Un modelo que puntúa opciones en vez de escribir frases
Microsoft ha lanzado Microsoft-Decision-1, un modelo que toma una pregunta con un conjunto fijo de respuestas y devuelve una probabilidad calibrada para cada una. No genera prosa. Anunciado el jueves por Achint Srivastava, vicepresidente de ingeniería de software en la Oficina del CTO, es la entrada de Microsoft en una categoría que en junio no existía.
El modelo es una versión post-entrenada de Qwen3.5-9B, el modelo de pesos abiertos de Alibaba, ajustada para puntuar decisiones en una sola pasada. Microsoft dice que más adelante rebasará el mismo sistema sobre otros modelos, incluidos su propia familia MAI y los de OpenAI. Admite preguntas de sí o no, opción múltiple y escalas de valoración, además de la corrección con rúbrica de respuestas de otros modelos y de acciones de agentes.
Las cifras son de la propia Microsoft
Microsoft afirma que Decision-1 “logró la mayor precisión en nuestra comparación de 36 pruebas”, un conjunto de casi 150.000 preguntas que, según la empresa, se mantuvieron ocultas durante el entrenamiento, y que abarca enrutamiento, clasificación, contexto largo, tareas multilingües y fuera de distribución, razonamiento y seguridad. La comparación incluyó varios de los mejores modelos de la tabla JevBench. Son resultados ejecutados por el fabricante, y no se ha publicado ninguna evaluación independiente.
Sobre la estabilidad, la empresa informa de que, ante ocho tipos de perturbación de la entrada, la decisión del modelo cambió de media un 1,3 % de las veces, y que parafrasear las descripciones de las opciones o reordenarlas no provocó ningún cambio. En seguridad dice haber probado 5.250 peticiones en 11 pruebas sobre contenido dañino, fugas de restricciones e inyección de instrucciones, sin dar una puntuación.
El precio es el argumento
Decision-1 cuesta 0,042 dólares por millón de tokens de entrada. Los tokens de salida son gratuitos, algo que se deduce del diseño: prácticamente no hay tokens de salida. Microsoft sitúa la latencia mediana del modelo en torno a 35 veces más rápida que GPT-6 Sol, y 2,5 veces más rápida que el segundo de su comparación, H2O-Lightning-4B v1.1.
Está disponible a través de Microsoft Foundry y en OpenRouter, con documentación en Microsoft Learn. Microsoft no ha dicho qué licencia llevan los pesos, ni si se publican siquiera.
Cuatro meses muy concurridos
La categoría empezó con Jev, de TypeSafe AI, a mediados de septiembre, y se ha llenado desde entonces: OpenAI sacó este mes una API de decisiones, Cloudflare tiene una familia de pesos abiertos llamada Clef y Amazon lanzó un clon. The Decoder señaló que los modelos Clef de Cloudflare, también construidos sobre Qwen, quedaron fuera de la comparación de Microsoft.
Lo que hay que vigilar es el cambio de base. Microsoft ha dicho en su propio anuncio que Qwen3.5-9B es un punto de partida y no el destino, lo que convierte a Decision-1 en el raro producto de un laboratorio de primera línea que nombra un modelo chino abierto como su cimiento actual.
