Microsoft เปิดตัวโมเดล Decision-1 แยกงานตัดสินใจออกจาก Gen AI ลด Latency และต้นทุนระบบ Agentic AI

Microsoft เปิดตัวโมเดล AI ใหม่ภายใต้ชื่อ Decision-1 ออกแบบมาเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของชุดคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หวังลดภาระงานต่าง ๆ เช่น Routing, Prioritization ไปจนถึงการตรวจสอบผลลัพธ์ของระบบ AI อื่น ๆ โดยตรง ช่วยให้แอปพลิเคชันนำข้อมูลตัวเลขไปสั่งการต่อได้ทันที โดยไม่ต้องพึ่งพา LLM ทั่วไปมาประมวลผลข้อความซ้ำซ้อน

โมเดลดังกล่าวพัฒนาขึ้นผ่านการทำ Post-training บนโมเดลพื้นฐาน Qwen3.5-9B และพร้อมให้บริการผ่านทาง Microsoft Foundry รวมถึง OpenRouter ทั้งนี้ Microsoft มีแผนจะนำกระบวนการนี้ไปปรับใช้กับโมเดลตระกูล Microsoft AI (MAI) และ OpenAI เพิ่มเติมในอนาคต โดยลักษณะงานที่รองรับประกอบด้วยการประเมินความถูกต้องว่าใช่หรือไม่ใช่ และจะแจ้งปัญหาไปยังทีมวิศวกรที่เกี่ยวข้อง

ตามข้อมูลของ Microsoft ซึ่งทดสอบกับชุดคำถาม Blind Test เกือบ 150,000 ข้อ จาก 36 ตัวชี้วัดระบุว่า Decision-1 ให้ความแม่นยำสูงสุด พร้อมทั้งทำความเร็วได้เหนือกว่าโมเดลอันดับสอง 2.5 เท่า และเร็วกว่า GPT-6 Sol ถึง 35 เท่า ด้านโครงสร้างราคา Microsoft กำหนดอัตราค่าบริการอยู่ที่ 4.2 เซนต์ต่อ 1 ล้าน Input Token และไม่คิดค่าใช้จ่ายสำหรับ Output Token

อย่างไรก็ตามตัวเลขผลทดสอบและต้นทุนดังกล่าวยังเป็นข้อมูลที่อ้างอิงจากฝั่ง Microsoft เท่านั้น โดยยังไม่มีการยืนยันจากหน่วยงานทดสอบอิสระภายนอก

ที่มา: https://www.infoworld.com/article/4234290/microsoft-separates-decision-making-from-generative-ai-with-a-new-model.html

About Veerapon Tangsiripathanawong

Check Also

MAYASEVEN เปิดตัว NetWalker ระบบ AI ช่วยหาช่องโหว่ Software ในระบบปิด เร่งความเร็วและความแม่นยำการทำ Penetration Testing โดยไม่คิดค่าบริการเพิ่มเติม

ในงานสัมมนา “Hackers Hack with AI. Why Don’t We?” ที่จัดขึ้นโดยทีมงาน MAYASEVEN เมื่อวันที่ 24 กันยายน 2026 ที่ผ่านมา …

ฝนตกหนักในประเทศไทยส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจ GWS CLOUD แนะองค์กรเสริมความแข็งแกร่งระบบสำรองข้อมูลนอกสถานที่ [Guest Post]

ในช่วงปลายเดือนกันยายนที่ผ่านมา ประเทศไทยเผชิญฝนตกหนักติดต่อกันหลายวัน ส่งผลให้พื้นที่โดยรอบกรุงเทพมหานครหลายพื้นที่เกิดน้ำท่วม กระทบต่อการเดินทางมาปฏิบัติงานของพนักงาน รวมถึงทำให้อุปกรณ์ที่ใช้ในการดำเนินงานของบริษัทและโรงงานบางแห่งได้รับความเสียหายจากน้ำท่วม