次号掲載予定 (2026-10-10号)
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Microsoft-Decision-1:高速な意思決定に特化した新モデルの発表

原題: Introducing Microsoft-Decision-1, our model for fast decision-making

英語

概要

Microsoftは、従来のLLMよりも35倍高速で、分類やルーティングなどの構造的な意思決定タスクに特化した新モデル「Microsoft-Decision-1」を発表しました。

詳細内容

Microsoftは、意思決定タスク(分類、ルーティング、優先順位付けなど)に特化した新カテゴリのモデル「Microsoft-Decision-1」を公開しました。本モデルはQwen3.5-9Bをベースにポストトレーニングされたもので、従来の汎用LLM(GPT-6 Sol等)と比較して、精度を維持しつつ最大35倍の低レイテンシを実現しています。主な特徴は以下の通りです: 1. **高速性と効率性**: 単一パスでの意思決定スコアリングにより、複雑なエージェントワークフローの遅延を大幅に削減。入力100万トークンあたり0.042ドルと極めて低コストです。 2. **高い堅牢性**: 入力テキストの言い換えや選択肢の順序変更による影響を受けにくく、一貫した出力を提供します。 3. **確率キャリブレーション**: 決定結果だけでなく信頼度(確率スコア)を出力するため、人間へのエスカレーション判断などに活用可能です。 すでにMicrosoft FoundryやOpenRouterで利用可能であり、エージェントの制御、モデルルーティング、データラベリング、科学的発見の計画策定など、幅広い実用例が示されています。