마이크로소프트는 지난 금요일 자사의 파운드리 플랫폼에서 빠르고 구조화된 의사결정을 위한 전문 모델인 마이크로소프트-디시전-1(Microsoft-Decision-1)을 출시했으며, 가까운 파트너인 오픈AI(OpenAI)의 모델이 아닌 알리바바의 개방형 Qwen3.5-9B를 기반으로 구축했다고 뉴스택(The New Stack)이 보도했다.

이번 출시는 OpenAI가 공개 베타의 모든 개발자에게 Decisions API를 공개한 지 3일 만에 이루어졌으며, 같은 날 약 3주 반 전에 Jev와 함께 의사결정 모델 카테고리에 불을 붙인 스타트업인 TypeSafe는 a16z가 주도하는 75억 달러 가치의 8억 7천만 달러 규모의 시리즈 A를 발표했습니다. Microsoft는 Decision-1의 가격을 정확하게 Jev의 비율로 책정했습니다. 즉, 무료 출력이 포함된 입력 토큰 백만 개당 0.042달러입니다. AI를 더 저렴하고 빠르게 만들기 위한 가속화 경쟁에 대한 자세한 내용은 진행 중인 AI 산업 보도를 참조하세요.

Jev에 어울리는 가격, 라이벌의 오픈 웨이트를 기반으로 제작됨

Decision-1은 사후 훈련 모델입니다. Microsoft는 Alibaba의 Qwen3.5-9B에서 시작하여 개방형 생성이 아닌 구조화된 의사 결정 작업에 맞게 조정했습니다. 이 회사는 OpenAI뿐만 아니라 자체 MAI 모델을 기반으로 모델을 리베이스할 계획이라고 밝혔지만, OpenAI에 수십억 달러를 투자하는 회사의 경우 중국 개방형 기반의 초기 선택이 주목할 만합니다.

마이크로소프트 역시 퍼스트 무버(First Mover)와는 거리가 멀다. The New Stack에 따르면 Jev 출시 이후 3주 반 동안 OpenAI, Upstage, Perplexity, Cloudflare 및 AWS는 모두 자체 의사 결정 모델을 출시했습니다. Microsoft가 선택한 Qwen3.5 기반은 업계 기본값이 되었습니다. Cognition의 엔지니어링 부사장인 Jared Palmer는 오픈 소스 Kev 모델을 Qwen3.5로 포팅하는 데 Modal H100 컴퓨팅에 약 95달러를 썼고 Cloudflare는 동일한 Qwen3.5-9B 기반에 Clef 플래시 모델을 구축했습니다.

가격도 수렴하고 있다. Palmer는 OpenRouter에 Kev-4B를 백만 입력 토큰당 0.042달러로 나열하고 Perplexity는 0.02달러를 청구하며 OpenAI는 Jev 요율의 두 배 이상을 청구합니다. 그러한 가격에서는 개별 결정 호출로 인한 수익이 최소화됩니다. 이는 Microsoft의 더 큰 기회가 각 결정에 대한 생성 호출을 포함하여 Foundry를 통해 실행되는 에이전트 트래픽을 유지하는 것임을 시사합니다.

Microsoft는 자사의 첫 번째 고객입니다.

Microsoft 회장 겸 CEO인 Satya Nadella는 금요일에 X에서 이 모델을 발표하면서 Decision-1이 "구조화된 의사 결정 작업에서 최고의 성능을 제공하고 대기 시간과 품질 측면에서 LLM 및 기타 의사 결정 모델보다 뛰어납니다"라고 썼으며 "우리는 이미 Microsoft에서 이를 테스트하고 있습니다"라고 덧붙였습니다.

The New Stack에 따르면 4개의 내부 팀이 이를 뒷받침했습니다. Xbox Research는 Decision-1을 사용하여 10,000개 이상의 플레이어 피드백을 분류했습니다. Copilot 팀은 이를 통해 채팅 및 상담원 응답을 평가했습니다. 대기 중인 엔지니어는 이를 사용하여 실제 사건이 진행되는 동안 상황을 파악했으며 Microsoft Discovery는 이를 사용하여 상담원이 다시 계획을 세우기 전에 실험 점수를 매겼습니다.

보고된 대로 Microsoft의 내부 수치에 따르면 이 모델은 Xbox 작업 부하에 비해 훨씬 적은 비용으로 GPT-6 Sol보다 14배 이상 빠르며 Discovery에서는 46배 더 일관성이 있습니다. Microsoft CTO 사무실의 소프트웨어 엔지니어링 부사장인 Achint Srivastava는 "안전하고 신뢰할 수 있는 환경에서" 기존 애플리케이션, 에이전트 및 워크플로에 의사 결정을 추가하는 방법으로 Decision-1을 도입했습니다.

결정-1이 할 수 없는 것

이번 출시는 또한 Microsoft가 경쟁자를 추적하는 위치를 보여줍니다. Decision-1의 Foundry 목록에 따르면 최대 32,768개의 텍스트 토큰을 허용하고 JSON을 반환하지만 OpenAI의 Decisions API 및 비전 인코더를 사용하는 Cloudflare의 Clef와는 달리 이미지는 지원하지 않습니다. Cloudflare는 허용된 Apache 2.0 라이선스에 따라 Clef를 출시했지만 Microsoft는 Decision-1에 대한 공개 가중치를 발표하지 않았습니다.

호환성 질문도 있습니다. AWS, Upstage 및 Ollama는 현재 카테고리 전반에 걸쳐 공통 인터페이스인 TypeSafe의 System One API를 채택했지만 Microsoft는 Decision-1이 완전히 호환되는지 여부를 밝히지 않았습니다. 하지만 Foundry 샘플 코드는 /systemone 엔드포인트를 호출합니다.

교정 주장도 면밀히 조사할 가치가 있습니다. Microsoft는 Decision-1의 확률이 보정되어 있다고 말합니다. 이는 대표적인 사례에서 90% 예측이 10번 중 9번 정도 정확해야 함을 의미하며, 회사 자체 문서에서는 고객에게 데이터 보정을 검증하라고 조언합니다. 이러한 주의는 USC 컴퓨터 과학 연구자 Zixiang Xu와 공동 저자가 문맥에 짧고 자연스럽게 들리는 추가가 Jev의 초기 올바른 결정 508개 중 312개를 뒤집었다는 것을 발견한 JevOut 사전 인쇄를 반영하며, 229개 사례에서 Jev는 잘못된 답에 최소 70% 확률을 할당했습니다. 세 가지 다른 채점 시스템은 동일한 테스트 접근 방식에서 64.9%에서 73.2% 사이의 전환율을 보여주었습니다. 마이크로소프트는 재정렬된 옵션과 다른 말로 표현된 설명을 포함해 8가지 종류의 혼란을 가지고 결정-1을 테스트했다고 밝혔습니다.

Copilot, GitHub 및 Xbox 전반에 걸쳐 결정 라우팅

모델은 앞으로 더 큰 일을 맡게 될 수도 있습니다. 수요일 마이크로소프트는 GitHub Copilot이 장치에서 작업을 실행할 시기와 클라우드 규모 모델로 보낼 시기를 곧 결정할 것이라고 밝혔지만 Copilot이 클라우드에 보내는 내용은 공개하지 않았습니다. 모델 라우팅은 Microsoft가 Decision-1에 대해 나열한 사용 사례 중 하나이지만 회사는 모델이 해당 호출을 수행할 것인지 확인하지 않았습니다. Copilot, GitHub 및 Xbox 전반에 걸쳐 라우팅 결정을 내리면 Microsoft는 이를 사내에서 처리할 수 있는 인센티브를 갖게 됩니다.

TypeSafe의 견인력에서 경쟁적 이해관계가 눈에 띕니다. TypeSafe CEO인 Diogo Almeida는 Jev 출시 이후 3주 만에 "Fortune 500대 기업의 29.4%가 나타났습니다"라고 X에 게시했으며, 이 모델은 "실수로 하루에 수조 개의 토큰을 제공했습니다"라고 말했습니다. 그리고 팀의 작업량을 고려하여 "이제 3주가 지났으니 이제 잠을 자고 싶습니다."라고 게시했습니다. 이들은 Microsoft가 Azure를 판매하는 기업과 동일합니다. 따라서 Decision-1의 출시는 기존 시장을 방어하기보다는 새로운 시장에 대한 베팅이 아닙니다.

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