Microsoft-Decision-1 pontua opções em vez de escrever texto

A Microsoft lançou o Microsoft-Decision-1 em 9 de outubro de 2026, um modelo que escolhe entre respostas fixas em vez de escrever texto. Um app passa ao modelo uma pergunta e um conjunto de opções, e o modelo retorna uma probabilidade para cada opção. Ele foi feito para as decisões rápidas de sim ou não e de escolher uma opção que os agentes de IA tomam muitas vezes por dia. Custa US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada no Microsoft Foundry, a plataforma da Microsoft para criar apps de IA, e a saída é gratuita.

O que o Decision-1 faz

Um modelo de chatbot responde em texto livre, que um app depois precisa ler e interpretar. O Decision-1 pula essa etapa. Ele recebe um conjunto fixo de opções de resposta e retorna “uma probabilidade calibrada para cada uma em uma única passagem”, segundo a Microsoft, em declaração citada pelo InfoWorld. Uma única requisição pode pontuar várias decisões de uma vez.

A Microsoft lista estes tipos de perguntas:

• Sim ou não: este pedido deve seguir adiante?
• Múltipla escolha: qual equipe deve cuidar deste ticket?
• Classificações: quão urgente é este incidente?
• Avaliação por rubrica: uma resposta de IA, ou a ação de um agente, cumpre um conjunto de regras?

Os usos sugeridos incluem roteamento, classificação, priorização, verificação e controle de fluxos de trabalho de agentes. O TestingCatalog acrescenta rotulagem de dados, julgamento por IA, relevância de busca e triagem de segurança.

O modelo foi feito com pós-treinamento a partir do Qwen3.5-9B, um modelo de pesos abertos da equipe Qwen, da Alibaba, segundo os dois veículos. A Microsoft planeja reconstruí-lo sobre outros modelos, incluindo os seus próprios modelos MAI e os da OpenAI. Em setembro, mostramos quanta memória o Qwen3.5-9B usa por token.

Preço e disponibilidade

Detalhe	O que dizem as reportagens
Lançamento	9 de outubro de 2026
Onde	Microsoft Foundry
OpenRouter	“Em breve” no lançamento, segundo o TestingCatalog; disponível, segundo o InfoWorld
Preço de entrada	US$ 0,042 por milhão de tokens
Preço de saída	Gratuito
Modelo base	Qwen3.5-9B

O InfoWorld faz as contas com um exemplo. Uma decisão com 86 tokens de entrada e 2 tokens de saída custa cerca de US$ 0,0000036. Isso dá mais de 275.000 decisões parecidas por US$ 1.

O que a Microsoft afirma sobre o desempenho

Todos os números abaixo vêm da Microsoft. O InfoWorld observa que nenhum foi verificado de forma independente.

• Precisão: a mais alta em 36 benchmarks, que somam quase 150.000 perguntas deixadas de fora do treinamento. Nenhum dos dois veículos cita os modelos que ele superou.
• Velocidade: 35 vezes mais rápido que o GPT-6 Sol na latência mediana. As duas reportagens divergem sobre o segundo colocado. O InfoWorld diz que é cerca de 2,5 vezes mais rápido, enquanto o TestingCatalog diz 4,5 vezes mais rápido que um modelo chamado Quyet-1.0-Large.
• Consistência: quando as entradas foram alteradas de oito pequenas formas, as decisões do modelo mudaram em 1,3% das vezes, em média, segundo o TestingCatalog.
• Uso interno: a Xbox Research rotulou mais de 10.000 itens de feedback com ele. O TestingCatalog diz que os resultados foram competitivos com os do GPT-6 Sol, com mais de 14 vezes a velocidade e um custo 200 vezes menor.

Satya Nadella, CEO da Microsoft, escreveu que o modelo está “superando tanto LLMs quanto outros modelos de decisão em latência e qualidade”.

As ressalvas

O Decision-1 retorna uma pontuação, não um motivo. Ele não explica por que escolheu uma opção, informa o InfoWorld. A própria documentação da Microsoft também alerta que os resultados podem mudar conforme a redação da pergunta.

“Minha preocupação é que uma probabilidade de aparência precisa pode dar a uma decisão incerta mais autoridade do que ela merece”, disse Amit Kumar Jena, Development Manager for AI na Kanerika, ao InfoWorld.

Charlie Dai, Vice President e Principal Analyst da Forrester, vê a demanda. “Roteamento, classificação e verificações de aprovação costumam representar uma grande parte das interações de agentes”, disse Dai ao InfoWorld.

O que isso significa para desenvolvedores

Para equipes que criam agentes ou fluxos de trabalho automatizados:

• Encontre suas chamadas de escolha fechada. Procure os pontos em que o seu app pede a um modelo grande que escolha de uma lista e depois interpreta a resposta. São essas as chamadas que o Decision-1 foi feito para substituir.
• Teste com os seus próprios dados. Todos os números de benchmark vêm da Microsoft. Rode os seus próprios exemplos rotulados no modelo antes de confiar nele em produção.
• Defina limites e depois verifique-os. É fácil agir com base em uma probabilidade, mas ela pode parecer mais certa do que é. Decida qual pontuação dispara uma ação e envie os casos limítrofes a uma pessoa ou a um modelo maior.
• Registre a sua redação. Os resultados podem mudar conforme a forma como uma pergunta é escrita. Mantenha os prompts sob controle de versão para que uma mudança de redação não altere o comportamento sem ninguém perceber.
• Fique de olho no modelo base. A Microsoft planeja levar o Decision-1 para outros modelos. Rode os testes de novo quando isso acontecer.