Microsoft、GPT-6 Solより35倍速い意思決定モデル「Microsoft-Decision-1」を発表
Microsoft-Decision-1, our model for fast decision-making
Microsoftが意思決定に特化した新モデル「Microsoft-Decision-1」を発表した。テキスト生成ではなく、ソフトウェアが即座に実行できる構造化出力を低コスト・高性能で返すのが特徴で、ルーティングや分類、優先順位付け、ワークフロー制御などに使える。36のベンチマークで最高精度を記録し、レイテンシはGPT-6 Solの35倍高速。Microsoft Foundryで提供中。
アプリケーションは確信度を使って、いつ行動し、延期し、レビューを求めるかを決める。だから90%の予測は、代表的なケースでは10回中およそ9回正しくなければならない。
HNでの議論
55- nejch
これはCloudflareのClefやStrands decider、その他ここ数週間でリリースされた多数のものと同じく、小型のQwenモデルの一つをベースにしている。
みんながこれでどれだけ盛り上がれるかはちょっと笑えるけど、Qwenはまさに「できる子」だよね。オープンウェイト（オープンソースではないにせよ）がエコシステム全体をこうやって牽引しているのは素晴らしい。
- Topfi
自分の最小限のスイートでは、Jevより安価（0.72倍）だったがレイテンシは高かった（p50で283ms対369ms）。測定したすべてのシナリオで結果は非常に似通っており、テストした中で商業リリースとしての存在意義を実際に正当化できる初めてのものだ。
Qwenのチューニングはいいけど、安価にセルフホストしてさらにファインチューニングできない限り、テストした各例は価格か性能のどちらかで実用に耐えない。
- chris_money202
MicrosoftはAIで違うことをやっている。彼らはローカル推論に大きく舵を切っており、WindowsがネイティブAI APIを持ち、それがローカルで、あるいはオプションでクラウド/エッジで動く未来を見据えているように感じる。
- fredsmith219
この記事はコード内で意思決定モデルを使うことについて話しているが、優柔不断な人々の日常生活の意思決定を助けるのにも使えるのだろうか？そういう人を何人か知っているが、本当に助けが必要だろう。
- prometheus1992
なぜJevに対しても精度をベンチマークしないのか？