이미지 출처: Microsoft
Microsoft는 2026년 10월 9일 (미국 시간), 판단 처리(判断処理)에 특화(特化)된 소형(小型) AI 모델(モデル) “Microsoft-Decision-1”을 발표(発表)했다. Alibaba의 “Qwen3.5-9B”를 기(基)로 추가 학습(学習)한 모델(モデル)로, 분류(分類), 분리(振り分け), AI 에이전트(エージェント)의 행동 평가(行動評価) 등(等)에 대응(対応)한다. 요(料金)는 입력(入力) 100만(万) 토큰(トークン) 당(当)리 0.042달러(ドル), 출력(出力)은 무료(無料). 동(同)종의 판단 모델(判断モデル)인 TypeSafe AI의 “Jev”와 동일(同じ) 요(料金)로 제공(提供)한다.
제프와 동일 가격으로, 소프트웨어를 사용할 수 있는 판단 결과를 반환합니다.
마이크로소프트-디시전-1은, 미리 준비한 선택의 각별로 확률을 반환하는 모델이다. 자유로운 문장을 생성하는 것이 아닌, 문의의 분류 및 다음에 사용할 모델·툴의 선택 등 소프트웨어가 처리할 수 있는 판단 결과 반환한다.
이(この) 용도(用途)에서는, TypeSafe AI가 선행(先行)하여 “Jev”를 제공(提供)하고 있다. Jev 또한, 자연어(自然語)의 입력을 평가(評価)하고, 정해진(定められた) 형식(形式)의 판단 결과(結果)와 확률(確率)을 반환(返還)하는 모델(モデル)로, 분류(分類) 및 분리(振り分け) 등에 이용(利用)될 수(できる) 있다.
타입세프의 공식 자료에 제시된 Jev 1.13의 요금은 입력 100만 토큰당 0.042달러로, 출력은 무료입니다. Microsoft-Decision-1은 동일한 토큰 단가로, Microsoft Foundry와 OpenRouter로부터 이용할 수 있습니다.
## Qwen3.5-9B를 추가 학습, 에이전트의 지속/중단 판단도 구현
Microsoft는 Qwen3.5-9B에 대해, 빠른 속도로 한 번의 처리로 선택지를 평가하는 추가 학습을 적용했다. Microsoft-Decision-1은 이원 선택, 다중 선택, 단계 평가에 대응하며, AI의 답변이나 에이전트의 행동을 지정된 기준에 따라 평가할 수 있다.
예를 들어, 문의를 청구, 기술, 계정 등의 담당 부서로 분류하거나, AI 에이전트가 제안한 다음 행동을 평가하여 처리를 계속할지, 재시도할지, 중단할지, 인간에게 인계할지를 판단할 수 있다. 선택지별 확률을 사용하여 확신도가 낮은 경우에는 인간이나 다른 모델에게 판단을 이관하는 메커니즘도 마련된다.
입력은 텍스트만으로 하며, 컨텍스트 길이는 32,768 토큰이다. 판단 결과를 JSON 형식으로 반환하며, 자유로운 문장이나 판단 이유 설명은 생성하지 않는다. 대화, 번역, 요약 등은 용도에 포함되지 않는다.
Microsoft는 향후, 자사의 MAI 또는 OpenAI의 모델 등 다른 기반 모델을 사용한 구성에도 대응할 계획이다.
## Microsoft의 비교에서, 정확도와 응답 시간 면에서 Jev를 능가한다
마이크로소프트에 따르면, 학습 시 평가 내용 참조를 허용하지 않은 36개의 벤치마크, 약 15만 건의 질문을 사용한 비교에서 Microsoft-Decision-1은 비교 대상 중 가장 높은 정확도를 달성했다. 평균 점수는 83.5%이며, Jev 1.13.0의 82.3%를 상회했다.
■ 36개의 벤치마크에 대한 평균 점수 비교. Microsoft-Decision-1은 83.5%, Jev 1.13.0는 82.3%. 평가 기준은 마이크로소프트에 의해 제공됨.
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응답 시간(latency)에 대해서는 JevBench 기반 비교에서 중앙값은 Microsoft-Decision-1이 85밀리초, Jev 1.13.0가 240밀리초, GPT-6 Sol이 3.01초였다. Microsoft-Decision-1은 Jev의 약 2.8배, GPT-6 Sol의 약 35배 빠르다고 된다. Microsoft-Decision-1의 값은 Foundry를 통해 동일 지역 내에서 측정되었다.
■ 판단 처리(inference)의 응답 지연(latency) 비교. 중앙값은 Microsoft-Decision-1이 85밀리초, Jev 1.13.0가 240밀리초, GPT-6 Sol이 3.01초
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이는 판단 처리(inference)에 대한 평가 결과이며, 텍스트 생성이나 일반적인 추론 능력 전체에 대한 비교는 아니다.
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