Microsoft-Decision-1
Microsoft · Produtividade · Negócios
Microsoft-Decision-1 é um modelo de decisão do Microsoft Foundry que devolve uma probabilidade calibrada para cada opção de resposta em vez de escrever um texto.
Sobre Microsoft-Decision-1
About
O que é o Microsoft-Decision-1
Microsoft-Decision-1 é um modelo de decisão com IA para decisões estruturadas. Você envia uma situação e uma pergunta com um conjunto fechado de respostas. Ele devolve um número para cada resposta, e o software age com esse número sem precisar interpretar um parágrafo.
O modelo fica no Microsoft Foundry e no OpenRouter. A Microsoft o construiu sobre o Qwen3.5-9B, modelo aberto da Alibaba, e fez pós-treinamento para pontuar em uma única passada. É pequeno perto de um modelo conversacional de fronteira e barato de executar.
O trabalho que ele substitui é o que ocupa o dia de um agente. Qual equipe deve receber este ticket, se esta resposta promete um reembolso, qual a gravidade desta queda. Essas chamadas costumam ir para um modelo de linguagem grande, que gasta um segundo escrevendo uma explicação que ninguém lê. Um modelo de decisão pula a explicação.
O limite está no escopo. O Microsoft-Decision-1 só escolhe entre opções que você define. Peça para redigir uma política ou pesar evidências que ninguém transformou em pergunta e não haverá nada para pontuar. Ele também não raciocina, então um erro custa mais para diagnosticar do que no caso de um modelo conversacional.
Como começar
- Abra o portal do Foundry, entre no seu projeto e procure o Microsoft-Decision-1 no catálogo de modelos.
- Clique em Deploy e escolha um tipo de implantação. O DataZoneStandard mantém a inferência dentro de uma zona de dados. O GlobalStandard usa capacidade de qualquer região compatível.
- Copie o endpoint, o nome da implantação e uma chave de API, ou conecte com o Microsoft Entra ID.
- Envie uma requisição com um
state(texto simples ou JSON) e uma ou mais perguntas tipadas.noulresponde sim ou não,choiceescolhe um rótulo de uma lista fixa escorecoloca o caso em uma escala ordenada. - Leia o objeto
answers, aplique seu próprio limite e registre a probabilidade ao lado da decisão para poder auditar depois.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Microsoft-Decision-1.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de plataforma e backend
- Quem constrói agentes
- Equipes de dados e de suporte
- Responsáveis por qualidade de IA
Tarefas
- Triagem de tickets
- Roteamento de modelos
- Avaliação de respostas
- Barreiras de segurança
Cenários
- Um agente escolhe a próxima ação em um menu curto a cada turno. Pontuar quatro opções custa uma fração de uma completion e volta em uma única passada.
- Uma equipe de suporte recebe mais tickets do que consegue ler
- Uma plataforma de pesquisa filtra experimentos candidatos
Principais recursos
Probabilidades calibradas em vez de prosa
Toda resposta volta com uma probabilidade entre 0 e 1, e a Microsoft trata esse número como parte da API, não como dica de ranking. Uma previsão de 90% deve acertar cerca de nove vezes em cada dez em casos representativos. Com isso, a aplicação define um limite, age acima dele e entrega o resto a uma pessoa.
Três tipos de pergunta para decisões diferentes
O tipo noul responde uma pergunta de sim ou não com uma única probabilidade. choice escolhe um rótulo de uma lista fechada e devolve uma pontuação para cada opção. score coloca o caso em uma escala ordenada e devolve a média ponderada dos níveis. Dá para enviar várias perguntas em uma requisição e receber todas pontuadas na mesma passada.
Uma passada de até 32K tokens
O modelo aceita entradas de até 32.768 tokens e devolve JSON estruturado em uma única invocação. Cabe um instrucional longo, uma thread de tickets ou um trecho de código. Não existe ida e volta, então uma decisão custa uma requisição, não uma conversa.
Decisões que resistem à reescrita
Entradas de produção são parafraseadas, reordenadas e reformatadas. A Microsoft testou o modelo alterando a mesma requisição de oito formas e medindo quantas vezes a resposta mudava. A média ficou em 1,3%, sem mudanças quando as descrições das opções eram parafraseadas ou quando a ordem era invertida.
Latência baixa a US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada
A Microsoft relata latência P50 cerca de 35 vezes mais rápida que o GPT-6 Sol, e 2,5 vezes mais rápida que o H2O-Lightning-4B v1.1, segundo colocado na comparação. O milhão de tokens de entrada custa US$ 0,042 e os de saída são grátis. Com esse preço, dá para pontuar o que antes ficava de fora, como cada mensagem de uma fila movimentada.
Feito para avaliar e controlar agentes de IA
A Microsoft posiciona o modelo para avaliação de agentes de IA: dar nota a uma ação proposta contra uma rubrica, checar se a resposta se apoia na evidência fornecida e deixar o agente seguir, tentar de novo ou parar. Ele também aceita abstenção explícita, então pode escolher "não dá para saber" quando a evidência é fraca.
Prós e contras
Prós
- A saída é JSON tipado com uma probabilidade por opção, sem camada de parsing nem validador extra.
- O preço de US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada torna a classificação com IA de alto volume viável, mesmo pontuando cada mensagem de uma fila.
- A latência é baixa o suficiente para viver dentro de um laço que roda várias vezes por tarefa.
- As respostas se mantêm quando o usuário reescreve o pedido com as próprias palavras.
- Os testes de segurança cobriram 5.250 requisições em 11 benchmarks, incluindo tentativas de jailbreak e injeção de prompt.
Contras
- Não oferece explicação, então uma decisão ruim entrega um número e pouco mais para depurar.
- As perguntas precisam ter um conjunto fixo de opções. Julgamentos abertos ficam fora do alcance.
- O modelo está em preview, sem SLA de produção, e a API pode mudar.
- Não existe plano gratuito. É preciso ter uma assinatura do Azure com meio de pagamento para implantar.
Perguntas frequentes
É um modelo de pontuação de decisões que resolve julgamentos estruturados dentro do software: classificar um pedido, encaminhar um ticket para a equipe certa, ordenar uma fila, dar nota a uma resposta de IA ou escolher o próximo passo de um agente. Cada chamada devolve uma probabilidade para cada opção informada.
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