Microsoft lança modelo de IA de decisão rápida, com desempenho até 35 vezes superior ao GPT-6 Sol
A Microsoft lançou o modelo de IA dedicado Microsoft-Decision-1, projetado especificamente para tarefas de decisão estruturada. Este modelo pode selecionar a solução ideal entre opções predefinidas e atribuir uma pontuação de probabilidade, apoiando cenários como roteamento de distribuição, classificação de conteúdo e priorização de tarefas. Testes internos mostram que sua velocidade é 35 vezes superior à do GPT-6 Sol, com um custo de entrada de apenas 0,042 dólares por 1 milhão de tokens e saída gratuita.
A Microsoft está a reforçar a sua linha de produtos de IA com uma estratégia de especialização.
Na sexta-feira, o CEO da Microsoft, Satya Nadella, anunciou o lançamento do novo modelo de IA para tomada de decisões rápidas Microsoft-Decision-1, concebido especificamente para tarefas de decisão estruturada.
Nadella referiu numa publicação na X que este modelo “apresenta um desempenho excecional em tarefas de decisão estruturada, superando os grandes modelos de linguagem e outros modelos de decisão tanto em termos de latência como de qualidade”, tendo já sido testado internamente na Microsoft em cenários como resposta a incidentes, controlo de qualidade e investigação científica.
De acordo com a Microsoft, em testes internos o modelo foi 35 vezes mais rápido do que o GPT-6 Sol da OpenAI, e 4,5 vezes mais rápido do que o Quyet-1.0-Large.
Em termos de preços, a entrada do modelo custa 0,042 dólares por milhão de tokens, com as saídas gratuitas, uma estrutura que se revela bastante apelativa para aplicações de decisões frequentes e repetitivas em termos de custos.
Foco na decisão em vez da geração, colmatando lacunas nas capacidades dos LLM
Ao contrário dos grandes modelos de linguagem tradicionais, que se concentram sobretudo na geração de texto e raciocínio complexo, o objetivo de design do Microsoft-Decision-1 é muito mais direcionado.
O modelo Microsoft-Decision-1 seleciona a melhor opção entre possibilidades pré-definidas, atribuindo uma pontuação de probabilidade a cada alternativa, ajudando assim as aplicações a decidir se devem prosseguir, tentar novamente, escalar o processo ou encaminhar para revisão humana.
A Microsoft afirma que o modelo atingiu a maior precisão em 36 benchmarks abrangendo cerca de 150 mil perguntas. As funções incluem distribuição de tarefas, classificação de conteúdos, ordenação de prioridades, validação de resultados e controlo de fluxos de trabalho, podendo ser facilmente integrado em aplicações, agentes de IA e sistemas de workflow já existentes.
No entanto, os dados de desempenho mencionados têm origem nos próprios testes internos da Microsoft, não estando ainda disponíveis validações por entidades independentes.
Testes internos demonstram ganhos significativos em velocidade e custos
Várias equipas internas da Microsoft já testaram o modelo em cenários reais.
A equipa de investigação Xbox Research utilizou o modelo para classificar mais de 10 mil feedbacks de jogos, com resultados de qualidade equivalente ao GPT-6 Sol, mas com uma velocidade mais de 14 vezes superior e custos cerca de 200 vezes inferiores. A equipa Microsoft Copilot também verificou que o modelo obteve desempenhos semelhantes ao GPT-5.6 Luna em tarefas de avaliação de respostas de IA.
Em termos de arquitetura técnica, o Microsoft-Decision-1 é baseado no Qwen3.5-9B, tendo sido posteriormente treinado de forma especializada para atribuição de pontuação em decisões únicas.
A Microsoft planeia ainda migrar este modelo no futuro para outros motores como a sua série MAI e modelos OpenAI.
No anúncio, a Microsoft sublinha que este modelo visa “integrar inteligência de decisão nas aplicações existentes num ambiente seguro e confiável”, posicionando-o como um dos componentes base da orquestração de workflows para agentes de IA.
Atualmente, o Microsoft-Decision-1 já está disponível para developers através da plataforma de desenvolvimento de IA Microsoft Foundry, estando também prevista a integração com o OpenRouter.
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