마이크로소프트, 의사결정 특화 AI 모델 공개

핵심 요약

• 마이크로소프트가 구조화된 의사결정 작업에 특화한 'Microsoft-Decision-1' 모델을 발표했다.
• 이 모델은 기존 LLM이나 다른 의사결정 모델보다 빠르고 정확하게 라우팅, 분류, 우선순위 결정, 검증, 워크플로우 제어 등을 수행한다.
• 36개 벤치마크의 15만 개 질문에서 최고 정확도를 달성했으며, GPT-6 Sol보다 4.5배 빠르고 35배 빠른 응답 속도를 기록했다.
• 모델은 Qwen3.5-9B를 기반으로 하며, 고정된 선택지에 대해 각 옵션의 확률 점수를 제공하는 단일 패스 추론 방식을 사용한다.
• 마이크로소프트는 속도, 일반화 품질, 견고성, 확률 보정, 안전성 등 5가지 기술적 과제를 해결했다고 설명했다.
• 속도 면에서 20개의 순차 의사결정 단계에서 각 100밀리초씩 추가하면 2초의 지연이 발생하는 문제를 해결했으며, P50 레이턴시는 GPT-6 Sol보다 약 35배 빠르다.
• 견고성 테스트에서는 같은 요청을 8가지 방식으로 변형했을 때 평균 1.3%의 의사결정 변화만 발생했으며, 선택지 재순서나 패러프레이징 시에는 변화가 없었다.
• 안전성 평가에서는 5,250개 요청과 11개 벤치마크를 통해 해로운 행동을 거부하면서도 높은 유용성을 유지했다.
• 마이크로소프트는 XBOX Research에서 10,000개 이상의 피드백을 처리할 때 GPT-6 Sol보다 14배 빠르고 200배 저렴했다고 보고했다.
• Copilot 팀의 품질 제어 테스트에서는 GPT5.6 Luna와 비슷한 품질을 유지하면서 100배 빠른 성능을 보였다.
• Microsoft Discovery의 적응형 재계획 기능 테스트에서는 LLM 기반 평가보다 46배 더 일관성 있는 결과를 3배 빠른 속도로 제공했다.
• 모델은 에이전트 제어, 라우팅, 스킬 기반 의사결정, 데이터 라벨링, AI 평가, 의도 분석, 콘텐츠 분류, 로봇공학 등 20가지 이상의 사용 사례를 지원한다.
• 입력 토큰은 백만 개당 0.042달러, 출력 토큰은 무료이며, Microsoft Foundry와 OpenRouter를 통해 오늘부터 이용할 수 있다.