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微軟推出決策模型Microsoft-Decision-1，專門處理AI代理及企業應用中的分類、評分、工作分派與流程控管。模型可根據預先設定的選項進行判斷，並回傳各選項的機率，協助應用程式決定下一步行動，例如選擇適合的AI模型、檢查代理操作，或判斷是否需要人工審查。目前已透過Microsoft Foundry及OpenRouter提供服務。

Decision-1與一般生成文字的大型語言模型不同，開發者須先提供待判斷的資料、問題及候選答案，模型便會計算各選項的機率，透過結構化API回傳結果。支援是非判斷、選擇題及等級評分，也能依指定標準檢查AI回覆與代理行動，例如企業收到系統故障通報時，可利用模型判斷事件嚴重程度及負責團隊，再由應用程式依結果分派工作。

Microsoft-Decision-1以阿里巴巴的Qwen3.5-9B模型為基礎，由微軟進行後續訓練，採單次推論完成決策評分，最多可處理3.2萬（32K）詞元的輸入內容，模型不具備一般聊天或文章生成用途，也不會產生文字形式的判斷理由。

微軟公布的36項基準測試涵蓋近15萬道問題，包括分類、排序、多語言、推理及安全等工作。根據微軟自行評測，Decision-1平均準確率達83.5%，高於同類決策模型Jev 1.13.0的82.3%，以及GPT-6 Luna Decisions的79.4%。在衡量模型預測機率與實際正確率是否吻合的機率校準評分中（下圖），Jev以93.7分領先，Decision-1為92.2分，GPT-6 Luna Decisions則為89.9分。Decision-1雖然在微軟的評測中準確率較高，但預測機率與實際結果的吻合程度不及Jev。

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微軟也測試改寫問題、調整選項順序及變更格式等8種情況，模型平均有1.3%的判斷結果發生變化，其中調整選項順序並未影響判斷。內部應用方面，Xbox Research已利用Decision-1整理超過1萬筆玩家意見，Copilot團隊也將模型用於評估AI回覆品質。

Microsoft-Decision-1採用量計費，每100萬個輸入詞元收費0.042美元，輸出詞元免費。微軟計畫持續更新模型，未來也將採用自家的MAI及OpenAI模型作為基礎。