模型Decision-1 / Microsoft-Decision-1
Microsoft Decision-1
微软推出的专用决策评分模型，基于Qwen3.5-9B后训练而成，专为路由、分类、优先级排序、结果验证和工作流控制等场景设计，输出结构化概率评分而非自由文本
核心事实
时间轴 (近 90 天)
10月11日
微软 Decision-1 在14款云端决策模型中排名第6，答对75/82，困难题28/34
待验证50%
10月11日
整轮云端测试总花费仅0.0195美元，Decision-1 每1000次调用成本约0.0036美元，约为直接调用 GPT-6 Sol 的七十三分之一
待验证50%
10月11日
Decision-1 是本次测试中唯一一个被评论中隐藏提示注入指令骗到的云端模型，以0.68概率误判顾客为开心
待验证50%
10月11日
测评者建议：若将 Decision-1 用于用户撰写的文本，必须先对输入做包裹或清洗处理以防提示注入
待验证50%
10月10日
微软声称 Decision-1 在中位数延迟上比 GPT-6 Sol 快约 35 倍
待验证50%
10月10日
Decision-1 已在 Microsoft Foundry 上线，定价为每百万输入 token 0.042 美元，输出免费
部分验证65%
全部知识事实 (6)
部分验证
Decision-1 已在 Microsoft Foundry 上线，定价为每百万输入 token 0.042 美元，输出免费
65%待验证微软 Decision-1 在14款云端决策模型中排名第6，答对75/82，困难题28/34
50%待验证整轮云端测试总花费仅0.0195美元，Decision-1 每1000次调用成本约0.0036美元，约为直接调用 GPT-6 Sol 的七十三分之一
50%待验证Decision-1 是本次测试中唯一一个被评论中隐藏提示注入指令骗到的云端模型，以0.68概率误判顾客为开心
50%待验证测评者建议：若将 Decision-1 用于用户撰写的文本，必须先对输入做包裹或清洗处理以防提示注入
50%待验证微软声称 Decision-1 在中位数延迟上比 GPT-6 Sol 快约 35 倍
50%