Microsoft-მა სწრაფი გადაწყვეტილებებისთვის AI მოდელი Decision-1 წარადგინა

Microsoft-მა ↗ 2.38% პარასკევს, 9 ოქტომბერს, Microsoft-Decision-1 გამოუშვა. მოდელი არ წერს თავისუფალი სტილის ტექსტს. ის ირჩევს ფიქსირებული ვარიანტებიდან და თითოეულს ანიჭებს კალიბრირებულ ალბათობას, რათა პროგრამულმა უზრუნველყოფამ შედეგზე მყისიერად მოახდინოს რეაგირება. მოდელი უკვე ხელმისაწვდომია Microsoft Foundry-ში, ხოლო მოგვიანებით OpenRouter-შიც გამოჩნდება. Microsoft-ის თქმით, მან სიჩქარითა და სიზუსტით აჯობა როგორც დიდ ენობრივ მოდელებს, ისე სხვა გადაწყვეტილების მიმღებ სისტემებს. ფასი შეადგენს 0.042 დოლარს მილიონ შემავალ ტოკენზე, ხოლო გამომავალი ტოკენები უფასოა.commandline.microsoft

Microsoft მოდელს სთავაზობს როგორც იაფ საკონტროლო ფენას AI აგენტებისთვის. ეს აგენტები მუდმივად იღებენ მცირე გადაწყვეტილებებს: რომელი მოდელი გამოიძახონ, გაიმეორონ თუ არა მოქმედება, როდის გადასცენ საქმე ადამიანს. თითოეული ეს გადაწყვეტილება ზრდის დაყოვნებასა და ხარჯებს.testingcatalog+1

რა შექმნა Microsoft-მა

აღმასრულებელმა დირექტორმა სატია ნადელამ მოდელის შესახებ X-ზე დაწერა. "ის უზრუნველყოფს უმაღლეს შესრულებას სტრუქტურირებული გადაწყვეტილებების მიღებისას და აჯობებს როგორც LLM-ებს, ისე სხვა მოდელებს ლატენტურობითა და ხარისხით", – აღნიშნა მან. მან დაამატა, რომ Microsoft "უკვე ტესტირებას უტარებს მას კომპანიის მასშტაბით, ინციდენტებზე რეაგირებიდან დაწყებული სამეცნიერო კვლევებით დამთავრებული".seekingalpha+1

Microsoft-მა Decision-1 შექმნა Alibaba-ს ↗ 5.36% ღია წონის მოდელის, Qwen3.5-9B-ის შემდგომი წვრთნით, რათა ვარიანტების შეფასება ერთ ნაბიჯში მოხდეს. კომპანია გეგმავს მის გადამუშავებას სხვა საბაზისო მოდელებზეც, მათ შორის საკუთარ MAI მოდელებსა და OpenAI-ის მოდელებზე. ის ამუშავებს დიახ/არა, მრავალარჩევნიან და სარეიტინგო კითხვებს. მას ასევე შეუძლია შეაფასოს AI-ის პასუხები და აგენტების მოქმედებები რუბრიკის მიხედვით.commandline.microsoft

"თითოეული გადაწყვეტილება ზრდის დაყოვნებას, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც ერთი ნაბიჯი მეორეზეა დამოკიდებული", – წერს აჩინტ შრივასტავა, Microsoft-ის ტექნიკური დირექტორის ოფისის ვიცე-პრეზიდენტი. მან აღნიშნა, რომ ზედიზედ 20 გადაწყვეტილებისას თითოეულზე 100 მილიწამიანი დაყოვნების დამატება სამუშაო პროცესს ორი წამით ანელებს.commandline.microsoft

კომპანიის ბენჩმარკები

Microsoft-ის თქმით, Decision-1-მა აჩვენა ყველაზე მაღალი სიზუსტე მის 36-ბენჩმარკიან შედარებაში, რომელიც მოიცავდა თითქმის 150,000 კითხვას, რომლებიც არ იყო გამოყენებული წვრთნის პროცესში. ის ასევე იყო ყველაზე სწრაფი მოდელი: 4.5-ჯერ უფრო სწრაფი ვიდრე მეორე ადგილოსანი Quyet-1.0-Large და დაახლოებით 35-ჯერ უფრო სწრაფი ვიდრე OpenAI-ის GPT-6 Sol საშუალო ლატენტურობის მიხედვით. Microsoft-მა გამოსცადა ერთი და იმავე მოთხოვნის გადაფორმების ან გადალაგების რვა გზა და მოდელმა პასუხი საშუალოდ 1.3%-ით შეცვალა. უსაფრთხოების ტესტირება მოიცავდა 5,250 მოთხოვნას 11 ბენჩმარკის მასშტაბით.commandline.microsoft

ეს შედეგები ეფუძნება Microsoft-ის საკუთარ ტესტირებას და არ არის დამოუკიდებლად შემოწმებული.fourweekmba+1

შიდა გამოცდები

Xbox Research-მა მოდელი გამოიყენა 10,000-ზე მეტი მოთამაშის გამოხმაურების თემების მიხედვით დასახარისხებლად. მათ განაცხადეს, რომ ხარისხი შედარებადია GPT-6 Sol-თან, თუმცა 14-ჯერ უფრო სწრაფი და 200-ჯერ უფრო იაფია. Microsoft-ის Copilot-ის გუნდმა დაადგინა, რომ ის კონკურენტუნარიანია GPT-5.6 Luna-სთან და 100-ჯერ უფრო სწრაფია პასუხის ხარისხის შეფასებაში. Microsoft Discovery-ში მისი შეფასება 46-ჯერ უფრო თანმიმდევრული იყო, ვიდრე დიდ ენობრივ მოდელზე დაფუძნებული მიდგომა.commandline.microsoft

Futu-ს მიერ ციტირებული საბაზრო მონაცემების თანახმად, განცხადების შემდეგ Microsoft-ის აქციები გაიზარდა.news.futunn

"ახლა, როდესაც აგენტური AI რეალობაა, ჩვენ დავინახეთ, რომ ხარჯი დიდ როლს თამაშობს იმაში, თუ როგორ იღებენ ადამიანები AI-ის გამოყენების გადაწყვეტილებას", – წერს Microsoft.commandline.microsoft