Microsoft se sumó al club de fans de Jev, un grupo involuntario de empresas que comparten el deseo de que se les reconozcan sus propios modelos de decisión, según The Register.

Jev, que TypeSafe AI anunció hace tres semanas, es un modelo de lenguaje grande (LLM) ajustado para responder cierto tipo de preguntas con un rango acotado de respuestas, cada una con su probabilidad. Por su velocidad, su costo relativamente bajo y sus respuestas restringidas, sirve para varias aplicaciones de negocio donde un texto abierto y de exactitud incierta no es deseable.

Uno de sus argumentos de venta es que los modelos de decisión no alucinan como los LLM estándar. Igual pueden equivocarse, y su popularidad ya llevó a investigadores a estudiar cómo esos errores podrían amplificarse. Aun así, tienen sus usos.

Más de 100 modelos en la carrera

La atención que recibió Jev empujó a otras empresas a declarar que ellas también tienen modelos de decisión, aunque los investigadores de aprendizaje automático llevan años creando modelos clasificadores para decisiones basadas en probabilidad.

  • OpenAI dijo que su Decisions API entró en beta pública.
  • Cloudflare se sumó con su modelo Clef.
  • Strands presentó Strands Decider 2B, "un modelo de decisión pequeño y de código abierto".
  • Liquid AI presentó d1.
  • Perplexity lanzó su propia Decisions API.
  • Snowflake promocionó su modelo de decisión.
  • También están Surogate Rune y H2O-Lightning-4B, de H2O.ai, un modelo de decisión construido sobre Qwen3.5-4B.

En total, más de 100 modelos de este tipo compiten hoy por atención.

Lo que dice Microsoft

Ahora le tocó a Microsoft.

"Los modelos de decisión se están convirtiendo rápido en una nueva categoría importante de la IA", escribió Achint Srivastava, vicepresidente de ingeniería de software en la Oficina del CTO de Microsoft, en una publicación de blog del viernes. "A diferencia de los LLM, que están diseñados para generar texto o razonar sobre problemas complejos, los modelos de decisión están hechos a propósito para entregar salidas estructuradas sobre las que el software puede actuar de inmediato. Y una vez que entiendes esa capacidad, tomar decisiones y clasificar cosas a muy bajo costo y con alto rendimiento, se abren todo tipo de tareas útiles."

La apuesta de Microsoft se llama Microsoft-Decision-1 y se ofrece a través de Microsoft Foundry y, pronto, de OpenRouter.

¿Por qué un modelo chino?

Igual que el de H2O, el modelo de decisión de Redmond se basa en un modelo Qwen, en este caso Qwen3.5-9B. La familia Qwen la desarrolla Alibaba Cloud, la división de computación en la nube del gigante tecnológico chino Alibaba.

Microsoft dijo, sin explicar por qué, que pronto volverá a construir Decision-1 sobre sus propios modelos y los de OpenAI.

¿Cuánto rinde y cuánto cuesta?

Según la propia Microsoft, su modelo:

  • Es 2,5 veces más rápido que H2O-Lightning-4B y 2,8 veces más rápido que Jev en su prueba de latencia.
  • Lidera en precisión, con 83,5% sobre 36 benchmarks.
  • Queda segundo en puntaje de confianza, con 92,2%, detrás de Quyet-1.0-Large.
  • Es más de 20 veces más barato que GPT-6 Sol, de OpenAI, en tareas de clasificación de texto.

Los tokens de entrada cuestan 0,042 dólares por millón y los de salida son gratis.

"Ahora que la IA agéntica es una realidad, vimos que el costo pesa mucho en cómo la gente decide usar la IA", dijo Srivastava. "Y es cada vez más importante elegir el modelo correcto para el trabajo correcto."