Microsoft Decision-1 模型进入快速增长的 AI 决策模型赛道
Microsoft 推出 Decision-1 决策模型,用于快速、结构化的分类、评估和路由决策,并可能用于引导和控制复杂环境中的 Agent。Decision-1 基于 Qwen3.5-9B,Microsoft 称其在 36 个基准、近 150,000 个问题上达到 83.5% 准确率和 85 ms 延迟,速度比 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。
Microsoft 推出 Decision-1 决策模型,用于快速、结构化的分类、评估和路由决策,并可能用于引导和控制复杂环境中的 Agent。Decision-1 基于 Qwen3.5-9B,Microsoft 称其在 36 个基准、近 150,000 个问题上达到 83.5% 准确率和 85 ms 延迟,速度比 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍。
Mistral 称 Le Chonk 在保持 open-weight 的同时,可与顶级闭源模型竞争。原文未提供参数规模、benchmark 分数、上下文长度或可用性细节。