ไม่กี่วันมา Microsoft เปิดตัวโมเดลตัดสินใจ Microsoft-Decision-1 ซึ่งรุ่นแรกสร้างขึ้นบนโมเดลโอเพนซอร์ส Qwen3.5-9B ของ Alibaba Cloud โดยเน้นการใช้งานในงานจัดประเภทข้อความและงานตัดสินใจแบบมีโครงสร้าง โมเดลดังกล่าวพร้อมให้บริการผ่าน Microsoft Foundry และวางแผนจะเชื่อมต่อกับ OpenRouter ในอนาคต Microsoft ระบุว่ารุ่นต่อไปจะเปลี่ยนมาใช้โมเดลที่พัฒนาตนเองและโมเดลของ OpenAI เป็นฐานแทน
ต่างจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เน้นสร้างข้อความหรือประมวลผลงานให้เหตุผลที่ซับซ้อน โมเดลตัดสินใจมักส่งออกผลลัพธ์ในขอบเขตจำกัดสำหรับปัญหาเฉพาะ และให้คะแนนความน่าจะเป็นแก่ตัวเลือกต่างๆ โมเดลประเภทนี้สร้างผลลัพธ์เร็วกว่า ต้นทุนการใช้งานต่ำกว่า และผลลัพธ์ง่ายต่อการเรียกใช้โดยระบบซอฟต์แวร์โดยตรง จึงเหมาะกับสถานการณ์ทางธุรกิจที่ไม่ต้องการข้อความแบบเปิด อย่างไรก็ตาม โมเดลตัดสินใจยังคงอาจสร้างข้อผิดพลาดในการจัดประเภทหรือการตัดสินใจได้
Microsoft-Decision-1 ทำคะแนนเก่งในการทดสอบมาตรฐาน
ผลการทดสอบที่ Microsoft เปิดเผยแสดงว่า Microsoft-Decision-1 ในการทดสอบเวลาเลื่อนลags มีความเร็วประมาณ 2.5 เท่าของ H2O-Lightning-4B และ 2.8 เท่าของ Jev ใน 36 เกณฑ์มาตรฐาน โมเดลนี้มีอัตราความแม่นยำ 83.5% คะแนนความเชื่อมั่น 92.2% จัดอันดับสองรองจาก Quyet-1.0-Large Microsoft ยังระบุว่าในงานจัดประเภทข้อความ ต้นทุนของโมเดลนี้ต่ำกว่า GPT-6 Sol ของ OpenAI มากกว่า 20 เท่า
ปัจจุบัน ค่าบริการฝั่งรับ (input) อยู่ที่ US$0.04 ต่อ 1 ล้าน Token (ประมาณ HK$0) ส่วนฝั่งส่ง (output) ให้บริการฟรี
ล่าสุด โมเดลตัดสินใจได้รับความสนใจจากบริษัท AI หลายแห่ง หลัง TypeSafe AI ปล่อย Jev บริษัทอย่าง OpenAI, Cloudflare, Liquid AI, Perplexity, Snowflake และ H2O.ai ก็ตามมาปล่อยโมเดลหรือ API ที่เกี่ยวข้อง ตลาดนี้มีโมเดลประเภทเดียวกันเข้ามาแล้วเกิน 100 รุ่น โดย H2O-Lightning-4B พัฒนาจากซีรีส์โมเดล Qwen3.5 เช่นกัน