找到 4 筆；也可以試試 語意搜尋
微軟發布 Microsoft-Decision-1：一個基於阿里 Qwen3.5-9B 後訓練的 9B 模型，不做對話或生成，只對給定選項列表打分並返回每個選項的機率。它已上線 Microsoft Foundry 與 OpenRouter，用於路由、分類、優先順序排序和結果驗證等高頻決策。微軟稱其在 36 個基準、約 15 萬道題上準確率 83.5%，P50 延遲比 GPT-6 Sol 低約 35 倍，並計劃把底座遷移至 MAI 與 OpenAI 模型。
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；
螞蟻數科 10 月 22 日發布決策模型 LingDT-Decision-1.0，含 4B 與 27B 兩個版本，已在自家 DTMaaS 平台上線並限時免費體驗。該模型面向意圖判斷、規則分類等高頻判定任務，首創原生多選與按序決策（DAG）能力；在 23 項開源基準上 27B 版本綜合評分居首，超過 Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0 等熱門決策模型。
IBM 發布 Granite Switch 4.1，8B 與 30B 兩個版本在同一個託管端點上整合對話、決策與語音轉寫三類任務。模型新增通用決策 aLoRA 與專用 Guardian aLoRA，後者在安全相關決策任務上平均優於 Jev 1.13、Microsoft-Decision-1 等，並內嵌 OpenASR 榜首的 Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC。