Z założenia Decission-1 jest przeznaczony do, klasyfikacji danych, ustalanie priorytetów, weryfikacji, kontroli przepływu pracy agentów AI. Służyć może także do etykietowania danych, oceny pracy innych rozwiązań i aplikacji sztucznej inteligencji, sprawdzać trafność wyszukiwania, prowadzić kontrolę cyfrowego bezpieczeństwa, w tym korzystania z komputera oraz co najważniejsze wspomagać w działaniu robotykę.
Jak działa model Microsoft-Decision-1
Microsoft proponuje ten model jako tanie narzędzie (warstwę kontrolną) nad działaniem agentów AI. Agenci podejmują wiele drobnych decyzji między kolejnymi krokami: którego z dostępnych modeli AI użyć czy ponowić próbę, kiedy przekazać zadanie człowiekowi. Każda z takich decyzji wydłuża czas działania dla wykonania zadania i zwiększa koszty. Zaprezentowany model Microsoft-Decision-1, zmniejsza je i skraca czas potrzebny na wykonanie zadania.
Model nie generuje dowolnego tekstu, widocznego dla użytkownika. Wybiera spośród ustalonego zestawu opcji i do każdej z nich przypisuje obliczone prawdopodobieństwo, dzięki czemu oprogramowanie może od razu wykorzystać wynik. Microsoft twierdzi, że pod względem szybkości i dokładności prześcignął zarówno duże modele językowe, jak i inne modele decyzyjne. Cena wynosi 0,042 USD za milion tokenów wejściowych, a tokeny wyjściowe są bezpłatne.
Jaki model AI zbudował Microsoft
Dyrektor generalny Satya Nadella ogłosił model na platformie X. - ,,Zapewnia najwyższą wydajność w zadaniach wymagających podejmowania ustrukturyzowanych decyzji i pod względem opóźnień oraz jakości przewyższa zarówno duże modele językowe, jak i inne modele decyzyjne” – napisał. Dodał, że Microsoft „już testuje go w całej firmie – od reagowania na incydenty i kontroli jakości po odkrycia naukowe.''.
Smaku całej sprawie dodaje fakt, że Microsoft stworzył Decision-1, dotrenowując Qwen3.5-9B – model o otwartych wagach od Alibaby Dzięki wprowadzonym zmianom, model ocenia dostępne opcje wyboru w jednym przebiegu, a nie jak w wersji pierwotnej w kilku etapach. Firma planuje odtworzyć go na innych modelach bazowych, w tym własnych modelach MAI i modelach OpenAI. Decision-1 radzi sobie z pytaniami typu tak/nie, wielokrotnego wyboru oraz z pytaniami wymagającymi oceny. Potrafi też oceniać odpowiedzi AI i działania agentów według przyjętej rubryki.
„Każda decyzja wprowadza opóźnienie, zwłaszcza gdy jeden krok zależy od drugiego” – napisał Achint Srivastava, wiceprezes w Biurze Dyrektora Technicznego (Office of the CTO) Microsoftu. Zwrócił uwagę, że dodanie 100 milisekund do każdej z 20 kolejnych decyzji wydłuża przepływ pracy o dwie sekundy. Kilkadziesiąt lub kilkaset takich działań jakie codziennie wykonuje menedżer pozwala zaoszczędzić wiele roboczo godzin.
W wynikach testów porównawczych model Microsoft wypada świetnie patrząc na modele konkurencji
Microsoft podaje, że Decision-1 osiągnął najwyższą dokładność w porównaniu obejmującym 36 testów porównawczych i prawie 150 tysięcy pytań, których nie używano w trakcie trenowania. Był też najszybszym z ocenianych modeli: według mediany opóźnienia działał 4,5 raza szybciej niż drugi w rankingu Quyet-1.0-Large i około 35 razy szybciej niż nowy model GPT-6 Sol od OpenAI. Microsoft sprawdził osiem sposobów przeformułowania lub zmiany kolejności tego samego polecenia. Model zmieniał odpowiedź średnio w 1,3% przypadków. Testy bezpieczeństwa objęły 5250 zapytań w 11 testach porównawczych. Wyniki pochodzą z własnych testów Microsoftu i nie zostały niezależnie zweryfikowane.
Testy wewnętrzne, które przeszedł model
Zespół Xbox Research wykorzystał model do przypisania ponad 10 000 opinii graczy do tematów. Jak podano, jakość wyników była porównywalna z GPT-6 Sol, ale praca przebiegała ponad 14 razy szybciej i kosztowała jedną dwusetną ceny. Zespół Microsoft Copilot uznał, że model dorównuje GPT-5.6 Luna, a w ocenie jakości odpowiedzi jest 100 razy szybszy. W Microsoft Discovery jego ocenianie było 46 razy bardziej spójne niż podejście oparte na dużym modelu językowym. Po ogłoszeniu informacji o modelu, akcje Microsoftu zyskały na wartości. - Teraz, gdy agentowa sztuczna inteligencja stała się rzeczywistością, widzimy, że koszty mają duży wpływ na to, jak ludzie decydują się korzystać z AI. – poinformował w swoim wpisie Microsoft.
Dziennikarz z zawodu i zamiłowania. Zajmuje się tematyką gospodarczą, prawną i finansową, szczególnie nowymi technologiami, i komunikacją oraz mediami. Poza dziennikarstwem zajmuje się fotografią, jeździ na nartach i uwielbia Hiszpanię. Z marką INFOR związany wcześniej, zaczynał przygodę z dziennikarstwem w Gazecie Prawnej. Od kwietnia 2026 r. już jako dziennikarz internetowy przygotowuje i publikuje artykuły na portalu Forsal.pl.