Корпорация Microsoft запустила Decision-1 в Foundry с ценой в 20 раз ниже аналогов от OpenAIMicrosoft представила модель Microsoft-Decision-1, которая, по утверждению компании, превосходит конкурентов по скорости и точности в задачах структурированного принятия решений. Однако техническое ядро этой новинки не является собственным разработкой Redmond: базой для Microsoft-Decision-1 служит открытая весовая модель Qwen3.5-9B, созданная китайским подразделением Alibaba Cloud. Компания обещает, что в следующем поколении будут использованы собственные технологии или модели OpenAI, но на данный момент зависимость от внешней архитектуры остается ключевой характеристикой продукта.
Появление этой модели вписывается в общий тренд на так называемые "decision models" — системы, настроенные на выдачу ограниченного набора ответов с оценкой вероятности, что отличает их от стандартных LLM, генерирующих свободный текст. Этот сегмент активно формируется после анонса модели Jev от TypeSafe AI три недели назад. В ответ на это OpenAI запустила публичную бета-версию Decisions API, Cloudflare представила модель Clef, а Liquid AI, Perplexity, Snowflake и другие игроки вышли со своими аналогами, такими как d1, Decisions API и H2O-Lightning-4B (построенной на Qwen3.5-4B). Сейчас на рынке более ста моделей, претендующих на эту нишу.
Microsoft позиционирует свой продукт через конкретные метрики производительности. В тесте задержки Microsoft-Decision-1 оказалась в 2,5 раза быстрее H2O-Lightning-4B и в 2,8 раза быстрее Jev. По заявлению компании, модель занимает первое место по точности (83,5%) среди 36 бенчмарков и второе место по индексу уверенности (92,2%), уступая лишь Quyet-1.0-Large. Существенным аргументом является цена: в задачах текстовой классификации решение Microsoft заявлено как более чем в 20 раз дешевле OpenAI GPT-6 Sol. Тарификация установлена на уровне $0,042 за миллион входных токенов при нулевой стоимости выходных токенов.
Sat, 10 Oct 2026 13:46:00 +0300