ไมโครซอฟท์เปิดตัว Microsoft-Decision-1 โมเดลตัดสินใจเร็วกว่า Jev 14 เท่า แม่นยำ 83.5%

• 2026-11-11
• เทคโนโลยี
• กองบรรณาธิการ

ไมโครซอฟท์ (Microsoft) เปิดตัว Microsoft-Decision-1 โมเดลสำหรับงานตัดสินใจ (decision model) ที่บริษัทโฆษณาว่าทำงานเร็วกว่าโมเดล Jev และมีความแม่นยำเฉลี่ย 83.5% สูงกว่าโมเดลตัดสินใจทุกตัวที่เปรียบเทียบ รวมถึง OpenAI GPT-6 Luna Decision ที่ทำได้ 79.4% โดยเปิดให้ใช้งานแล้วผ่าน Microsoft Foundry และ OpenRouter ในราคา 0.042 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต

Key facts

เร็วกว่าและถูกกว่าอย่างไร

• Microsoft-Decision-1 ทำความแม่นยำเฉลี่ย 83.5% สูงกว่า OpenAI GPT-6 Luna Decision ที่ได้ 79.4% และสูงกว่าโมเดลตัดสินใจตัวอื่นทั้งหมดในการเปรียบเทียบ
• โมเดลนี้ดัดแปลงจากฐาน Qwen3.5-9B เช่นเดียวกับแนวทางที่ Cloudflare ใช้กับ Clef
• ในการใช้งานกับทีม Xbox เพื่อแยกแยะความเห็นบนโซเชียล โมเดลให้คุณภาพใกล้เคียง GPT-6 Sol แต่เร็วขึ้น 14 เท่า และต้นทุนการรันถูกกว่า 200 เท่า
• ค่าบริการอยู่ที่ 0.042 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต ส่วนโทเคนเอาท์พุตไม่คิดเงิน
• เปิดให้ใช้งานแล้วผ่าน Microsoft Foundry และ OpenRouter

จุดขายหลักของ Microsoft-Decision-1 อยู่ที่การออกแบบการเทรนให้โฟกัสทั้งความเร็วและความสามารถทำงานได้หลากหลาย ทางบริษัทระบุว่าทดสอบกับเบนช์มาร์คหลายตัวเพื่อไม่ให้โมเดลเก่งเพียงด้านเดียว

ผลลัพธ์ที่ทางไมโครซอฟท์ยกมาเป็นตัวอย่างคือการนำโมเดลไปใช้กับทีม Xbox เพื่อแยกแยะ (classification) ความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดีย โดยพบว่าคุณภาพงานใกล้เคียงกับโมเดลรุ่นใหญ่ GPT-6 Sol แต่ทำงานเร็วกว่าถึง 14 เท่า และต้นทุนการรันถูกกว่าถึง 200 เท่า ตัวเลขนี้ชี้ว่าโมเดลขนาดเล็กที่ปรับแต่งมาเพื่องานเฉพาะอาจคุ้มกว่าการเรียกใช้โมเดลใหญ่ในงานที่ต้องการปริมาณสูง ทำไมสร้างบนฐาน Qwen3.5-9B

ความน่าสนใจของ Microsoft-Decision-1 คือการดัดแปลงมาจากโมเดล Qwen3.5-9B ซึ่งเป็นแนวทางเดียวกับที่ Cloudflare ใช้กับโมเดล Clef แต่ไมโครซอฟท์ระบุว่าในอนาคตจะเปลี่ยนไปใช้ฐานโมเดลอื่น ทั้งโมเดลของ Microsoft AI (MAI) เองและโมเดลจาก OpenAI

ทั้งนี้ ตัวโมเดลเป็นผลงานของทีมหลักของไมโครซอฟท์ ไม่ได้มาจาก Microsoft AI โดยตรง การเลือกฐานโมเดลขนาด 9B สะท้อนแนวโน้มที่ผู้ให้บริการคลาวด์หันมาปรับแต่งโมเดลขนาดกลางเพื่อลดต้นทุนการให้บริการ แทนการพึ่งโมเดลขนาดใหญ่เพียงอย่างเดียว ค่าใช้จ่ายและช่องทางใช้งาน

ผู้พัฒนาสามารถเข้าถึง Microsoft-Decision-1 ได้แล้วผ่าน Microsoft Foundry และ OpenRouter โดยคิดค่าบริการ 0.042 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเคนอินพุต ขณะที่ฝั่งเอาท์พุตไม่คิดเงิน ซึ่งเป็นโครงสร้างราคาที่เน้นให้ต้นทุนหลักอยู่ที่การป้อนข้อมูลเข้าโมเดล

สำหรับนักพัฒนาหรือธุรกิจไทยที่ต้องประมวลผลข้อความปริมาณมาก เช่น การคัดแยกความคิดเห็นลูกค้าบนโซเชียลมีเดียหรือการจัดหมวดหมู่ข้อร้องเรียน ราคาระดับนี้ทำให้การทดลองใช้งานมีต้นทุนเริ่มต้นต่ำ และสามารถเทียบผลกับโมเดลอื่นผ่าน OpenRouter ได้โดยไม่ต้องผูกกับผู้ให้บริการรายเดียว ก้าวต่อไปของตระกูลโมเดล

ไมโครซอฟท์ระบุว่าจะเปลี่ยนฐานโมเดลของ Microsoft-Decision-1 ไปใช้โมเดลอื่นในอนาคต ทั้งโมเดลของ Microsoft AI และโมเดลจาก OpenAI แต่ยังไม่มีกำหนดเวลาที่ชัดเจนจากต้นฉบับ ผู้ที่สนใจสามารถทดลองใช้งานโมเดลเวอร์ชันปัจจุบันได้ทันทีผ่าน Microsoft Foundry และ OpenRouter เพื่อประเมินความเร็วและความแม่นยำกับงานของตนเองก่อนการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว