Microsoft-Decision-1 on erikoistunut tekoälymalli tehtäviin, joissa ohjelmiston pitää valita ennalta määritellyistä vaihtoehdoista eikä kirjoittaa avointa vastausta. Microsoft esitteli mallin 9. lokakuuta 2026 ja suuntasi sen esimerkiksi luokitteluun, reititykseen ja arviointiin.
1
Tällainen rajattu valinta voi olla hyödyllinen tekoälyagentille tai automaattiselle työnkululle: sovellus voi käyttää mallin pisteitä päättääkseen, mihin pyyntö ohjataan, yritetäänkö tehtävää uudelleen vai siirretäänkö se ihmisen käsiteltäväksi. Mallin tarkoitus ei siis ole selittää jokaista ratkaisua, vaan tuottaa ohjelmiston hyödynnettävissä oleva valinta.
Näin vaihtoehtojen pisteytys toimii
Sovellus antaa mallille taustatiedot ja rajatun joukon mahdollisia vastauksia. Microsoft-Decision-1 palauttaa kullekin vaihtoehdolle todennäköisyyden yhdellä pisteytyskerralla sen sijaan, että muodostaisi vapaamuotoisen tekstivastauksen.
14 Pisteet kuvaavat mallin arviota vaihtoehdoista, eivätkä takaa, että todennäköisimmäksi arvioitu vastaus olisi oikea.
Mallille kuvattuja tehtävätyyppejä ovat kyllä–ei-kysymykset, monivalinta, arviointi, luokittelu ja arviointikriteereihin perustuva pisteytys.
6
22 Sovellusta rakentavan kannattaa silti tarkistaa ajantasaisesta dokumentaatiosta, millaista syöte- ja tulostemuotoa oma käyttötapa edellyttää.
Asiakaspalvelujärjestelmä voisi esimerkiksi antaa mallille joukon tiketin luokkia ja käyttää pisteitä tiketin ohjaamiseen oikealle käsittelijälle. Tekoälyagentti puolestaan voisi valita, jatkaako se tehtävää, yrittääkö uudelleen vai pyytääkö ihmistä tarkistamaan tilanteen. Nämä ovat mahdollisia toteutustapoja, eivät näyttöä siitä, että kokonainen työnkulku olisi tietyllä määrällä nopeampi.
Miksi käyttää päätösmallia keskustelumallin sijaan?
Kaikki tekoälyn käyttökohteet eivät tarvitse selittävää kappaletta. Jos ohjelmiston pitää tehdä rajattu valinta, vaihtoehtojen suoraan pisteyttävä malli voi palauttaa tuloksen, jonka sovellus pystyy ottamaan käyttöön sellaisenaan. Microsoftin mukaan Decision-1 on tarkoitettu päätöksentekoon ja luokitteluun, kuten reititykseen ja arviointiin.
1
Rajattu käyttötarkoitus on myös mallin raja: se ei korvaa mallia, jonka pitää luonnostella tekstiä, perustella vastaus tai keskustella avoimesti. Käytännössä sovellus voi käyttää tekstintuotantoon yleiskäyttöistä mallia ja esimerkiksi luokan valintaan tai vastausten arviointiin päätösmallia.
Mallin tausta, saatavuus ja hinta
Microsoft kertoo rakentaneensa Decision-1:n Alibaba-yhtiön Qwen3.5-9B-mallin pohjalle ja kouluttaneensa sitä edelleen päätösten pisteyttämiseen.
1 Yhtiön julkaisutiedotteen mukaan malli on Microsoft Foundry -palvelun mallivalikoimassa julkisessa esikatselussa.
1
Julkaistu hinta on 0,042 dollaria miljoonalta syötetokenilta, eikä tulostokeneista veloiteta.
11 Kustannusten kannalta olennaista on kuitenkin myös se, kuinka paljon taustatietoa sovellus lähettää ja kuinka usein se tarvitsee mallilta päätöksen.
Mitä suorituskykyluvuista voi päätellä?
Microsoftin mukaan Decision-1 sijoittui vertailussa ensimmäiseksi 36 testissä, joissa käsiteltiin lähes 150 000 kysymystä. Yhtiö raportoi myös mallin olleen testeissään 4,5 kertaa nopeampi kuin Quyet-1.0-Large ja 35 kertaa nopeampi kuin GPT-6 Sol.
12
5
Kyse on Microsoftin raportoimista vertailutuloksista, ei riippumattomasta vahvistuksesta siitä, että malli olisi nopein tai tarkin jokaisessa sovelluksessa. Tuloksiin vaikuttavat testien tehtävät, vertailuun valitut mallit ja testausolosuhteet. Ennen mallin käyttöönottoa kannattaa arvioida sitä omalla aineistolla ja mitata sekä päätösten laatua että viivettä. Erityisen tärkeää on pohtia, mitä väärä valinta käytännössä aiheuttaisi.
Perusajatus on yksinkertainen: kun tehtävänä on valita rajatusta vaihtoehtojoukosta, siihen suunniteltu malli voi olla sopivampi kuin tekstin tuottamiseen tarkoitettu keskustelumalli. Käytännön hyöty riippuu siitä, toimiiko pisteytys luotettavasti juuri niissä päätöksissä, joita sovellus tekee.