Microsoft залага на китайски модел, за да догони Jev

Microsoft пусна на 9 октомври Microsoft-Decision-1 — модел, който не пише текст, а избира. Той е дотрениран върху Qwen3.5-9B, отворения модел с 9 милиарда параметъра на Alibaba Cloud, и вече е достъпен в Microsoft Foundry, а поддръжка през OpenRouter предстои. Целта е ясна: да спре бягството на клиенти към Jev — моделът на стартъпа TypeSafe AI, който за три седмици стана най-горещото име в AI инфраструктурата.

Какво точно прави „decision” модел

Класическият голям езиков модел генерира свободен текст. Decision моделите правят обратното: приемат вход (ред от база данни, тикет от поддръжката, сигнал за измама, състояние на приложение) и връщат типизиран отговор — избор от предварително зададен списък, оценка или вероятност. Всяка опция идва с калибрирана вероятност.

Звучи скромно, но точно това са най-многобройните стъпки в един AI агент: маршрутизиране на заявки, класификация, филтриране на рискови транзакции, проверка дали отговорът на модела е достатъчно добър. Там генерирането на изречения е излишно и скъпо.

„Decision моделите бързо се превръщат във важна нова категория в AI”, коментира The Register — щом разберете, че можете да класифицирате и решавате на изключително ниска цена, се отварят много нови задачи.

Числата на Microsoft

Според официалното обявление в блога на Azure AI Foundry Microsoft-Decision-1 е тестван на 36 benchmark-а с около 150 000 въпроса, задържани извън тренировъчните данни:

• 2,5 пъти по-бърз от втория в класацията H2O-Lightning-4B v1.1 по P50 latency
• 35 пъти по-бърз от GPT-6 Sol
• 2,8 пъти по-бърз от самия Jev
• отговор под една секунда
• 1,3% средно отклонение в решенията при осем варианта на един и същ въпрос
• проверен за безопасност на 5 250 заявки в 11 benchmark-а

Точността е 83,5% на всички 36 теста. По показателя за калибрирана увереност обаче моделът е втори с 92,2% — Quyet-1.0-Large го изпреварва, така че твърдението за безусловно първо място трябва да се чете внимателно.

Снимка: TestingCatalog

Вътрешните тестове

Най-убедителните данни идват от самата Microsoft. Екипът на Xbox Research е класифицирал над 10 000 отзива от играчи и отчита 14 пъти по-бързо изпълнение от GPT-6 Sol при сравнимо качество — и около 1/200 от цената. Екипът на Copilot пък използва модела за контрол на качеството на отговорите и го определя като около 100 пъти по-бърз от GPT-5.6 Luna.

Ако следите колко скъпо стана геймингът — конзолните продажби в САЩ рухнаха до ниво от 80-те — спестяването на двеста пъти по-малко разходи за анализ на обратна връзка не е дребна сметка.

Цената е същата като на Jev

Microsoft поиска 0,042 долара за милион входни токена (около 0,037 €), а изходните токени са безплатни. Това е приблизително четири цента на милион — точно колкото струва и Jev. Спрямо класификация с GPT-6 Sol излиза около 20 пъти по-евтино.

С други думи, Microsoft не се опитва да подбие конкурента, а да изравни цената и да спечели с екосистема: Foundry, Azure, корпоративни договори.

Защо Jev разклати пазара

Jev излезе на 15 септември 2026 г. На 9 октомври TechCrunch съобщи, че създателят му TypeSafe AI е затворил кръг от 870 млн. долара (около 776 млн. €) при оценка 7,5 млрд. долара (около 6,7 млрд. €). Водещ инвеститор е Andreessen Horowitz, с участието на Sequoia Capital и съществуващия инвеститор DCVC. Компанията е основана през 2024 г. от Диого Алмейда (бивш изследовател в OpenAI), Саша Шенг (бивш research engineer в Meta) и Ерик Гафни.

По данни на TechCrunch около една трета от Fortune 500 вече ползват модела — за по-малко от месец.

„Четири години сме много добри в човешкия език, но той не е полезен за автоматизация, защото компютрите говорят друг език”, обяснява Алмейда логиката на продукта.

Неудобната част: моделът е китайски

Най-любопитното в хода на Microsoft е основата. Компания, която влага десетки милиарди в собствени модели и в OpenAI, е тръгнала от отворен модел на Alibaba, защото е бързият път до работещ продукт. Приносът на Microsoft е post-training-ът, който превръща малък универсален модел в специалист по решения.

Microsoft вече е заявила, че ще пренесе Decision-1 върху собствените си модели и тези на OpenAI. Дотогава корпоративните клиенти с чувствителност към китайски технологии ще имат какво да обсъждат с правните си отдели — независимо че теглата са отворени и моделът работи в Azure.

Заключение

Decision моделите са точно обратното на това, с което AI индустрията свикна през последните години: без чат, без креативност, без дълги отговори. Само типизиран избор, вероятност и под една секунда закъснение. Че Microsoft реагира за три седмици — и то върху китайски open-weight модел — показва колко бързо се мести фронтът. А данните, че разработчиците ползват AI всеки ден, но не му вярват, обясняват и защо предсказуемите модели с калибрирана увереност изведнъж станаха толкова интересни.