Microsoft-Decision-1: prezzo, classifica e test del modello

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Microsoft-Decision-1 è un modello decisionale di Microsoft, lanciato il 9 ottobre 2026 in Microsoft Foundry. Non scrive testi: riceve testo o JSON e domande con un elenco chiuso di risposte, poi restituisce le probabilità. Nella classifica Artificial Analysis Decision Index del 13.10.2026 ha ottenuto 53,8 punti (3° posto su 11). Tra i modelli decisionali è quello che ammette più spesso di non sapere ed è tra i più convenienti: un milione di attività costa circa 27,28 € (30,7 USD). Nel mio test in polacco ha classificato correttamente il reparto in 44 casi su 47. Ho descritto l’intera categoria nella guida Modelli decisionali AI.

Cosa ha annunciato Microsoft

Il modello è stato presentato il 9 ottobre da Achint Srivastava, vicepresidente dell’ingegneria del software nell’ufficio del CTO di Microsoft. L’azienda lo descrive come uno strumento per instradamento, classificazione, definizione delle priorità, verifica e gestione dei processi. Ecco le dichiarazioni del produttore:

• la maggiore accuratezza nel confronto interno di Microsoft su 36 benchmark, con quasi 150.000 domande;
• è 2,5 volte più veloce di H2O-Lightning-4B v1.1 e 35 volte più veloce di GPT-6 Sol;
• cambia decisione in media nell’1,3% dei casi dopo piccole modifiche al testo e mai dopo una riformulazione delle descrizioni delle opzioni;
• ha rifiutato comportamenti dannosi in 5.250 prove tratte da 11 benchmark di sicurezza.

Sono dati di Microsoft, ottenuti con i suoi benchmark. La misurazione indipendente è quella di Artificial Analysis.

Il risultato nella classifica Artificial Analysis

• È il migliore nel dire «non lo so». Quando non conosce la risposta, nel 40% dei casi preferisce ammetterlo invece di tirare a indovinare: è il miglior risultato tra i modelli decisionali. L’accuratezza complessiva sulle conoscenze è però la più bassa del gruppo (28,2).
• Bravo a scegliere gli strumenti - 81,9 punti, terzo risultato dopo GLiDE e Celeris-1 e nettamente superiore a Claude Haiku 5.5 low (72,6).
• Più debole nella classificazione di sicurezza - 88,2 è uno dei risultati più bassi nel WildGuardTest.
• Tra i più convenienti. Artificial Analysis indica Microsoft-Decision-1, Jev e Decider come modelli per cui un punteggio più alto richiede una spesa maggiore.

Il mio test in polacco del 13.10.2026

Ho usato OpenRouter per sottoporre al modello lo stesso test dato ad altri 8 modelli decisionali e a 2 LLM: 50 richieste in polacco rivolte a un negozio, da assegnare a un reparto tra 7 opzioni e valutare per urgenza, più 10 conversazioni in cui l’assistente doveva scegliere se chiamare uno strumento, chiedere chiarimenti, rispondere direttamente o rifiutare.

• Reparto: 44 su 47 - alla pari con i migliori modelli decisionali, un caso in meno di Claude Haiku 5.5.
• Urgenza: 42 su 50 - il risultato più debole del test. Con una soglia di 0,5 ha segnalato come urgenti 8 casi che potevano aspettare (per esempio, un pacco rubato dallo zerbino con certezza 1,0). Conviene alzare la soglia usando dati propri.
• Affidabilità: con una confidenza di almeno 0,9, ha assegnato correttamente il reparto in 40 casi su 43.
• Token: il testo in polacco è costato in media 273 token per attività, il dato più basso tra i modelli decisionali del test (Jev: 637). Un milione di attività di questo tipo costerebbe circa 10,22 € (11,5 USD).
• Tempo: mediana di 443 ms nella prova eseguita dalla Polonia tramite OpenRouter (Claude Haiku 5.5: 1.689 ms).

Accesso e dati nell’UE

• Microsoft Foundry: richiede un abbonamento Azure con metodo di pagamento e un progetto Foundry. Endpoint: <risorsa-Foundry>/providers/microsoft/v1/systemone, con formato compatibile con Jev.
• Tipi di distribuzione: GlobalStandard (elaborazione in qualsiasi area geografica di Azure) oppure DataZoneStandard in alcune aree. In quest’ultimo caso l’elaborazione rimane nella zona dati, per esempio nell’UE. Microsoft non pubblica nella pagina del modello l’elenco completo delle aree disponibili.
• OpenRouter: circa 0,0373 € (0,042 USD), con Azure come provider. Ho verificato che funzionasse dalla Polonia il 13.10, senza un account Azure: questa verifica non conferma la disponibilità in altri Paesi; controlla le condizioni del provider.

Microsoft avverte nella documentazione che i risultati possono dipendere dalla formulazione e dall’ordine delle opzioni, che la calibrazione funziona meglio su tipi di attività già noti e che, nelle decisioni sulle persone (credito, lavoro, salute), il modello deve soltanto assistere un essere umano.

Gli importi in euro sono stime ottenute convertendo i prezzi in USD, non prezzi locali di acquisto. Conversione basata sul tasso di riferimento BCE del 16.10.2026: 1 EUR = 1,1253 USD. Fonte: BCE.

Quando scegliere Microsoft-Decision-1

• Sì: per filtri e sistemi di instradamento in cui il modello dovrebbe dire «non lo so» anziché indovinare; per scegliere strumenti in un agente; per aziende che usano già Azure e vogliono elaborare i dati nell’UE.
• Meglio di no: per la moderazione dei contenuti (GLiDE, Decider e Jev ottengono risultati migliori), per domande che richiedono conoscenze generali e se cerchi il costo più basso possibile (Decider v1.1 27B costa quasi la metà).

Domande frequenti

Quanto costa Microsoft-Decision-1?

Circa 0,0373 € (0,042 USD) per milione di token in ingresso; l’output è gratuito. Il prezzo indicato è lo stesso su Microsoft Foundry e OpenRouter (al 13.10.2026).

Su quale modello è basato?

Secondo Microsoft, è Qwen3.5-9B sottoposto a un ulteriore addestramento (post-training), con 9 miliardi di parametri.

Funziona in polacco?

Sì. Nel mio test in polacco ha assegnato correttamente il reparto in 44 casi su 47 e ha scelto lo strumento giusto in 10 conversazioni su 10.

Fonti

• Microsoft: Microsoft-Decision-1 in Foundry (9.10.2026)
• Microsoft Learn: distribuzione e uso di Microsoft-Decision-1 (consultato il 13.10.2026)
• OpenRouter: microsoft/microsoft-decision-1
• Artificial Analysis Decision Index v1.0 (13.10.2026)
• Test personale: 13.10.2026, 60 attività tramite OpenRouter dalla Polonia.

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