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マイクロソフトのDecision-1モデルが、急速に成長するAI決定モデル競争に参入

Decision-1により、Microsoftは拡大している決定モデル分野に参入する。Qwen3.5-9Bを基盤とし、迅速な分類とルーティングのために最適化されたこのモデルは、会社自身のテストによると、36のベンチマークにおいて85ミリ秒のレイテンシで83.5%の精度を達成した。MicrosoftのDecision-1モデルが急速に発展しているAI決定モデル競争に参入するという記事は、The Decoderに初めて掲載された。

Matthias Bastian
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マイクロソフトのDecision-1モデルが、急速に成長するAI決定モデル競争に参入

Matthias Bastian Matthias Bastian Matthias BastianのLinkedInプロフィールを表示 Oct 10, 2026

Microsoftは今、独自の決定モデルを持っている。 OpenAI、Cloudflare、そしてJevの「オリジナル」モデルのように、決定-1は迅速で構造化された決定を実行するために作られている。Microsoftによると、これは分類、評価、ルーティング決定を処理し、「複雑な環境の中でエージェントを導き、制御する」という「可能性」を持っている。

決定事項1はQwen3.5-9Bに基づいています。Microsoftによると、これは約150,000問を含む36のベンチマークでテストされた中で最も正確なモデルであるとのことです。速度に関しては、2.5倍も速いということです。2位のH2O-Lightning-4Bよりもです。Qwenを基にしたCloudflareのオープンソースモデルClefは、この比較には含まれていません。

マイクロソフトのベンチマーク比較によると、Decision-1は83.5%の精度と85ミリ秒の遅延で首位に立ち、Jev 1.13.0を上回りました。 | 画像:Microsoft

決定-1は Microsoft Foundry と OpenRouter を通じて利用可能です。入力トークンは百万単位あたり0.042ドルかかり、出力トークンは無料です。9月中旬に決定モデルの流れを始めたスタートアップであるJevは、おそらく厳しい数週間を経験したでしょう。このアイデアは急速に広まったものの、技術はすぐにオープンな小型言語モデルを用いて適用され、凌駕されました。

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出典: Microsoft
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