Recientemente, Microsoft lanzó el modelo de decisión Microsoft-Decision-1, cuya primera versión se basa en el modelo de código abierto Qwen3.5-9B de Alibaba Cloud, destinado principalmente a tareas de clasificación de texto y decisiones estructuradas. El modelo ya está disponible a través de Microsoft Foundry y se integrará próximamente en OpenRouter. Microsoft indicó que las futuras versiones migrarán hacia modelos propios y modelos de OpenAI como base.
A diferencia de los grandes modelos de lenguaje, diseñados principalmente para generar texto o procesar tareas de razonamiento complejo, los modelos de decisión suelen producir resultados de alcance limitado para problemas específicos y asignan puntuaciones de probabilidad a las distintas opciones. Estos modelos generan respuestas más rápidas, tienen un coste de uso relativamente bajo y su salida resulta más fácil de invocar directamente desde sistemas de software, lo que los hace adecuados para escenarios empresariales que no requieren texto abierto. No obstante, los modelos de decisión pueden seguir incurriendo en errores de clasificación o juicio.
Microsoft-Decision-1 destaca en las pruebas de referencia
Los resultados de pruebas publicados por Microsoft muestran que Microsoft-Decision-1 alcanza en pruebas de latencia una velocidad aproximadamente 2,5 veces superior a H2O-Lightning-4B y 2,8 veces superior a Jev. En 36 pruebas de referencia, el modelo registra una precisión del 83,5 % y una puntuación de confianza del 92,2 %, situándose solo por detrás de Quyet-1.0-Large. Microsoft también afirma que, en tareas de clasificación de texto, su coste es más de 20 veces inferior al de GPT-6 Sol de OpenAI.
Actualmente, la entrada se factura a US$0,04 por cada 1 millón de tokens (aprox. HK$0), mientras que la salida es gratuita.
Recientemente, los modelos de decisión han captado la atención de numerosas empresas de IA. Tras el lanzamiento de Jev por parte de TypeSafe AI, compañías como OpenAI, Cloudflare, Liquid AI, Perplexity, Snowflake y H2O.ai han presentado a su vez modelos o API afines. Ya hay más de 100 modelos de este tipo en el mercado, entre ellos H2O-Lightning-4B, que también se desarrolló sobre la serie Qwen3.5.