Microsoft-Decision-1 详解：微软入局决策模型，与 Jev、Laya 的三方对比
引言 上个月我写了一篇 Jev vs Laya，对比了 TypeSafe AI 的闭源决策模型 Jev 和社区开源的 Laya。那时“决策模型”还是一个刚刚诞生的新品类：9 月 15 日 Jev 发布，三天后 Laya 开源。 仅仅三周之后，这个赛道就挤满了玩家：10 月 6 日，OpenAI 开放了基于 GPT-6 Luna 的 Decisions API；Liquid AI、Inception 等公司也陆续推出了自己的决策 API；第三方榜单 JevBench 上参与排名的开源权重系统已经超过 140 个。10 月 9 日，微软也正式入局，发布了 Microsoft-Decision-1。 和其他入局者相比，Microsoft-Decision-1 有几个特别值得关注的地方： 出自大厂，底座却是开源模型：它基于阿里开源的 Qwen3.5-9B 后训练而来，微软还表示后续会迁移到自家的 MAI 系列和 OpenAI 的模型上； 价格与 Jev 完全一致：输入每百万 token 0.042 美元，输出免费； 接口几乎与 Jev 兼容：同样是 state + questions，同样是 noul / choice / score 三种问题类型； 官方数据很亮眼：在 36 项基准、近 15 万道题的对比中平均准确率最高，中位延迟比 GPT-6 Sol 快约 35 倍。 但官方数据只是故事的一半。微软发布的第二天，第三方榜单 JevBench 就完成了独立实测，结论并不完全一致。本文将从以下几个方面展开：...