Microsoft v pátek spustil Microsoft-Decision-1, specializovaný model pro rychlé, strukturované rozhodování, na své platformě Foundry – a postavil jej na otevřeném Qwen3.5-9B společnosti Alibaba spíše než na jakémkoli modelu od svého blízkého partnera OpenAI, uvedl The New Stack.
Uvedení na trh je tři dny poté, co OpenAI otevřelo své Decisions API všem vývojářům ve veřejné beta verzi, a ve stejný den TypeSafe, startup, který zažehl kategorii rozhodovacích modelů s Jev zhruba před třemi a půl týdny, oznámil sérii A v hodnotě 870 milionů dolarů s oceněním 7,5 miliardy dolarů vedenou a16z. Microsoft nacenil Decision-1 přesně podle Jevova kurzu: 0,042 $ za milion vstupních tokenů s volným výstupem. Další informace o zrychlujícím se závodu o zlevnění a zrychlení umělé inteligence naleznete v našem probíhajícím [oboru AI] (https://aibuzzwire.news).
Cena odpovídá Jevovi, postavená na otevřených vahách soupeře
Decision-1 je post-trénovaný model: Microsoft začal z Alibaba Qwen3.5-9B a vyladil jej pro strukturované rozhodovací úlohy spíše než pro generování s otevřeným koncem. Společnost říká, že plánuje předělat model na svých vlastních modelech MAI a také na OpenAI, ale počáteční volba čínské základny s otevřenou váhou je pozoruhodná pro společnost, která do OpenAI investuje miliardy.
Microsoft také zdaleka není prvním tahounem. Za tři a půl týdne od spuštění Jev dodaly OpenAI, Upstage, Perplexity, Cloudflare a AWS své vlastní rozhodovací modely, podle The New Stack. Základ Qwen3.5, který Microsoft vybral, se stal něčím jako průmyslovým výchozím nastavením: viceprezident inženýrství Cognition Jared Palmer utratil asi 95 dolarů za výpočetní techniku Modal H100 za portování svých open source modelů Kev na Qwen3.5 a Cloudflare postavil svůj model Clef-flash na stejném základu Qwen3.5-9B.
Cena se také sbližuje. Palmer uvádí Kev-4B na OpenRouter na 0,042 $ za milion vstupních tokenů, Perplexity si účtuje $ 0,02 a OpenAI si účtuje více než dvojnásobek sazby Jev. Při těchto cenách jsou příjmy z individuálních hovorů minimální – což naznačuje, že větší příležitostí Microsoftu je udržet provoz agentů, včetně generativních hovorů kolem každého rozhodnutí, přes Foundry.
Microsoft je jeho prvním zákazníkem
Předseda představenstva a generální ředitel společnosti Microsoft Satya Nadella oznámil tento model v pátek na X, když napsal, že Decision-1 „poskytuje špičkový výkon při strukturovaných rozhodovacích úlohách, překonává LLM a další rozhodovací modely v latenci a kvalitě“ a dodal: „Už to testujeme napříč Microsoftem.“
Čtyři interní týmy to podpořily podle The New Stack. Xbox Research použil Decision-1 k třídění více než 10 000 zpětné vazby hráčů. Tým Copilota s ním hodnotil chat a odpovědi agentů. Inženýři na zavolání jej použili k získání kontextu během živých incidentů a Microsoft Discovery jej použil k hodnocení experimentů předtím, než agent přeplánuje.
Interní čísla Microsoftu, jak bylo oznámeno, tvrdí, že model je více než 14krát rychlejší než GPT-6 Sol za zlomek nákladů na zatížení Xboxu a 46krát konzistentnější v Discovery. Achint Srivastava, viceprezident softwarového inženýrství v kanceláři CTO společnosti Microsoft, představil Decision-1 jako způsob, jak přidat rozhodování do stávajících aplikací, agentů a pracovních postupů „v bezpečném a důvěryhodném prostředí“.
Co rozhodnutí-1 nemůže udělat
Uvedení také ukazuje, kde Microsoft zaostává za svými soupeři. Výpis Decision-1's Foundry říká, že přijímá až 32 768 tokenů textu a vrací JSON, ale nepodporuje obrázky – na rozdíl od OpenAI's Decisions API a Cloudflare's Clef, které používají kodér vidění. A zatímco Cloudflare vydal Clef pod permisivní licencí Apache 2.0, Microsoft neoznámil otevřené váhy pro Decision-1.
Je zde také otázka kompatibility. AWS, Upstage a Ollama přijaly rozhraní TypeSafe System One API, nyní společné rozhraní v celé kategorii, ale Microsoft neuvedl, zda je Decision-1 plně kompatibilní – ačkoli jeho ukázkový kód Foundry volá koncový bod /systemone.
Kalibrační tvrzení si také zaslouží kontrolu. Microsoft říká, že pravděpodobnosti Decision-1 jsou kalibrované, což znamená, že 90% předpověď by měla být správná asi devětkrát z deseti na reprezentativních případech, a vlastní dokumentace společnosti radí zákazníkům ověřit kalibraci jejich dat. Tato opatrnost se odráží v předtisku JevOut, ve kterém výzkumník počítačových věd USC Zixiang Xu a spoluautoři zjistili, že krátké, přirozeně znějící dodatky do kontextu převrátily 312 z Jevových 508 původně správných rozhodnutí – a ve 229 případech Jev přiřadil nejméně 70% pravděpodobnost špatné odpovědi. Tři další skórovací systémy vykazovaly při stejném testovacím přístupu míru převrácení mezi 64,9 % a 73,2 %. Microsoft říká, že testoval Decision-1 s osmi druhy poruch, včetně přeuspořádaných možností a parafrázovaných popisů.
Rozhodnutí o směrování napříč Copilotem, GitHubem a Xboxem
Model může mít před sebou větší práci. Ve středu Microsoft řekl, že GitHub Copilot se brzy rozhodne, kdy spustí úlohu na zařízení a kdy ji pošle do cloudových modelů, i když nezveřejnil, co Copilot posílá do cloudu. Směrování modelu patří mezi případy použití, které Microsoft uvádí pro Decision-1, ale společnost nepotvrdila, že model tato volání provede. S rozhodnutími o směrování, která je třeba učinit přes Copilot, GitHub a Xbox, má společnost Microsoft motivaci, aby je řešila interně.
Konkurenční sázky jsou viditelné na trakci TypeSafe. Generální ředitel společnosti TypeSafe Diogo Almeida na X zveřejnil, že „29,4 % z Fortune 500 se objevilo“ za tři týdny od spuštění Jev, že tento model „náhodou obsloužil biliony tokenů denně“ a s ohledem na pracovní vytížení jeho týmu, že „už jsou to 3 týdny, kdy bychom chtěli spát“. Jsou to stejné podniky, kterým Microsoft prodává Azure – díky čemuž je příchod Decision-1 méně sázkou na nový trh než obranou stávajícího trhu.
---
Stay Ahead of AIZískejte nejnovější zprávy, analýzy a průlomové informace o umělé inteligenci – vše na jednom místě.
Přečtěte si další zprávy o AI →
