Microsoftは金曜日、高速で構造化された意思決定に特化したモデルであるMicrosoft-Decision-1をFoundryプラットフォーム上でローンチし、それを緊密なパートナーであるOpenAIのモデルではなく、アリババのオープンウェイトQwen3.5-9B上に構築したとThe New Stackが報じた。

この発表は、OpenAIがパブリックベータ版ですべての開発者に意思決定APIを公開した3日後に行われ、同日、約3週間半前にJevで意思決定モデルカテゴリに火をつけた新興企業であるTypeSafeが、a16z主導による75億ドルの評価額で8億7000万ドルのシリーズAを発表した。 Microsoft は、Decision-1 の価格をまさに Jev のレート、つまり無料の出力で 100 万入力トークンあたり 0.042 ドルで設定しました。 AI をより安く、より速くするための加速する競争の詳細については、現在進行中の AI 業界の報道 をご覧ください。

Jev に匹敵する価格、ライバルのオープンウェイトに基づいて構築

Decision-1 はトレーニング後のモデルです。Microsoft は Alibaba の Qwen3.5-9B から出発し、オープンエンド生成ではなく構造化された意思決定タスク向けに調整しました。同社は、モデルをOpenAIだけでなく自社のMAIモデルに再ベースする計画だと述べているが、最初に中国の無差別重量ベースを選択したことは、OpenAIに数十億ドルを投資する企業としては注目に値する。

マイクロソフトも先手からは程遠い。 The New Stack によると、Jev の立ち上げから 3 週間半で、OpenAI、Upstage、Perplexity、Cloudflare、AWS はすべて独自の意思決定モデルを出荷しました。 Microsoft が選んだ Qwen3.5 ベースは、業界のデフォルトのようなものになりました。Cognition のエンジニアリング担当副社長である Jared Palmer は、オープンソースの Kev モデルを Qwen3.5 に移植するために Modal H100 コンピューティングに約 95 ドルを費やし、Cloudflare は同じ Qwen3.5-9B ベースで Clef-flash モデルを構築しました。

価格も収束しつつあります。 Palmer は OpenRouter で Kev-4B を 100 万入力トークンあたり 0.042 ドルでリストしており、Perplexity の料金は 0.02 ドル、OpenAI の料金は Jev の 2 倍以上です。これらの価格では、個々の意思決定コールからの収益は最​​小限です。これは、Microsoft にとってより大きなチャンスが、各意思決定に関する生成コールを含むエージェントのトラフィックを Foundry 経由で維持できることを示唆しています。

Microsoft は自社の最初の顧客です

Microsoftの会長兼最高経営責任者（CEO）のSatya Nadella氏は金曜日にXでこのモデルを発表し、Decision-1は「構造化された意思決定タスクで最高のパフォーマンスを発揮し、遅延と品質の点でLLMや他の意思決定モデルを上回っている」と書き、「すでにMicrosoft全体でテストしている」と付け加えた。

The New Stack によると、4 つの社内チームがそれをバックアップしました。 Xbox Research は、Decision-1 を使用して 10,000 件を超えるプレイヤーのフィードバックを分類しました。 Copilot チームは、それを使用してチャットとエージェントの応答を評価しました。オンコール エンジニアは、ライブ インシデント中にコンテキストを取得するためにこれを使用し、エージェントが再計画する前に Microsoft Discovery を使用して実験をスコアリングしました。

報告されている Microsoft の内部数値によると、このモデルは Xbox ワークロードの数分の 1 のコストで GPT-6 Sol の 14 倍以上高速であり、Discovery では 46 倍の一貫性があると主張されています。 Microsoft の CTO オフィスのソフトウェア エンジニアリング担当バイスプレジデントである Achint Srivastava 氏は、「安全で信頼できる環境」で既存のアプリケーション、エージェント、ワークフローに意思決定を追加する方法として Decision-1 を紹介しました。

決定-1 でできないこと

今回の発表は、マイクロソフトがライバルの後塵を拝している状況も示している。 Decision-1のFoundryリストには、最大32,768個のテキストトークンを受け入れてJSONを返すと記載されているが、OpenAIのDecisions APIやビジョンエンコーダを使用するCloudflareのClefとは異なり、画像はサポートされていない。 Cloudflare は寛容な Apache 2.0 ライセンスの下で Clef をリリースしましたが、Microsoft は Decision-1 のオープンウェイトを発表していません。

互換性に関する質問もあります。 AWS、Upstage、Ollama は TypeSafe の System One API を採用しており、現在ではこのカテゴリ全体で共通のインターフェイスとなっていますが、Microsoft は Decision-1 が完全に互換性があるかどうかについては明らかにしていません。ただし、同社の Foundry サンプル コードは /systemone エンドポイントを呼び出しています。

校正に関する主張も精査に値します。 Microsoft によれば、Decision-1 の確率は調整されており、代表的なケースでは 90% の予測が 10 回中 9 回程度当たるはずであり、同社自身のドキュメントでは顧客にデータの調整を検証するようアドバイスしています。この警告は JevOut のプレプリントを反映しており、USC コンピュータ サイエンスの研究者 Zixiang Xu とその共著者らは、コンテキストへの短く自然な響きの追加により、Jev の最初に正しい判断が 508 件中 312 件で反転し、229 件の場合、Jev は少なくとも 70% の確率を間違った答えに割り当てたことを発見しました。他の 3 つのスコアリング システムでは、同じテスト手法でフリップ率が 64.9% ～ 73.2% であることが示されました。 Microsoftによると、並べ替えられたオプションや言い換えられた説明など、8種類の摂動を加えてDecision-1をテストしたという。

Copilot、GitHub、Xbox にわたるルーティングの決定

モデルにはさらに大きな仕事が待っているかもしれない。 Microsoftは水曜日、GitHub Copilotがいつデバイス上でタスクを実行するか、いつそれをクラウドスケールモデルに送信するかを間もなく決定すると述べたが、Copilotが何をクラウドに送信するかは明らかにしていない。モデル ルーティングは、Microsoft が Decision-1 の使用例に挙げているものの 1 つですが、同社はモデルがこれらの呼び出しを行うかどうかを確認していません。 Copilot、GitHub、Xbox 全体でルーティングの決定を行う必要があるため、Microsoft はそれらを社内で処理するインセンティブを持っています。

競争上の賭けは、TypeSafe の牽引力に表れています。 TypeSafe CEO のディオゴ・アルメイダ氏は X に、Jev の立ち上げから 3 週間で「Fortune 500 の 29.4% が参加した」こと、このモデルが「誤って 1 日に何兆ものトークンを提供した」こと、そしてチームの作業負荷を考慮して「もう寝ていたい 3 週間だった」と投稿しました。これらは、Microsoft が Azure を販売している企業と同じ企業です。そのため、Decision-1 の登場は、新しい市場への賭けではなく、既存の市場を守ることになります。

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