미국 Microsoft는 현지시간 10월 9일 문장을 생성하지 않고 미리 제시된 선택지별 확률을 반환하는 AI 모델 ‘Microsoft-Decision-1’을 발표했습니다. 개발자용으로 Microsoft Foundry와 OpenRouter에서 제공을 시작했으며, 입력 100만 토큰당 0.042달러이고 출력은 무료입니다.

Decision-1은 Alibaba Group의 오픈 웨이트 모델 ‘Qwen3.5-9B’를 바탕으로 Microsoft가 추가 학습한 모델입니다. 상황, 질문, 고정된 답변 후보를 입력하면 한 번의 처리로 후보별 확률을 JSON 형식으로 돌려줍니다. 확률은 실제 정답률과 일치하도록 조정돼 있어, 앱은 값에 따라 처리를 계속하거나 사람 등의 확인을 받도록 할 수 있습니다. 예·아니요, 객관식, 평점뿐 아니라 기준에 따른 AI 답변과 에이전트 행동의 점수 매기기도 지원합니다. 컨텍스트 길이는 3만2768토큰이며 입력과 출력은 텍스트만 지원합니다. Microsoft는 향후 Microsoft AI나 OpenAI 모델을 기반으로 한 모델로 전환할 계획이라고 밝혔습니다.

예상 용도는 요청 분류·분배·우선순위 지정·검증, AI 에이전트의 다음 행동을 허용할지 판단, AI 출력 평가, 데이터 라벨링입니다. 문장 생성, 자유 형식 답변, 대화, 번역, 요약은 지원하지 않습니다. Microsoft는 신용 평가, 고용, 의료처럼 사람에게 중대한 영향을 미치는 결정을 이 모델만으로 내리지 말라고 당부했습니다.

Microsoft에 따르면 Decision-1은 학습에 사용하지 않은 벤치마크 36개에서 가장 높은 정답률을 기록했고 응답 속도도 가장 빨랐습니다. 속도는 2위인 ‘H2O-Lightning-4B v1.1’보다 2.5배 빨랐고 ‘GPT-6 Sol’보다 35배 빨랐다고 밝혔습니다. 반면 예측 확률과 실제 정답률의 일치도를 뜻하는 캘리브레이션 비교에서는 Jev 등에 이어 3위였습니다. Microsoft 내부에서는 Xbox 연구팀이 게임 등에 관한 피드백 1만 건 이상을 분류하는 데 활용했습니다. 연구팀은 GPT-6 Sol과 비슷한 품질을 유지하면서 속도는 14배 이상 빠르고 비용은 200분의 1이었다고 보고했습니다.

판단 특화 모델과 관련해 TypeSafe AI는 9월 15일 ‘Jev’를 발표했고, OpenAI도 9월 29일 저가 모델 ‘Luna’에서 비슷한 기능을 제공하는 ‘Decisions API’ 미리보기 버전을 발표했습니다. Jev 역시 입력 100만 토큰당 0.042달러에 출력 무료이며, Decision-1은 같은 가격입니다. Microsoft는 공개 후 블로그를 업데이트해 Jev와의 정답률 및 캘리브레이션 비교 결과를 추가했습니다.

미국 Microsoft는 현지시간 10월 9일 문장을 생성하지 않고 미리 제시된 선택지별 확률을 반환하는 AI 모델 ‘Microsoft-Decision-1’을 발표했습니다. 개발자용으로 Microsoft Foundry와 OpenRouter에서 제공을 시작했으며, 입력 100만 토큰당 0.042달러이고 출력은 무료입니다.

Decision-1은 Alibaba Group의 오픈 웨이트 모델 ‘Qwen3.5-9B’를 바탕으로 Microsoft가 추가 학습한 모델입니다. 상황, 질문, 고정된 답변 후보를 입력하면 한 번의 처리로 후보별 확률을 JSON 형식으로 돌려줍니다. 확률은 실제 정답률과 일치하도록 조정돼 있어, 앱은 값에 따라 처리를 계속하거나 사람 등의 확인을 받도록 할 수 있습니다. 예·아니요, 객관식, 평점뿐 아니라 기준에 따른 AI 답변과 에이전트 행동의 점수 매기기도 지원합니다. 컨텍스트 길이는 3만2768토큰이며 입력과 출력은 텍스트만 지원합니다. Microsoft는 향후 Microsoft AI나 OpenAI 모델을 기반으로 한 모델로 전환할 계획이라고 밝혔습니다.

예상 용도는 요청 분류·분배·우선순위 지정·검증, AI 에이전트의 다음 행동을 허용할지 판단, AI 출력 평가, 데이터 라벨링입니다. 문장 생성, 자유 형식 답변, 대화, 번역, 요약은 지원하지 않습니다. Microsoft는 신용 평가, 고용, 의료처럼 사람에게 중대한 영향을 미치는 결정을 이 모델만으로 내리지 말라고 당부했습니다.

Microsoft에 따르면 Decision-1은 학습에 사용하지 않은 벤치마크 36개에서 가장 높은 정답률을 기록했고 응답 속도도 가장 빨랐습니다. 속도는 2위인 ‘H2O-Lightning-4B v1.1’보다 2.5배 빨랐고 ‘GPT-6 Sol’보다 35배 빨랐다고 밝혔습니다. 반면 예측 확률과 실제 정답률의 일치도를 뜻하는 캘리브레이션 비교에서는 Jev 등에 이어 3위였습니다. Microsoft 내부에서는 Xbox 연구팀이 게임 등에 관한 피드백 1만 건 이상을 분류하는 데 활용했습니다. 연구팀은 GPT-6 Sol과 비슷한 품질을 유지하면서 속도는 14배 이상 빠르고 비용은 200분의 1이었다고 보고했습니다.

판단 특화 모델과 관련해 TypeSafe AI는 9월 15일 ‘Jev’를 발표했고, OpenAI도 9월 29일 저가 모델 ‘Luna’에서 비슷한 기능을 제공하는 ‘Decisions API’ 미리보기 버전을 발표했습니다. Jev 역시 입력 100만 토큰당 0.042달러에 출력 무료이며, Decision-1은 같은 가격입니다. Microsoft는 공개 후 블로그를 업데이트해 Jev와의 정답률 및 캘리브레이션 비교 결과를 추가했습니다.