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Microsoft lancia Decision-1, un modello per prendere rapidamente decisioni strutturate
Microsoft ha rilasciato Decision-1, un modello che assegna punteggi a opzioni predefinite per attività come la classificazione, l’instradamento e il controllo dei flussi di lavoro. L’azienda afferma che si è classificato primo in un confron
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
«Microsoft-Decision-1 ha ottenuto la massima accuratezza nel nostro confronto su 36 benchmark, che comprendeva quasi 150.000 domande tratte da benchmark tenuti nascosti durante l’addestramento.»
Achint Srivastava, vicepresidente dell’ingegneria del software, ufficio del CTO, Microsoft
Microsoft ha annunciato Decision-1 il 9 ottobre come modello per le applicazioni che devono scegliere tra opzioni fisse, anziché generare testo a risposta aperta. L’azienda afferma che il modello si è classificato primo per accuratezza nel suo confronto ed è stato più veloce degli altri sistemi testati. Gli sviluppatori possono usarlo tramite Microsoft Foundry e OpenRouter.
Punteggi per le decisioni, non risposte generate
Decision-1 parte da un insieme definito di risposte possibili e restituisce un punteggio di probabilità calibrato per ciascuna opzione. Supporta domande a cui rispondere sì o no, scelte multiple, scale di valutazione e la valutazione delle risposte dell’IA o delle azioni degli agenti sulla base di criteri prestabiliti. Le applicazioni possono usare il risultato per classificare una richiesta, indirizzarla a uno strumento o a un team, verificare una condizione oppure decidere se un agente debba proseguire o chiedere una revisione.
Microsoft afferma di aver sviluppato il modello sottoponendo Qwen3.5-9B a un post-addestramento per assegnare rapidamente punteggi decisionali in un’unica passata. L’azienda prevede di basare le versioni future su altri modelli, compresi quelli di Microsoft AI e OpenAI. Per gli sviluppatori è una distinzione importante: Decision-1 è pensato per scelte circoscritte e ripetitive, non per attività che richiedono ragionamenti approfonditi o la stesura di testi liberi.
Le dichiarazioni di Microsoft su velocità e accuratezza
L’azienda afferma che Decision-1 si è classificato primo per accuratezza su 36 benchmark e quasi 150.000 domande tenuti nascosti durante l’addestramento. Secondo Microsoft, è stato 2,5 volte più veloce di H2O-Lightning-4B v1.1, secondo per velocità, e 35 volte più veloce di GPT-6 Sol. Si tratta dei risultati dei benchmark condotti da Microsoft; l’annuncio non descrive una valutazione indipendente.
Microsoft ha anche verificato quanto spesso piccole modifiche alla stessa richiesta cambiassero la scelta del modello. Considerando otto tipi di variazione, afferma che la decisione è cambiata in media nell’1,3% dei casi, senza alcun cambiamento quando l’ordine delle opzioni veniva modificato o le loro descrizioni parafrasate. Per valutare la sicurezza, l’azienda ha testato 5.250 richieste su 11 benchmark relativi a contenuti dannosi, tentativi di jailbreak e prompt injection, e afferma che il modello ha rifiutato le richieste dannose pur mantenendo la propria utilità.
I test interni si concentrano sulle attività ripetitive
Microsoft cita diversi impieghi all’interno dell’azienda. Xbox Research ha usato Decision-1 per suddividere per temi definiti dai ricercatori più di 10.000 commenti a risposta aperta provenienti da sondaggi e recensioni; Microsoft afferma che il modello ha eguagliato GPT-6 Sol in termini di qualità, funzionando oltre 14 volte più velocemente e costando 200 volte meno. Il post afferma inoltre che il team di Copilot lo ha trovato competitivo rispetto a GPT5.6 Luna nei controlli sulla qualità delle risposte, pur funzionando 100 volte più velocemente.
Per Microsoft Discovery, il modello ha valutato esperimenti nell’ambito di un processo di ripianificazione adattiva. Microsoft afferma che Decision-1 è stato 46 volte più coerente di un punteggio basato su un LLM, a una velocità tripla, e che il processo di ripianificazione è stato quasi quattro volte più veloce. L’annuncio non fornisce i tempi alla base di questi confronti interni, quindi i risultati relativi non indicano quanto duri un’attività completa.
Quanto pagano gli sviluppatori
Microsoft indica un prezzo di 0,042 dollari per milione di token in input e token in output gratuiti. L’azienda presenta il prezzo e la velocità come motivi per usare un modello decisionale specializzato nelle fasi frequenti di un’applicazione, invece di affidare ciascuna a un modello linguistico generalista. La convenienza economica dipenderà dall’attività, dall’accuratezza richiesta e dal volume di traffico.
La promessa centrale di Decision-1 è più circoscritta di quella di un assistente generalista: restituire una scelta strutturata sulla quale il software possa agire. Per questo è particolarmente importante che gli sviluppatori lo verifichino sui propri esempi: una classificazione o un instradamento errati possono comunque innescare un’azione automatizzata, anche quando la risposta arriva rapidamente.