OpenAI 於 10 月 22 日(週四)把 9 月 29 日開發者日發布的 Decisions API 向所有客戶開放。據 TechCrunch 報導,它並非專門訓練的決策模型,而是把 ChatGPT Luna 重新配置以加快推理、降低成本,延遲從 1 到 3 秒降到 100 至 180 毫秒。開發者在工作流中加入… 看完整事件
Decisions API 發布,主打快速低成本的應用決策能力
名為 Decisions API 的新介面發布,用於建置回應更快的應用,定位是為任何應用提供快速、聚焦、低成本的決策能力。官方給出的說明只有一句:面向任何應用的快速低成本決策。定價、接入方式、可用範圍以及底層模型等細節均未公布。
原標題:Build more responsive apps with the Decisions API
閱讀原文
| 評分 | 35 / 25(平均 30,門檻 60) |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
相關報導
OpenAI 上線 Decisions API 公測,僅支援 gpt-6-luna
OpenAI 的 Decisions API 進入公測,官方稱其評估文字、影像或兩者並返回結構化答案的速度約為 Responses API 的 10 倍,預計數週內 GA。該 API 使用獨立的 POST /v1/decisions 端點,目前僅支援 gpt-6-luna,問題分三類:predicate 返回條件成立機率(0 到 1)、choice 從給定選項中選一個、score 按有序等級給出機率加權平均分。
微軟發布 Decision-1 決策模型,比 GPT-6 Sol 快 35 倍
微軟推出決策評分模型 Microsoft-Decision-1,已在 Microsoft Foundry 上線,並將登陸 OpenRouter。該模型基於 Qwen3.5-9B 後訓練,用於路由、分類、優先順序排序、驗證與工作流控制,支援是/否、多選、評分及對 AI 回答和 agent 動作的 rubric 打分。官方稱其在 36 項基準、近 15 萬道題中準確率最高,P50 延遲比 GPT-6 Sol 快約 35 倍、比第二名 Quyet-1.0-Large 快 4.5 倍;
llama.cpp 新增 Decision 模型支援
llama.cpp 最新建置已加入 Decision 模型支援,新增 /v1/systemone 端點,可在本地進行 Jev 風格推理,兼顧效率與隱私。目前支援多個開源模型,官方表示後續還會增加更多模型。
螞蟻數科發布決策模型 LingDT-Decision-1.0,27B 版評測居首
10 月 22 日,螞蟻數科發布決策模型 LingDT-Decision-1.0,提供 4B 與 27B 兩個版本,已在 DTMaaS 平台上線並限時免費開放體驗。該模型專為結構化決策任務設計,在客服、風控、金融等場景測試中,相比大語言模型 Token 消耗降低超 90%、回應時效提升 10 倍。