发布了什么
微软首席技术官办公室的软件工程副总裁 Achint Srivastava，在标为 2026 年 10 月 9 日的文章里介绍 Microsoft-Decision-1。文章称它是做快速决策打分的模型，现在可以在 Microsoft Foundry 使用，也可以通过 OpenRouter 使用。设计用途是路由、分类、优先级排序、核验和工作流控制，以便放进现有的应用、智能体和工作流。
文章把决策模型和语言模型分开写。语言模型用来生成文本，或把复杂问题逐步想清楚。决策模型专门产出软件可以立刻执行的结构化结果。这是微软对这一类模型的说明，不是一篇独立的分类研究。文章还把决策模型写成人工智能里正在出现的一个重要类别，这个判断同样来自这篇产品文章。
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微软自己的对比
文章写，Microsoft-Decision-1 在微软的 36 项基准对比里准确率最高。这些基准合计近 15 万道题，训练时对模型保持不可见。同一组测试里，它也是测得最快的：比第二名 Quyet-1.0-Large 快 4.5 倍，比 GPT-6 Sol 快 35 倍。文章还说，在结构化决策任务上，它的延迟和质量高于语言模型和其他决策模型。副题和正文都用了这句比较。
题量、对比对象和倍数都出自微软自己的测试。文章没有列出 36 项基准各自的名称，也没有给出微软以外的复现。作者在同一段里还写，决策和分类可以在很低的成本下做到很高的性能。文章没有给出单价，所以这句只作为产品定位，不写成已经公布的价格。读者如果要核对比赛名次，目前只能看到两个被点名的系统：第二名是 Quyet-1.0-Large，另一端是 GPT-6 Sol。文章没有说明这两个系统的配置。
[1]文章没有写的
这篇官方文章没有写价格，没有写权重是否公开，也没有写上下文长度。本文不把“高于语言模型”写成外部机构已经核实的结论。Quyet-1.0-Large 和 GPT-6 Sol 只作为微软点名的对比对象出现。读者目前能核对的，是可用位置、五种设计用途，以及上面这组自测数字。
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