微軟發表高速 AI 模型 Decision-1，專為 Agent 路由與快速決策打造

微軟正式跨入發展迅速的決策模型賽局，推出專為高速、結構化抉擇所設計的 AI 模型 Decision-1。該模型旨在處理分類、評估與路由任務，同時也具備引導與控制自主 AI Agent 在複雜數位環境中運作的能力。

此項產品的推出，讓微軟加入了與 OpenAI、Cloudflare 以及新創公司 Jev 等業者並列的陣營，共同競逐低延遲路由與決策引擎的市場。

架構與基準測試表現

Decision-1 建構於開源架構 Qwen3.5-9B 之上。微軟表示，該系統在涵蓋近 15 萬道問題的 36 項獨立基準測試評估中拔得頭籌。

在針對競品輕量化引擎的內部測試中，Decision-1 繳出了 83.5% 的準確率與 85 毫秒的平均延遲，表現優於 Jev 1.13.0。微軟同時指出，Decision-1 的速度是居次的 H2O-Lightning-4B 的 2.5 倍。值得注意的是，Cloudflare 同樣基於 Qwen 所打造的開源 Clef 模型，並未列入微軟的基準測試評比中。

計費方式與存取管道

微軟已透過 Microsoft Foundry 以及第三方模型聚合平台 OpenRouter，向開發者開放 Decision-1。

為了鼓勵開發者在高頻路由管線中採用該模型，微軟祭出了相當具侵略性的定價策略：

• 輸入 Token： 每百萬 Token 0.042 美元

• 輸出 Token： 免費

決策模型的快速轉變

決策模型領域在極短的時間內迎來了加速變革。Jev 最初在 9 月中旬掀起了這股趨勢，向市場證明專用且超高速的路由系統，相較於通用大型語言模型更具價值。

然而，開源小型語言模型推動了全產業的迅速應變。隨著大型業者將 Qwen 等緊湊型基礎模型微調為高準確率、延遲低於 100 毫秒的決策引擎，用於調度多 Agent 系統的基礎架構層競爭正變得日益激烈，成本效益也顯著提升。