’re already testing it across Microsoft for everything from incident response and quality control to scientific discovery.
— Satya Nadella (@satyanadella) October 9, 2026
Eksperci z Microsoft AI musieli też sprostać wyzwaniu eliminacji opóźnień, które w sekwencyjnych ciągach decyzyjnych potrafią drastycznie wydłużyć czas pracy modelu. Przeprowadzili oni testy na zestawach danych ukrytych podczas treningu, a także przetestowali czołowe modele z rankingu JevBench na dodatkowych 36 benchmarkach publicznych i prywatnych. Microsoft-Decision-1 wykazał się wysoką zdolnością do uogólniania wiedzy i stabilnością działania na nowych zadaniach.
Nowy model charakteryzuje się dużą odpornością na zniekształcenia danych wejściowych, które w warunkach produkcyjnych wynikają ze zmian parafrazowania czy modyfikacji opcji. Zespół przetestował zapytania poddane ośmiu wariantom modyfikacji i odnotował zmianę decyzji średnio w zaledwie 1,3% przypadków przy braku błędów podczas parafrazowania lub zmiany kolejności opcji. Model sprawnie realizuje kalibrację prawdopodobieństwa i wymogi bezpieczeństwa, prawidłowo odrzucając próby złamania zabezpieczeń w teście obejmującym 5250 zapytań.
Microsoft sam podejmuje decyzje z pomocą AI
Microsoft sprawdził możliwości Microsoft-Decision-1 w swoich wewnętrznych zespołach badawczych i deweloperskich. Zespół XBOX Research przeanalizował ponad 10 tys. opinii i recenzji z platform Steam i X, kategoryzując je według ustalonych motywów. Badacze ustalili, że nowy model oferował jakość porównywalną z GPT-6 Sol, działając przy tym ponad 14 razy szybciej i będąc 200 razy tańszym w eksploatacji.
Kolejne wdrożenia objęły zespół Copilot, który wykorzystał model do mierzenia jakości konwersacji i pracy agentów. Microsoft-Decision-1 okazał się dorównywać jakością modelowi GPT-5.6 Luna, zapewniając przy tym 100-krotnie szybsze działanie. Z kolei inżynierowie obsługi incydentów zastosowali nowe rozwiązanie do wyszukiwania wiedzy w logach i systemach zgłoszeniowych, uzyskując wyniki lepsze i szybsze niż przy użyciu standardowych modeli językowych.
Ostatnim z kluczowych obszarów testowych stał się projekt Microsoft Discovery, gdzie model sterował procesem adaptacyjnej rekonfiguracji planów eksperymentów naukowych. Microsoft-Decision-1 wykazał 46-krotnie wyższą spójność ocen od dotychczasowych systemów LLM i pozwolił niemal czterokrotnie przyspieszyć cały cykl korygowania planów. Gigant udostępnił nowe narzędzie na platformach Microsoft Foundry i OpenRouter, wskazując szerokie możliwości jego użycia w automatyzacji i sterowaniu agentami AI.
Chcesz być na bieżąco? Dodaj CentrumXP do listy preferowanych źródeł w Google!
