Decision是人工智能领域专门用于决策支持的模型，目前正处于快速发展和激烈竞争阶段。这些模型能够基于输入数据提供决策建议或评分，在游戏、商业分析等多个领域展现出应用潜力。
Decision 近期进展
2026年10月9日，vllm-sr团队发布了Decision 3.0多模态模型并开源权重(vllm-sr 团队发布 Decision 3.0 多模态模型并开源权重)。微软同期发布了Microsoft-Decision-1决策模型，该模型基于Qwen3.5-9B架构，采用单次前向传播技术(微软发布 Microsoft-Decision-1：基于 Qwen3.5-9B 的单次前向传播决策模型)。Nace.AI也开源了Drex 1.5决策模型，这是一个9B参数的模型，特点是输出选项概率而非文本(Nace.AI 开源 Drex 1.5：9B 决策模型，输出选项概率而非文本)。
Microsoft-Decision-1在Space Invaders基准测试中表现优异，跑赢了OpenAI的决策API(Microsoft-Decision-1 在 Space Invaders 基准中跑赢 OpenAI 决策 API)。微软还发布了Fast Decision API，其p90延迟低于Jev，提升了决策响应速度(Microsoft 发布 Fast Decision API，p90 延迟低于 Jev)。
当前焦点与观察点
决策模型正朝着多模态方向发展，如Decision 3.0支持多种输入类型，这扩展了决策模型的应用边界。性能指标成为竞争焦点，Microsoft-Decision-1的准确率据报道超过GPT-6 Luna Decision(微软发布 Microsoft-Decision-1 决策模型，准确率超 GPT-6 Luna Decision)。
开源趋势明显，多个决策模型选择开源权重，促进社区发展和模型透明度。决策模型的应用场景正在从游戏扩展到商业决策、风险评估等领域，微软的Decision-1模型就是这一趋势的体现。