Microsoft、判断AI「Decision-1」発表 高速処理特化
米Microsoftは2026年10月9日、文章生成ではなく、あらかじめ用意された選択肢を判定するAIモデル「Microsoft-Decision-1」を発表した。AIエージェントの処理分岐や問い合わせ分類など、短い判断を大量に繰り返す用途を想定する。
Qwenベース、判定結果と確率を返す
Microsoftの説明によると、Qwen3.5-9Bを追加学習したモデルで、Yes/No、複数選択、段階評価に対応。各選択肢の確率を返し、分類、ツール選択、回答の検証、インシデント振り分けに利用できる。Microsoft Foundryでパブリックプレビューとして提供し、OpenRouterからも利用可能と案内した。
100万入力トークン0.042ドル、速度は自社測定
価格は入力100万トークン当たり0.042米ドル、出力無料。同社は36の評価セット・約15万問で最も高い正答率を記録し、GPT-6 Solに対して約35倍、別の判断モデルに対して約4.5倍の速度だったと主張する。ただし比較はMicrosoftによる測定で、利用環境による再現性は別途検証が必要だ。
技術者からは期待と検証要求
10月9〜10日のHacker Newsでは、小型Qwen系モデルを使った専門化を歓迎する声がある一方、量子化が判定精度に与える影響、他社モデルとの比較範囲、API仕様の探しにくさを指摘する声も出た。自分の用途では価格や性能の優位性が限定的だったという報告もあり、実際の導入には精度・応答時間・コストの実測が重要になる。
みんなの反応
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小型Qwenベースのモデルが次々に出ている。オープンな重みがエコシステムを動かしているのはいいね。
自分の実験では、量子化していないQwenが2倍の大きさのQ8モデルより判断に強かった。量子化で精度が落ちるのかな？
コード生成では特定のトークン確率を使わないけど、判断モデルでは使うからかもしれない。
なぜMicrosoft Phiをベースにしていないのか驚いた。
Microsoftはローカル推論に力を入れていて、WindowsでAIを動かすAPIを目指している気がする。
そのローカルAPIなら、もうMicrosoft Foundry Localとして存在しているよ。
Copilot+ PCで本当に役立つローカル推論ができるようになってほしい。Microsoftのこれまでの実績には少し不安がある。
最強モデル以外のニッチな用途を探っているのはうれしい。日常の小さな面倒を解決してほしい。
競争は歓迎だけど、MicrosoftのAIモデルは他社モデルの焼き直しばかりに見える。
理由が分からない判断モデルの結果を、そのまま信じるのは不安だ。
なぜJevとの正答率比較をしないの？
APIドキュメントが見つからない。実際にどう試せばいいの？
Qwen3.5-9Bを土台にしているのか。中国製モデルへの警戒が薄れてきたのかな。
選択肢の確率を返す分類器に、なぜデコーダモデルを使うのか分からない。
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