답변게시됨17 소스
마이크로소프트 Decision-1은 어떻게 작동할까
Decision 1은 자유로운 문장을 생성하는 대신, 주어진 선택지마다 확률을 매겨 분류·라우팅·평가 같은 구조화된 판단을 돕습니다. 마이크로소프트는 36개 벤치마크에서의 성능과 경쟁 모델 대비 속도를 발표했지만, 이는 회사 측 테스트 결과입니다.
게시자GPT-6 Luna로 편집GPT Image 2로 이미지 생성
연구 답변
주요 시사점
- Decision 1은 자유로운 문장을 생성하는 대신, 주어진 선택지마다 확률을 매겨 분류·라우팅·평가 같은 구조화된 판단을 돕습니다.
- 마이크로소프트는 36개 벤치마크에서의 성능과 경쟁 모델 대비 속도를 발표했지만, 이는 회사 측 테스트 결과입니다. 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.042달러이며 출력 토큰은 무료입니다.
AI 프롬프트
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Microsoft-Decision-1, launched by Microsoft on October 9, 2026, and how does it select fixed options with calibrated probabilities r. Article summary: Microsoft-Decision-1 is a specialized model announced on October 9, 2026, for choosing among predefined answers rather than writing open-ended responses. Its intended role is a fast, inexpensive decision layer for classi. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
마이크로소프트가 2026년 10월 9일 공개한 Microsoft-Decision-1은 질문에 문장으로 답하는 대신, 미리 정해 둔 선택지 가운데 무엇이 적절한지 점수로 판단하는 AI 모델입니다. 마이크로소프트는 분류, 요청 라우팅, 결과 평가처럼 선택지가 구조화된 작업을 겨냥한다고 설명했습니다.1
이 방식은 AI 에이전트나 자동화 워크플로에서 특히 의미가 있습니다. 매 단계마다 설명문을 생성하는 대신, 시스템이 점수를 참고해 다음 모델로 작업을 넘길지, 다시 시도할지, 사람의 검토를 요청할지 결정하도록 설계할 수 있기 때문입니다. 다만 이는 가능한 활용 방식이지, 모든 업무에서 처리 시간이 실제로 줄어든다는 뜻은 아닙니다.
정해진 선택지에 확률 점수를 매긴다
사용하는 애플리케이션이 문맥과 답변 후보를 제공하면, Decision-1은 각 선택지에 대한 확률을 한 번의 처리 과정에서 반환합니다. 자유 형식의 답변을 작성하는 방식과 다릅니다.14 이 점수는 주어진 후보들 사이에서 모델이 얼마나 확신하는지를 나타내기 위한 것이며, 높은 점수가 정답을 보장하지는 않습니다.
보고된 활용 형식에는 예·아니요 질문, 객관식, 평점, 분류, 평가 기준표에 따른 채점 등이 포함됩니다.6
22 실제 서비스에 적용할 때는 입력과 출력 형식이 요구사항에 맞는지 최신 모델 문서를 확인해야 합니다.
예를 들어 고객 지원 시스템은 여러 담당 부서 중 어디로 문의를 보낼지 선택하는 데 점수를 활용할 수 있습니다. AI 에이전트는 점수를 바탕으로 작업을 계속하거나 재시도하고, 필요하면 사람에게 넘기도록 구성할 수도 있습니다. 이런 예시는 활용 가능한 설계 방식이지, 특정 업무에서 검증된 성능 향상을 뜻하지는 않습니다.
대화형 모델과 무엇이 다른가
많은 소프트웨어 작업에는 긴 설명보다 바로 사용할 수 있는 선택 결과가 필요합니다. 제한된 후보를 평가하도록 설계된 모델은 애플리케이션이 처리하기 쉬운 형태로 결과를 내놓을 수 있습니다. 마이크로소프트는 Decision-1을 분류, 라우팅, 평가 등 의사결정 작업용 모델로 소개했습니다.1
반대로 답을 설명하거나 글을 작성하고, 자유로운 대화를 이어 가야 하는 상황이라면 대화형 생성 모델이 더 적합할 수 있습니다. 실제 시스템에서는 콘텐츠 생성에 일반 모델을 쓰고, 특정 항목을 고르거나 후보 답변을 평가하는 좁은 작업에는 Decision-1 같은 모델을 쓰는 식으로 역할을 나눌 수 있습니다.
기반 모델과 이용 가격
마이크로소프트에 따르면 Decision-1은 알리바바의 Qwen3.5-9B를 기반으로 의사결정 점수 산출에 맞게 추가 학습한 모델입니다.1 회사의 출시 안내는 Microsoft Foundry 모델 카탈로그에서 공개 프리뷰로 제공한다고 밝혔습니다.
1
공개된 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.042달러이며, 출력 토큰에는 요금이 붙지 않습니다.11 실제 비용이 저렴한지는 애플리케이션이 보내는 문맥의 양과 판단 요청 빈도에 따라 달라집니다.
성능 수치는 어떻게 봐야 할까
마이크로소프트는 Decision-1이 약 15만 개 질문을 다룬 36개 벤치마크 비교에서 가장 높은 정확도를 기록했다고 밝혔습니다. 또 자체 테스트에서 Quyet-1.0-Large보다 4.5배, GPT-6 Sol보다 35배 빠른 지연 시간을 보였다고 발표했습니다.12
5
다만 이 수치는 마이크로소프트가 공개한 비교 결과이지, 외부에서 독립적으로 검증된 결론은 아닙니다. 벤치마크 결과는 과제의 종류와 비교 대상, 테스트 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 실제 도입 전에는 자체 데이터로 정확도와 응답 시간을 확인하고, 잘못된 판단이 생겼을 때의 영향을 평가하는 것이 중요합니다.
핵심은 분명합니다. 소프트웨어가 정해진 후보 중 하나를 골라야 하는 작업이라면, 문장을 생성하는 모델 대신 선택지 점수화에 초점을 둔 모델을 고려할 수 있습니다. 다만 실제 가치는 각 애플리케이션의 판단 과제에서 얼마나 안정적으로 작동하는지에 달려 있습니다.
Studio Global AI
연구를 계속하세요
이 페이지에는 Studio Global 내에서 계속할 수 있는 소스 기반 답변이 포함되어 있습니다.
사람들은 또한 묻습니다.
"마이크로소프트 Decision-1은 어떻게 작동할까"에 대한 짧은 대답은 무엇입니까?
Decision 1은 자유로운 문장을 생성하는 대신, 주어진 선택지마다 확률을 매겨 분류·라우팅·평가 같은 구조화된 판단을 돕습니다.
먼저 검증할 핵심 포인트는 무엇인가요?
Decision 1은 자유로운 문장을 생성하는 대신, 주어진 선택지마다 확률을 매겨 분류·라우팅·평가 같은 구조화된 판단을 돕습니다. 마이크로소프트는 36개 벤치마크에서의 성능과 경쟁 모델 대비 속도를 발표했지만, 이는 회사 측 테스트 결과입니다. 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.042달러이며 출력 토큰은 무료입니다.