Me apareció en el feed el blog oficial de Microsoft: ya está disponible Microsoft-Decision-1, un modelo especializado en «puntuar decisiones estructuradas», no en escribir textos largos.
Asigna a cada respuesta una puntuación de probabilidad calibrada entre opciones predeterminadas. Sirve para enrutamiento, clasificación, priorización, validación y controles de flujo de trabajo. Según Microsoft, obtuvo la mayor precisión en 36 pruebas de referencia a ciegas, con cerca de 150.000 preguntas. Es unas 2,5 veces más rápido que H2O-Lightning-4B y unas 35 veces más rápido que GPT-6 Sol. Está basado en Alibaba Qwen3.5-9B, con entrenamiento posterior, y más adelante migrará a MAI / OpenAI. El equipo interno Xbox Research lo usó para clasificar más de 10.000 comentarios: la calidad fue similar a la de GPT-6 Sol, pero unas 14 veces más rápido y con un coste unas 200 veces menor.
Ya se puede usar desde Microsoft Foundry y OpenRouter. La entrada cuesta aproximadamente 0,042 $ por millón de tokens y la salida es gratis.
Los modelos grandes compiten en generación; los modelos de decisión, en «atreverse o no a ejecutar automáticamente». Esta especialización acotada parece bastante práctica.
#AI #微软 #Decision1
Asigna a cada respuesta una puntuación de probabilidad calibrada entre opciones predeterminadas. Sirve para enrutamiento, clasificación, priorización, validación y controles de flujo de trabajo. Según Microsoft, obtuvo la mayor precisión en 36 pruebas de referencia a ciegas, con cerca de 150.000 preguntas. Es unas 2,5 veces más rápido que H2O-Lightning-4B y unas 35 veces más rápido que GPT-6 Sol. Está basado en Alibaba Qwen3.5-9B, con entrenamiento posterior, y más adelante migrará a MAI / OpenAI. El equipo interno Xbox Research lo usó para clasificar más de 10.000 comentarios: la calidad fue similar a la de GPT-6 Sol, pero unas 14 veces más rápido y con un coste unas 200 veces menor.
Ya se puede usar desde Microsoft Foundry y OpenRouter. La entrada cuesta aproximadamente 0,042 $ por millón de tokens y la salida es gratis.
Los modelos grandes compiten en generación; los modelos de decisión, en «atreverse o no a ejecutar automáticamente». Esta especialización acotada parece bastante práctica.
#AI #微软 #Decision1
