Microsoft-Decision-1 Faoliyat yuritmoqda

Microsoft-Decision-1 — Microsoft tomonidan ishlab chiqilgan yangi avlod tezkor qaror qabul qilish AI modeli bo‘lib, tuzilmaviy qaror vazifalari uchun maxsus ishlab chiqilgan. U oldindan belgilangan variantlardan eng maqbulini tanlaydi va har bir muqobil javobga ehtimollik bahosini beradi, bu esa quyi darajadagi ilovalarga bajarish, qayta urinish yoki inson operatoriga topshirish haqida qaror qilish imkonini beradi. Microsoft-Decision-1 36 ta benchmark testining barchasida aniqlik bo‘yicha birinchi o‘rinni egallagan, tezligi GPT-6 Sol’dan 35 baravar yuqori, kirish uchun har million token narxi atigi 0.042 dollar, chiqish esa bepul. Model Qwen3.5-9B asosida qurilgan va Microsoft Foundry’da ishga tushirilgan.

Eng maqbul yechimni tanlash: oldindan belgilangan variantlardan eng yaxshi javobni tanlaydi va barcha muqobil javoblarning ehtimollik baholarini chiqaradi.
Yo‘naltirish va taqsimlash: so‘rov yoki vazifalarni mos quyi modul yoki xizmatlarga aqlli tarzda taqsimlaydi.
Kontentni tasniflash: matn kabi kontentni tezkor toifalarga ajratadi, masalan, Xbox jamoasi undan o‘n minglab o‘yin fikr-mulohazalarini tasniflashda foydalanadi.
Vazifalar ustuvorligini belgilash: bajarilishi kutilayotgan bir nechta vazifalar uchun ishlov berish tartibini belgilaydi.
Natijalarni tekshirish: AI yaratgan natijalar sifatini baholaydi va ularni qabul qilish yoki qayta urinib ko‘rish haqida qaror qiladi.
Ish jarayonini boshqarish: Agent ish jarayonining orkestratsiya komponenti sifatida davom etish, qayta urinish, yuqori darajaga eskalatsiya qilish yoki inson operatoriga topshirish haqida qaror qiladi.

Bazaviy arxitektura: Microsoft-Decision-1 ochiq manbali Qwen3.5-9B modeli asosida qurilgan. Uning parametrlar ko‘lami o‘rtacha bo‘lib, xulosa chiqarish tezligi va joriy etish xarajatlari o‘rtasida muvozanatni ta’minlaydi. Microsoft kelajakda uni o‘zining MAI: seriyasi hamda OpenAI modellari kabi boshqa bazaviy modellariga ko‘chirishni rejalashtirmoqda.
Maxsus post-trening: model “bir martalik qaror baholashi”ga asoslangan maxsus post-treningdan o‘tkazilgan. U oldindan belgilangan variantlarni ehtimollik asosida baholashga yo‘naltirilgan bo‘lib, katta til modelini tuzilmaviy qaror dvigateliga aylantiradi.
Qaror mexanizmi: model har bir qaror so‘rovini bir martada baholaydi va tanlaydi, bu esa ko‘p bosqichli xulosa chiqaruvchi katta til modellariga nisbatan kechikishni sezilarli darajada kamaytiradi. Rasmiy ma’lumotlarga ko‘ra, ketma-ket 20 ta qarorning har biriga 100 millisekunddan qo‘shiladigan jami kechikish muammosi ushbu arxitektura yordamida sezilarli darajada qisqartirilgan.
Barqarorlik dizayni: qarorlarning barqarorligi uchun maxsus optimallashtirilgan. Bir xil so‘rovning 8 xil o‘zgartirilgan ko‘rinishida qaror almashishining o‘rtacha darajasi atigi 1.3% ni tashkil etadi; variantlar tavsifi qayta yozilganda yoki tartibi almashtirilganda esa bu ko‘rsatkich nolga teng. Shu tariqa, kirish ma’lumotlaridagi o‘zgarishlar qarorlar izchilligiga ta’sir qilmaydi.
Xavfsizlikka moslashtirish: model 11 ta benchmark va 5250 ta so‘rovni qamrab olgan xavfsizlik testlaridan o‘tkazilgan. Testlar zararli kontentni aniqlash, jailbreak hujumlari va prompt injection kabi holatlarni qamrab oladi. Model zararli so‘rovlarni rad etish bilan birga, odatiy vazifalarda yuqori foydalilikni saqlab qoladi.

Platformaga ulanish: Microsoft’ning AI ishlab chiqish platformasi Microsoft Foundry orqali dasturchilar uchun taqdim etiladi.
Qaror vaziyatini belgilash: vazifani “oldindan belgilangan variantlar + eng maqbul yechimni tanlash” shaklidagi tuzilmaviy qaror masalasiga aylantiring, masalan, yo‘naltirish, kontentni tasniflash yoki ustuvorlikni belgilash.
So‘rov yuborish: qaror qabul qilinishi kerak bo‘lgan kontentni modelga tuzilmaviy formatda yuboring.
Ehtimollik baholarini olish: model ochiq matn o‘rniga eng maqbul variant va barcha muqobil javoblarning ehtimollik baholarini qaytaradi.
Quyi darajadagi harakatlarni ishga tushirish: baholash natijasiga ko‘ra davom etish, qayta urinish, yuqori darajaga eskalatsiya qilish yoki inson tekshiruviga topshirish haqida qaror qiling.
Ish jarayoniga integratsiya qilish: mavjud ilovalar, AI Agentlar va ish jarayoni tizimlariga muammosiz integratsiya qilinib, orkestratsiyaning asosiy komponenti sifatida ishlatilishi mumkin.

Juda yuqori tezlik: P50 kechikishi GPT-6 Sol’dan 35 baravar, Quyet-1.0-Large’dan 4.5 baravar yuqori; amaliy sinovlarda eng tezkor qaror modeli.
Yuqori aniqlik: qariyb 150 mingta savolni qamrab olgan 36 ta benchmark testining barchasida aniqlik bo‘yicha birinchi o‘rinni egallagan.
Juda past xarajat: kirish uchun har million token atigi 0.042 dollar, chiqish esa bepul. Ichki sinovlarda tasniflash vazifalari narxi GPT-6 Sol’ga nisbatan taxminan 200 baravar past bo‘lgan.
Baholanadigan qarorlar: har bir muqobil javob uchun ehtimollik bahosini chiqaradi, bu esa quyi darajadagi tizimlarga bajarish, qayta urinish yoki inson operatoriga topshirish haqida qaror qilishni osonlashtiradi va “qora quti” tarzidagi generatsiyaga qaraganda boshqariluvchanroqdir.
Yuqori barqarorlik: 8 xil o‘zgartirish sharoitida qaror almashishining o‘rtacha darajasi atigi 1.3%, variantlar qayta yozilganda yoki tartibi almashtirilganda esa nolga teng.
Ishonchli xavfsizlik: 11 ta benchmark va 5250 ta so‘rovni qamrab olgan xavfsizlik testlaridan o‘tgan; zararli so‘rovlarni rad etib, odatiy foydalanishdagi foydalilikni saqlaydi.

Loyihaning rasmiy sayti: https://commandline.microsoft.com/microsoft-decision-1-model-foundry/

Aqlli yo‘naltirish va taqsimlash: foydalanuvchi so‘rovlari yoki vazifalar oqimini eng mos quyi darajadagi xizmat, model yoki Agentga aqlli tarzda taqsimlaydi.
Kontentni tasniflash va moderatsiya: katta hajmdagi foydalanuvchi fikr-mulohazalari hamda sharhlarni tezkor tasniflaydi va zararli kontentni aniqlaydi.
Vazifalar ustuvorligini belgilash: mijozlarga xizmat ko‘rsatish murojaatlari, xatolarni bartaraf etish kabi holatlarda vazifalarni qayta ishlash tartibini belgilab, ish jarayonini avtomatlashtiradi.
AI natijalarini tekshirish: AI javoblarini baholovchi sifatida yaratilgan natijaning talabga javob berishini aniqlaydi va uni tasdiqlash, qayta urinish yoki yuqori darajaga eskalatsiya qilish haqida qaror qiladi.
Istisno holatlardagi qarorlar va eskalatsiya: hodisalarga javob berish, sifat nazorati kabi holatlarda ehtimollik bahosiga asoslanib, inson tekshiruviga topshirish zarurligini belgilaydi va inson hamda mashina hamkorligiga asoslangan xavfsizlik mexanizmini yaratadi.