微軟執行長納德拉2026年10月10日宣布推出Microsoft Decision-1模型，主要用途為企業結構化決策（分類、路由、資料擷取）。核心指標：中位數延遲比GPT-6 Sol低35倍；在包含近15萬題的36組基準測試中達到頂級精確度；定價為每百萬輸入tokens 0.042美元、輸出免費，已上架Microsoft Foundry平台。
1. 35倍速度差的實際含義
「35倍更快」是P50（中位數）單請求延遲比較，不是吞吐量或生產環境並發數字。在分類、路由等批量決策場景下，延遲縮短直接轉化為每秒可處理請求數量的大幅提升。微軟的測試條件為獨立自家環境，尚無第三方驗證。另一亞軍比較指標來源互相矛盾，部分報導稱2.5倍，另稱4.5倍。
2. 定位：不取代GPT，但吃掉可量化決策市場
Decision-1設計用於有明確答案的決策任務，不適用需要推理和創意的開放式任務。這一定位讓它直接競爭企業流程自動化市場（RPA、決策樹、分類模型），而非對話式AI。企業若能以GPT-6 Sol 1/35的延遲和更低成本處理決策層工作流，對OpenAI API的依賴度將下降。
3. 市場背景：OpenAI收入疑慮仍未散去
OpenAI在10月9日被爆實際收入大幅低於預期，導致AI板塊重挫、甲骨文跌逾5%。微軟此時推出低成本、高速度的企業AI模型，時機精準：在OpenAI最脆弱的時刻提供替代路徑，強化微軟在Azure AI Foundry生態系統的護城河。
每百萬tokens四分錢換35倍速度：微軟把企業決策自動化市場的定價戰打到底。
精華 FAQ
Q1：Decision-1的定價是多少？
每百萬輸入tokens 0.042美元，輸出免費，已上架Microsoft Foundry平台。
Q2：「35倍更快」是怎麼量測的？
P50（中位數）單請求延遲與GPT-6 Sol比較，為微軟自我報告數據，尚無第三方獨立驗證。
Q3：Decision-1適合哪類任務？
結構化決策（分類、路由、資料擷取），不適用開放式推理或創意任務，競爭目標是RPA和決策自動化市場。
封面圖片：Presidencia de la Nación Argentina／CC BY 2.5 ar／Wikimedia Commons（已裁切並加上標題）https://commons.wikimedia.org/wiki/File:MM_SatyaNadella.jpg
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