Microsoft lanza Decision-1, un modelo rápido de IA que puntúa respuestas en lugar de escribirlas

Cómo funciona

Un programa que puntúa rápido opciones de respuesta predeterminadas en vez de generar texto libre

1. 📥Le metés la entrada y una lista fija de opciones
2. ⚡Puntúa cada opción de una sola pasada
3. ✅Te quedás con la opción mejor puntuada al toque

Qué puedes hacer con ello

• Un equipo de atención al cliente podría asignar automáticamente los tickets entrantes al departamento correspondiente mediante la puntuación de una lista fija de destinos ¹.
• Un moderador de contenido podría marcar publicaciones inseguras de usuarios asignando puntuaciones de seguridad sí/no a cada pieza de contenido ¹.
• Un desarrollador podría verificar que un agente de IA siguió las instrucciones puntuando su salida frente a una rúbrica predefinida ¹.

Un ejemploInventado para explicarlo

Maya ordena tickets de soporte

Maya¿Es un problema técnico o una pregunta de facturación?

ProductPuntaje: problema técnico con alta confianza, facturación baja.

MayaDesviadlo a ingeniería y cerralo.

ProductLo derivé a ingeniería por la mayor puntuación.

Sus tickets fueron directo a los equipos correctos sin esperar a que nadie los leyera.

Lo que realmente hace Decision-1

Mientras la mayoría de las empresas de IA compiten por construir asistentes más grandes y parlanchines, Microsoft fue en dirección contraria. Decision-1 no escribe párrafos, redacta correos ni mantiene conversaciones. En cambio, cuando le das un fragmento de contenido y una lista fija de posibles respuestas, devuelve una puntuación de confianza para cada opción en una sola pasada ².

El modelo soporta preguntas de sí o no, opción múltiple, escalas de puntuación e incluso evaluación basada en rúbricas para salidas de IA ². Suena restrictivo, pero cubre muchas de las decisiones de alto volumen que alimentan los sistemas automatizados actuales.

Microsoft destacó cinco casos de uso principales en su lanzamiento: enrutar un mensaje del cliente hacia el equipo adecuado, clasificar contenido generado por usuarios, priorizar tareas, verificar que un agente de IA siguió las instrucciones y controlar el flujo de trabajos multietapa ¹². Todas estas son tareas que ocurren miles de veces por segundo en producción, donde aunque sea una pequeña demora se acumula.

Basado en Qwen, reconstruido después

El detalle más comentado no era el trabajo del modelo sino su base ¹². Alibaba desarrolló Decision-1 mediante posentrenamiento en Qwen3.5-9B, un modelo de peso abierto con 9 mil millones de parámetros. The Register señaló que esto significa que Microsoft se apoya en el lanzamiento de un laboratorio chino de IA para sacar el producto rápidamente .

Microsoft fue transparente indicando que esto es temporal. La empresa dijo que pronto reconstruirá Decision-1 sobre sus propios modelos MAI y modelos de OpenAI ¹². Usar los pesos de código abierto de otro como andamiaje es común en 2026, pero resulta inusual para una compañía con miles de millones invertidos en sus propios modelos de vanguardia elegir públicamente los pesos de un rival para un producto estrella y decir a los clientes que el motor cambiará .

Adivina

¿Cuánto más rápido es Decision-1 que GPT-6 Sol?

Aproximadamente 35 veces más rápidoAproximadamente 3 veces más rápidoAproximadamente 300 veces más rápido

Afirmaciones de velocidad y precisión

Microsoft afirma que Decision-1 obtuvo la mayor precisión en 36 benchmarks que cubren casi 150.000 preguntas retenidas, alcanzando un 83,5 % de precisión ¹². La empresa también lo comparó con otros modelos, afirmando que Decision-1 logra un tiempo de respuesta mediano (latencia P50) aproximadamente 35 veces más rápido que GPT-6 Sol y 2,5 veces más rápido que H2O-Lightning-4B v1.1, que quedó segundo en la comparación . Boletines y sitios especializados de la industria transmitieron esas mismas cifras . Liberty Times de Taiwán reportó tiempos de respuesta de alrededor de 85 milisegundos, aunque no especificó el hardware ni la configuración de prueba detrás de ese número .

Estos resultados provienen de Microsoft, y dado que la comparación combina distintos tipos de tarea —Decision-1 responde desde opciones fijas mientras GPT-6 Sol produce texto—, la ventaja de velocidad se debe parcialmente a esa distinción de tarea más que puramente al rendimiento bruto ¹. Una nota editorial separada también añadió datos de benchmarks para Jev sobre precisión y calibración después de la publicación original ².

Dónde encontrarlo

Decision-1 está disponible ahora a través de Microsoft Foundry y también será accesible vía OpenRouter poco después ¹². Para equipos de ingeniería que ya enrutan tráfico, clasifican datos o verifican salidas de IA como parte de sus pipelines, el modelo ofrece una alternativa específica frente a ejecutar cada decisión a través de un chatbot de propósito general.

La base Qwen es una elección a corto plazo, y el prometido cambio a núcleos de MAI o OpenAI podría modificar detalles de rendimiento con el tiempo ¹². Como con cualquier lanzamiento basado en benchmarks, una verificación independiente de las cifras de velocidad y precisión ayudaría a los lectores a evaluar si las afirmaciones se sostienen fuera de las propias pruebas de Microsoft .

Qué tan bueno es

Según la empresa, Decision-1 logró un 83,5 % de precisión en 36 benchmarks que abarcan casi 150.000 preguntas retenidas, la máxima puntuación en la comparación ¹. Se midió que era 35 veces más rápido que GPT-6 Sol y 2,5 veces más rápido que H2O-Lightning-4B v1.1 en tiempo de respuesta mediano (latencia P50) ².

Correcciones y actualizaciones

• Corregido el 11 de noviembre de 2026. Una versión anterior indicaba que las decisiones del modelo eran estables ante perturbaciones el 98,7 % del tiempo; ninguna de las dos fuentes contiene tal estadística, por lo que la afirmación ha sido eliminada.

Los datos clave

• Decision-1 está construido sobre Qwen3.5-9B de Alibaba, un modelo de peso abierto de 9 mil millones de parámetros
• Microsoft afirma un 83,5 % de precisión en 36 benchmarks con ~150.000 preguntas
• Decision-1 funciona ~35x más rápido que GPT-6 Sol y 2,5x más rápido que H2O-Lightning-4B v1.1
• Disponible ahora en Microsoft Foundry y OpenRouter
• Microsoft planea reconstruir el modelo sobre modelos de MAI y OpenAI en el futuro

Fuentes

1. Microsoft Decision-1: 9B Qwen Model Launch Explained — shattered.io
2. Microsoft-Decision-1: Our model for fast decision-making