Microsoft ngày 09/10 giới thiệu Microsoft-Decision-1, mô hình chấm điểm quyết định đã có trên Microsoft Foundry và OpenRouter. Thay vì sinh một đoạn văn, mô hình trả về xác suất cho từng phương án trong tập lựa chọn định sẵn. Microsoft hướng sản phẩm vào phân loại dữ liệu, chọn mô hình xử lý yêu cầu, kiểm tra kết quả và điều khiển quy trình của AI agent.

Hướng tiếp cận này tách một phần công việc thường giao cho LLM thành tác vụ hẹp hơn: quyết định bước nào nên được thực hiện tiếp theo. Điều đáng chú ý không phải khả năng trò chuyện, mà là liệu một lớp chấm điểm nhanh có thể giúp phần mềm giảm thời gian chờ mà vẫn chọn đúng hành động.

Chấm điểm lựa chọn thay vì viết câu trả lời

Microsoft-Decision-1 được phát triển bằng cách huấn luyện bổ sung Qwen3.5-9B cho việc chấm điểm quyết định trong một lượt xử lý. Mô hình hỗ trợ lựa chọn có hoặc không, câu hỏi nhiều đáp án, thang đánh giá và chấm chất lượng câu trả lời theo tiêu chí. Microsoft cho biết sẽ tiếp tục xây dựng sản phẩm trên các mô hình khác, gồm Microsoft AI và OpenAI; đó là kế hoạch, chưa phải cấu hình hiện tại.

Xác suất là một phần của đầu ra API. Ứng dụng có thể dùng mức độ tin cậy để chọn hành động, trì hoãn hoặc chuyển cho người duyệt. Tuy nhiên, con số tin cậy chỉ hữu ích khi được hiệu chỉnh đúng trên dữ liệu đại diện cho tác vụ thực tế. Một kết quả có xác suất cao không tự bảo đảm rằng hành động được đề xuất là an toàn.

Tốc độ cao trên các tác vụ quyết định

Theo hãng, Decision-1 đạt độ chính xác cao nhất trong phép so sánh 36 benchmark với gần 150.000 câu hỏi, gồm các bài đánh giá không được dùng trong huấn luyện. Microsoft nói độ trễ trung vị nhanh hơn khoảng 35 lần so với GPT-6 Sol và tốc độ đo được nhanh hơn 4,5 lần so với Quyet-1.0-Large. Đây là kết quả do Microsoft tự đánh giá, chưa có kiểm chứng độc lập trong nguồn đã đọc; không thể suy rộng thành khả năng thay thế GPT-6 Sol ở mọi công việc.

Hãng cũng kiểm tra độ ổn định bằng tám kiểu thay đổi đầu vào, như diễn đạt lại yêu cầu hoặc đảo thứ tự lựa chọn. Tỷ lệ quyết định thay đổi trung bình được công bố là 1,3%. Kết quả này mô tả phép thử của Microsoft, không phải cam kết rằng mô hình luôn đưa ra cùng một quyết định trong mọi tình huống.

Trong thử nghiệm nội bộ, Xbox Research dùng mô hình phân loại hơn 10.000 phản hồi theo các chủ đề có sẵn. Microsoft cho biết chất lượng cạnh tranh với GPT-6 Sol, tốc độ cao hơn 14 lần và chi phí thấp hơn 200 lần. Những tỷ lệ đó thuộc tác vụ cụ thể của đội Xbox, không phải mức tiết kiệm mặc định cho mọi ứng dụng.

Giá thấp chưa thay thế được giới hạn quyền của agent

Giá Microsoft công bố là 0,042 USD mỗi triệu token đầu vào, còn token đầu ra là miễn phí. Mức giá này phù hợp với hướng xây dựng một lớp quyết định được gọi nhiều lần trong quy trình, thay vì yêu cầu mô hình lớn xử lý mọi bước. Chi phí toàn hệ thống vẫn phụ thuộc vào số lần gọi, lượng dữ liệu đưa vào và các công cụ được dùng sau quyết định.

Theo đánh giá, giá trị thực dụng nằm ở việc phân công đúng: mô hình chấm điểm chọn giữa các phương án, còn hệ thống thực thi giữ giới hạn quyền và yêu cầu xác nhận cho thao tác nhạy cảm. Khi Decision-1 được dùng ngoài các thử nghiệm của Microsoft, điều cần theo dõi là độ chính xác và mức độ tin cậy có được giữ trên dữ liệu riêng của từng ứng dụng hay không.