صادفت منشور الحساب الرسمي لمايكروسوفت: أُطلق Microsoft-Decision-1 — نموذج مخصص لـ«تقييم القرارات المهيكلة»، وليس لكتابة النصوص الطويلة.
يمنح كل إجابة ضمن مجموعة خيارات ثابتة درجة احتمال مُعايرة. ويمكن استخدامه للتوجيه والتصنيف وتحديد الأولويات والتحقق وضبط سير العمل. ووفقًا لمايكروسوفت: حقق أعلى دقة في 36 معيارًا للاختبار الأعمى، من بين نحو 150 ألف سؤال؛ وهو أسرع بنحو 2.5 مرة من H2O-Lightning-4B، وبنحو 35 مرة من GPT-6 Sol. يعتمد على Alibaba Qwen3.5-9B بعد تدريبه لاحقًا، وسيُنقل مستقبلًا إلى MAI / OpenAI. واستخدمه فريق Xbox Research داخليًا لتصنيف أكثر من 10 آلاف تعليق؛ وكانت جودته قريبة من GPT-6 Sol، لكنه أسرع بنحو 14 مرة وأقل تكلفة بنحو 200 مرة.
يمكن استخدامه الآن عبر Microsoft Foundry وOpenRouter؛ وتبلغ تكلفة الإدخال نحو $0.042 لكل مليون token، بينما الإخراج مجاني.
تتنافس النماذج اللغوية الكبيرة على التوليد، فيما تتنافس نماذج اتخاذ القرار على «الجرأة في التنفيذ التلقائي» — وهذا التخصص الدقيق يبدو عمليًا فعلًا.
#AI #微软 #Decision1
يمنح كل إجابة ضمن مجموعة خيارات ثابتة درجة احتمال مُعايرة. ويمكن استخدامه للتوجيه والتصنيف وتحديد الأولويات والتحقق وضبط سير العمل. ووفقًا لمايكروسوفت: حقق أعلى دقة في 36 معيارًا للاختبار الأعمى، من بين نحو 150 ألف سؤال؛ وهو أسرع بنحو 2.5 مرة من H2O-Lightning-4B، وبنحو 35 مرة من GPT-6 Sol. يعتمد على Alibaba Qwen3.5-9B بعد تدريبه لاحقًا، وسيُنقل مستقبلًا إلى MAI / OpenAI. واستخدمه فريق Xbox Research داخليًا لتصنيف أكثر من 10 آلاف تعليق؛ وكانت جودته قريبة من GPT-6 Sol، لكنه أسرع بنحو 14 مرة وأقل تكلفة بنحو 200 مرة.
يمكن استخدامه الآن عبر Microsoft Foundry وOpenRouter؛ وتبلغ تكلفة الإدخال نحو $0.042 لكل مليون token، بينما الإخراج مجاني.
تتنافس النماذج اللغوية الكبيرة على التوليد، فيما تتنافس نماذج اتخاذ القرار على «الجرأة في التنفيذ التلقائي» — وهذا التخصص الدقيق يبدو عمليًا فعلًا.
#AI #微软 #Decision1
