Чем Microsoft-Decision-1 отличается от обычных языковых моделей?

В отличие от стандартных LLM, эта модель не генерирует текст, а анализирует входные данные для расчета вероятности выбора одного из заранее заданных вариантов ответа.

Какой максимальный объем данных может обработать модель за один раз?

Модель поддерживает контекстное окно размером до 32 768 токенов, что позволяет анализировать объемные документы для принятия решений.

Где можно протестировать Microsoft-Decision-1?

Модель доступна для использования через API платформы alltokens, обеспечивающей доступ к передовым инструментам машинного обучения.

Microsoft: Microsoft-Decision-1

MIMicrosoftОбновлено: 09 октября 2026 г.

Microsoft-Decision-1 — это специализированная компактная модель, предназначенная для мгновенного принятия решений на основе анализа контента. Вместо генерации текста нейросеть выдает откалиброванные вероятности для фиксированных вариантов ответов, что делает её идеальной для классификации и скоринга.

Использовать через API

Метрики

Вход

6 ₽/M

Выход

— ₽/M

Контекст

33k tokens

Параметры

Релиз

09 октября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

Нет данных по параметрам.

Технический обзор

Microsoft-Decision-1 — это компактная модель, разработанная для быстрого принятия решений. Вместо генерации текста она анализирует предоставленный контент и возвращает откалиброванную вероятность для каждого фиксированного варианта ответа.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Microsoft: Microsoft-Decision-1Текущая

Для чего

Контекст

33k

Цена ₽

6 / —

Microsoft: Microsoft-Decision-1Текущая

33k

6 / —

Модель

Together: Tev1 4B Experimental

Для чего

Обе модели работают в модальности text->decisions и ориентированы на высокоскоростную обработку данных с выдачей вероятностных исходов.

Контекст

33k

Цена ₽

6 / —

Together: Tev1 4B Experimental

33k

6 / —

Модель

Jared Palmer: Kev 4B

Для чего

Прямой конкурент в сегменте малых моделей для принятия решений, предлагающий аналогичный функционал анализа контекста без текстовой генерации.

Контекст

Цена ₽

6 / —

Jared Palmer: Kev 4B

6 / —

Когда выбирать

Необходима мгновенная классификация данных с получением точных вероятностей ответов
Требуется интеграция в системы автоматического принятия решений, где важна скорость работы
Работа ведется с длинными контекстами до 32k токенов, требующими однозначного выбора из опций