Microsoft-Decision-1: ranking, preço e teste do modelo

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O Microsoft-Decision-1 é um modelo de decisão da Microsoft, lançado em 9 de outubro de 2026 no Microsoft Foundry. Ele não escreve textos: recebe texto ou JSON e perguntas com uma lista fechada de respostas, e retorna probabilidades. No ranking Artificial Analysis Decision Index de 13/10/2026, marcou 53,8 pontos (3º lugar entre 11), é o modelo de decisão que melhor admite quando não sabe e está entre os mais econômicos: 1 milhão de tarefas custa US$ 30,7. No meu teste em polonês, acertou a categoria de 44 de 47 solicitações. Expliquei a categoria toda no guia Modelos de decisão de IA.

O que a Microsoft anunciou

O modelo foi apresentado em 9 de outubro por Achint Srivastava, vice-presidente de engenharia de software no escritório do CTO da Microsoft. A empresa o descreve como um modelo para roteamento, classificação, priorização, verificação e controle de processos. Segundo a Microsoft:

• maior precisão na comparação da empresa em 36 conjuntos de testes (quase 150 mil perguntas);
• 2,5 vezes mais rápido que o H2O-Lightning-4B v1.1 e 35 vezes mais rápido que o GPT-6 Sol;
• muda a decisão em média em 1,3% dos casos após pequenas alterações no texto e em nenhum caso após a reformulação das descrições das opções;
• recusou comportamentos prejudiciais em 5.250 tentativas de 11 conjuntos de testes de segurança.

Esses são números da Microsoft, obtidos em seu próprio conjunto de testes. A avaliação independente foi feita pela Artificial Analysis.

Resultado no ranking da Artificial Analysis

• É o que melhor diz “não sei”. Quando não sabe a resposta, escolhe “não sei” em vez de adivinhar em 40% dos casos, o melhor resultado entre os modelos de decisão. Por outro lado, sua precisão geral em conhecimento é a mais baixa do grupo (28,2).
• Bom na seleção de ferramentas - marcou 81,9, terceiro resultado depois de GLiDE e Celeris-1 e bem acima do Claude Haiku 5.5 low (72,6).
• Mais fraco na classificação de segurança - 88,2 é um dos resultados mais baixos no WildGuardTest.
• Entre os mais econômicos. A Artificial Analysis aponta que, junto com Jev e Decider, é um modelo para o qual é preciso pagar mais para obter um resultado melhor.

Meu teste em polonês (13/10/2026)

Usei o OpenRouter para testar o modelo com o mesmo conjunto aplicado a outros 8 modelos de decisão e 2 LLMs: 50 solicitações em polonês para uma loja (categoria com 7 opções e urgência) e 10 conversas em que o assistente precisava escolher entre chamar uma ferramenta, pedir mais informações, responder por conta própria ou recusar. O teste foi realizado em polonês. Os exemplos abaixo são traduções das solicitações originais em polonês, não novos testes em português.

• Categoria: 44 de 47 - ficou no nível dos melhores modelos de decisão, com um acerto a menos que o Claude Haiku 5.5.
• Urgência: 42 de 50 - foi o pior resultado do teste. Com o limiar em 0,5, classificou como urgentes 8 casos que podiam esperar (por exemplo, o furto de uma encomenda deixada no capacho, com confiança de 1,0). É preciso elevar o limiar com dados próprios.
• Confiança: com confiança de pelo menos 0,9, acertou a categoria em 40 de 43 solicitações.
• Tokens: o texto em polonês custou, em média, 273 tokens por tarefa, o menor número entre os modelos de decisão do teste (Jev: 637). Um milhão dessas tarefas custaria cerca de US$ 11,5.
• Tempo: mediana de 443 ms a partir da Polônia, pelo OpenRouter (Claude Haiku 5.5: 1.689 ms).

Acesso e dados na UE

• Microsoft Foundry: exige uma assinatura do Azure com forma de pagamento e um projeto Foundry. Endpoint: <recurso-Foundry>/providers/microsoft/v1/systemone, em formato compatível com Jev.
• Tipos de implantação: GlobalStandard (processamento em qualquer região do Azure) ou DataZoneStandard em regiões selecionadas - nesse caso, o processamento fica na zona de dados, por exemplo, na UE. A Microsoft não informa na página do modelo a lista completa de regiões disponíveis.
• OpenRouter: US$ 0,042, com o Azure como provedor. Verifique a disponibilidade com o provedor; o acesso testado na Polônia em 13/10 não comprova disponibilidade em outros países.

A Microsoft alerta na documentação que os resultados podem depender da formulação e da ordem das opções, que a calibração funciona melhor em tipos de tarefas conhecidos e que, em decisões sobre pessoas (crédito, trabalho, saúde), o modelo deve apenas apoiar uma pessoa.

Quando escolher o Microsoft-Decision-1

• Sim: sistemas de controle e filtros em que o modelo deve dizer “não sei” em vez de adivinhar; seleção de ferramentas em agentes; empresas que já usam Azure e querem processamento na UE.
• Provavelmente não: moderação de conteúdo (GLiDE, Decider e Jev têm resultados melhores), perguntas que exigem conhecimento de mundo e situações em que o menor custo possível é prioridade (o Decider v1.1 27B custa quase metade).

Perguntas frequentes

Quanto custa o Microsoft-Decision-1?

US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada; a saída é gratuita. O preço é o mesmo no Microsoft Foundry e no OpenRouter (em 13/10/2026).

Em qual modelo ele foi desenvolvido?

Segundo a Microsoft, é baseado no Qwen3.5-9B após treinamento adicional (post-training) e tem 9 bilhões de parâmetros.

Ele funciona em polonês?

Sim. No meu teste em polonês, acertou a categoria em 44 de 47 solicitações e a escolha de ferramenta em 10 de 10 conversas.

Fontes

• Microsoft: Microsoft-Decision-1 no Foundry (9/10/2026)
• Microsoft Learn: implantar e usar o Microsoft-Decision-1 (consultado em 13/10/2026)
• OpenRouter: microsoft/microsoft-decision-1
• Artificial Analysis Decision Index v1.0 (13/10/2026)
• Teste próprio: 13/10/2026, 60 tarefas pelo OpenRouter a partir da Polônia.

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