Microsoft присоединилась к клубу поклонников Jev — неформальной группе компаний, которые стремятся получить признание за свои собственные модели принятия решений.
Jev, представленный компанией TypeSafe AI три недели назад, представляет собой большую языковую модель (LLM), настроенную на ответы на определенные типы вопросов с ограниченным набором вероятностных ответов. Благодаря своей скорости, относительной доступности и ограничениям в ответах, она хорошо подходит для различных бизнес-приложений, где открытый текст с неопределенной точностью может быть нежелателен.
Одним из преимуществ Jev является то, что модели принятия решений не «галлюцинируют» так, как стандартные LLM. Однако модели принятия решений могут допускать ошибки, и их популярность уже побудила исследователей изучить, как эти ошибки могут быть увеличены. Тем не менее, они находят свое применение.
Внимание, уделенное Jev, побудило другие компании заявить, что они также предлагают модели принятия решений, хотя исследователи машинного обучения уже давно способны создавать классификаторымодели для вероятностных решений.
OpenAI сообщила, что ее Decisions API перешла в публичную бета-версию. Cloudflare представила свою модель Clef. Strands представила Strands Decider 2B — «небольшую модель принятия решений с открытым исходным кодом». Liquid AI представила d1. Perplexity запустила свой Decisions API. Snowflake рассказала о своей модели принятия решений. Затем появились Surogate Rune и более 100 таких моделей борются за внимание.
Теперь очередь Microsoft.
«Модели принятия решений быстро становятся новой важной категорией в области ИИ», — заявил Ачинт Шривастава, вице-президент по разработке программного обеспечения в офисе технического директора Microsoft, в записи в блоге в пятницу.
«В отличие от LLM, которые предназначены для генерации текста или решения сложных проблем, модели принятия решений специально созданы для предоставления структурированных выходных данных, на которые программное обеспечение может немедленно реагировать. И как только вы поймете эту возможность — принимать решения и классифицировать объекты с очень низкой стоимостью и высокой производительностью — откроются всевозможные полезные задачи».
Продукт Microsoft в этой гонке называется Microsoft-Decision-1, он предлагается через Microsoft Foundry, а вскоре будет доступен через OpenRouter.
Модель принятия решений от Microsoft, как и модель H2O, основана на модели Qwen, в данном случае Qwen3.5-9B. Семейство моделей Qwen разрабатывается Alibaba Cloud, облачным подразделением китайского технологического гиганта Alibaba. Microsoft, по неуказанным причинам, заявила, что вскоре переведет Decision-1 на свои модели и модели от OpenAI.
Американский гигант программного обеспечения утверждает, что его модель в 2,5 раза быстрее, чем H2O-Lightning-4B, и в 2,8 раза быстрее, чем Jev, согласно тесту на задержку. Она лидирует по точности (83,5%) на 36 бенчмарках, занимает второе место (после Quyet-1.0-Large) по показателю уверенности (92,2%) и более чем в 20 раз дешевле, чем GPT-6 Sol от OpenAI, в задачах классификации текста.
Входные токены стоят 0,042 доллара США за миллион токенов, выходные токены бесплатны.
«Теперь, когда агентный ИИ стал реальностью, мы увидели, что стоимость играет важную роль в том, как люди решают использовать ИИ», — сказал Шривастава. «И становится все более важным выбирать правильную модель для правильной задачи». ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Thomas Claburn
