Microsoft가 Microsoft Foundry와 OpenRouter에서 사용할 수 있는 의사결정 점수화 모델 Microsoft-Decision-1을 공개했다. 이 모델은 텍스트 생성용 대규모 언어모델과 달리, 소프트웨어가 바로 처리할 수 있는 구조화된 결과를 내는 데 초점을 둔다. 적용 대상은 라우팅, 분류, 우선순위 지정, 검증, 워크플로 제어다. 고정된 답안 후보가 주어지면 각 선택지에 대해 보정된 확률 점수를 제공하며, 예·아니오, 객관식, 평점, 기준표 기반 채점까지 단일 구조화 API 호출로 지원한다.
Microsoft는 이 모델을 Qwen3.5-9B에 사후 학습을 적용해 빠른 단일 패스 의사결정 점수화에 맞춰 만들었다고 밝혔다. 36개 벤치마크와 약 15만 문항에 걸친 비교에서 정확도 1위를 기록했고, 측정된 모델 중 가장 빨랐다고 설명했다. 회사가 제시한 수치에 따르면 H2O-Lightning-4B v1.1보다 2.5배, GPT-6 Sol보다 35배 빨랐다. 의사결정 단계가 늘수록 지연이 누적되는 문제를 줄이는 것이 중요하다는 점에서, 이 모델은 기존 애플리케이션과 에이전트 워크플로에 저비용의 빠른 판단 기능을 붙이기 쉽게 만든 사례로 읽힌다. Microsoft는 앞으로 MAI, OpenAI 등 다른 모델 기반으로도 재구성할 예정이라고 밝혔다.