Microsoft-Decision-1｜按固定选项输出概率的决策打分模型

用途说明

Microsoft-Decision-1 是微软基于 Qwen3.5-9B 后训练得到的决策打分模型。它与常见对话模型的最大区别在于输出形式：不生成自然语言文本，而是针对给定的固定选项返回校准后的概率值。因此它更适合嵌入程序流程做判定，而不是面向终端用户聊天。

适用场景与人群

• 需要把「判断」做成接口调用的开发者，例如内容分类、路由选择、是否放行等二选一问题。
• 需要多选归属或 Likert 式评分结果的业务系统，例如问卷打分、风险等级评定。
• 希望降低输出解析成本、避免自由文本带来的格式不稳定的工程团队。

不适合需要解释理由、生成摘要或进行多轮对话的用途。

已知能力

• 输出为固定选项的概率分布，便于程序直接取最大概率或设阈值。
• 支持是非、多选、评分等题面形式。
• 上下文长度 32K。
• 可通过 Microsoft Foundry 与 OpenRouter 调用。

使用步骤（建议）

1. 明确判定问题，把可选答案收敛为封闭集合，避免开放选项。
2. 通过 Microsoft Foundry 或 OpenRouter 开通调用，获取访问凭据（凭据自行保管，不在文档中展示）。
3. 构造提示时把问题和候选项一起传入，注意在 32K 上下文限制内。
4. 读取返回的概率，按业务需要取最大项或设置置信阈值；低置信时转人工复核。
5. 用一批带标注样本抽查校准情况后再上线。

费用与限制

• 资料给出的价格为输入约每百万 token 0.042 美元、输出免费，具体计费以官方页面为准，待核验。
• 模型本身不具备文本生成能力，不能替代通用对话模型。
• 概率校准程度、各语言表现、国内访问可行性均需自行测试，待核验。
• 许可与使用条款以微软产品独立条款为准，导航资料标注的许可不适用于该产品。

来源与使用边界

原始入口：https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-foundry

整理来源：https://github.com/ikaijua/Awesome-AITools

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