마이크로소프트가 정해진 답변 선택지마다 확률 점수를 매기는 AI 모델 Microsoft-Decision-1을 공개했다. 문장 생성이나 대화 대신 분류·라우팅·검증처럼 선택지가 정해진 작업을 겨냥하며, Microsoft Foundry 공개 프리뷰와 OpenRouter를 통해 이용할 수 있다.
Microsoft-Decision-1은 알리바바의 오픈 웨이트 모델 Qwen3.5-9B를 기반으로 추가 학습했다. 마이크로소프트는 향후 Microsoft AI(MAI)와 OpenAI 모델을 기반으로 다시 구성할 계획이라고 밝혔다. 모델 가중치는 배포하지 않아 자체 호스팅할 수 없으며, 호스팅 API로만 접근할 수 있다는 보도가 나왔다.
모델은 텍스트와 미리 정한 답변 선택지를 입력받아 선택지별 확률 점수를 반환한다. 최대 입력 길이는 32,000토큰이며 설명문을 생성하거나 이미지·오디오·비디오를 처리하지 않는다. 따라서 판단 이유가 필요하거나 멀티모달 입력을 다뤄야 한다면 범용 모델과 함께 사용해야 한다. 활용 분야로는 분류, 라우팅, 우선순위 지정, 검증, 워크플로 제어가 제시됐다.
마이크로소프트는 36개 벤치마크와 약 15만 개의 평가 질문에서 정확도 83.5%를 기록했다고 밝혔다. 자체 벤치마크 기준으로 GPT-6 Sol보다 P50 지연 시간이 약 35배 낮고, Quyet-1.0-Large보다 4.5배 빠르다고도 주장했다. 비교에서 2위였던 H2O-Lightning-4B v1.1보다 2.5배 빨랐다는 수치도 공개했다. 다만 이 수치들은 회사가 발표한 결과이며, 해당 비교를 독립적으로 재현한 결과는 확인되지 않았다. 시스템마다 수행하는 작업도 다르므로 일반적인 속도 우위로 해석하기는 어렵다.
회사 발표를 인용한 AI Weekly는 입력 변화가 작을 때 판단이 안정적으로 유지된 비율이 98.7%라고 전했다. 실제 운영에 적용하려는 팀은 자체 데이터에서 정확도와 점수 보정 상태를 확인하고, 자동 조치에 앞서 사람의 판단과 비교할 필요가 있다. 특히 마이크로소프트는 기반 모델 변경의 일정이나 기존 API와의 하위 호환성을 밝히지 않았다.
가격은 OpenRouter 목록과 이를 인용한 보도에 따르면 입력 토큰 100만 개당 0.042달러이며 출력 요금은 없다. Microsoft Foundry의 가격은 변동될 수 있다고 안내돼 있으므로 배포 전 현재 목록을 확인해야 한다. 첫 시험 적용은 지원 티켓 분류처럼 선택지가 분명하고 위험도가 낮은 작업이 적합하다. 규정 준수·안전·금융 판단에 적용하려는 팀은 모델 변경에 따른 점수 변화와 버전 관리 정책을 먼저 확인해야 한다.
마이크로소프트는 Xbox Research가 1만 건이 넘는 자유 형식 피드백을 정해진 주제로 분류했으며, 품질은 GPT-5와 경쟁할 만하고 실행 속도는 80~100배 빨랐다고 보고했다. 이 결과 역시 회사가 공개한 수치다. 모델은 Microsoft Foundry 문서의 사용 안내에서 확인할 수 있고, OpenRouter에서는 microsoft/microsoft-decision-1 식별자로 제공된다. OpenRouter 모델 목록과 기반 모델 선택을 다룬 The Register 보도도 참고할 수 있다.
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