目錄
30 秒看懂微軟在 10 月 9 日推出決策模型 Microsoft-Decision-1，底層用的卻是中國阿里巴巴開源的 Qwen3.5-9B，而不是夥伴 OpenAI 的模型。這代表開源 AI 模型已經好到連科技巨頭都願意拿來用。中小企業選 AI 工具時，也該改用「哪個最划算、最適合這件事」的角度思考。
如果你最近在幫公司導入 AI，大概常被一個問題卡住：這麼多家 AI，到底該選哪一個、會不會選錯又被綁死？其實連微軟都開始改用開源 AI 模型來解決特定問題。
一則來自科技媒體 The New Stack 的報導，也許能讓你換個角度想：挑 AI 不一定要認同一個品牌，重點是「適不適合這件事」。
微軟到底做了什麼？
微軟推出了一個叫 Microsoft-Decision-1 的新模型，專門幫 AI 做「選擇題」。根據 The New Stack 10 月的報導與微軟官方說明，這個模型在 10 月 9 日上線，放在微軟自家的 AI 平台 Foundry 上，也能透過 OpenRouter 這個模型中轉服務使用。
它最特別的地方是底層：微軟用的是中國阿里巴巴開源的 Qwen3.5-9B 模型。Qwen 是阿里巴巴對外公開的大型語言模型；開源的意思，就是原始碼公開、任何人都能免費拿去用和改造。
價格也很有感。微軟官方公布，Decision-1 每處理一百萬個 token（token 可以粗略想成文字的計價單位）只要 0.042 美元，大約新台幣 1.3 元，而且輸出不另外收費。
為什麼微軟寧可用開源 AI 模型，也不用夥伴 OpenAI？
答案是：為了快、便宜、又好改。The New Stack 指出，微軟要的是一個又快又便宜、能快速針對單一任務特化的底子，而不是等一個又大又慢的模型慢慢被調整。
微軟也強調這只是起點，官方說後續會陸續改用自家的 MAI 模型與 OpenAI 的模型當底層。換句話說，連微軟都把模型當成「可以替換的零件」，而不是非某一家不可。
效果上，微軟公布 Decision-1 在涵蓋約 15 萬題、共 36 項測試的評比中拿下最高分，速度比 GPT-6 Sol 快約 35 倍。這個「快 35 倍」，就像原本要等 35 秒的事，現在 1 秒就給你答案。
「決策模型」跟你平常用的 ChatGPT 有什麼不同？
最大的差別是：決策模型不寫文章，只做判斷。你平常用的 ChatGPT 這類對話模型，會寫出一段段文字；而 Decision-1 這種決策模型，是你丟給它一個情境、一個問題和幾個固定選項，它直接回你每個選項的機率分數，不囉嗦。
根據 MarkTechPost 10 月 9 日的報導，這類模型專門處理分流、分類、驗證、把關、流程控制這些「選哪個」的工作，例如判斷一封訊息是不是垃圾訊息、一張客訴單該轉給誰。
決策模型天生就是為了產出軟體能直接執行的結果。
出處：微軟官方公告，2026-10-09（譯）
| 類型 | 它做的事 | 輸出 | 適合場景 |
|---|---|---|---|
| 對話模型（如 ChatGPT） | 理解問題、生成內容 | 一段段文字 | 寫文案、回信、整理資料 |
| 決策模型（如 Decision-1） | 在固定選項中做判斷 | 每個選項的機率分數 | 分流、分類、驗證、把關 |
這對台灣中小企業有什麼意義？
重點不是這個模型本身，而是它透露的趨勢：挑 AI 工具，要看「適不適合這件事」，不是看「誰最有名」。
過去大家容易覺得「用最大牌的就對了」。但微軟示範了另一條路：把一個便宜的開源 AI 模型，針對特定任務訓練好，成本可能只有大模型的零頭。微軟自己在內部就測出，用在內容標記上比 GPT-6 Sol 便宜約 200 倍。
為什麼跟你有關你不需要為每件事都用最貴、最大的 AI。回信分類、客訴分流、留言標記這類「選擇題」，用小而專的開源 AI 模型，往往更快也更省。先想清楚「這件事要 AI 做什麼決定」，再挑工具。
你現在可以先做哪 3 件事
- 先盤點你的「選擇題」任務： 把公司裡反覆在做的判斷列出來，例如客訴分類、訂單風險標記、留言要不要回，這些最適合交給便宜的決策型 AI。
- 別急著跟單一品牌綁死： 把 AI 模型當成可替換的零件，導入時先確認資料和流程能換模型，日後才有議價和調整的空間。
- 用小規模、真數據試算成本： 拿一週真實資料跑一次，比較速度、準確率和費用，再決定要不要放大，不要一次全押。
開源 AI 模型重點整理
- 微軟 10 月 9 日推出決策模型 Decision-1，底層用阿里巴巴開源的 Qwen3.5-9B，而非夥伴 OpenAI。
- 價格每百萬 token 約 0.042 美元（約新台幣 1.3 元），輸出免費；速度比 GPT-6 Sol 快約 35 倍。
- 決策模型只做判斷、回機率分數，適合分流、分類、驗證這類選擇題，不是拿來寫文案。
- 對中小企業的啟示：挑 AI 看「適不適合」與成本，別只看品牌，也別跟單一廠商綁死。
常見問題
微軟 Decision-1 是什麼？
微軟在 2026 年 10 月 9 日推出的決策模型，專門幫 AI 做選擇題。你給它情境和幾個固定選項，它直接回每個選項的機率分數，用在分流、分類、驗證等任務，不寫長篇文字。
為什麼微軟用阿里巴巴的開源 AI 模型？
根據 The New Stack 報導，微軟要的是又快又便宜、能快速針對單一任務特化的底子，所以選了開源的 Qwen3.5-9B。微軟也說之後會改用自家 MAI 與 OpenAI 模型，把模型當成可替換的零件。
開源 AI 模型適合中小企業用嗎？
適合用在重複性的判斷工作，例如客訴分流、垃圾訊息辨識、留言標記。這類小而專的模型通常更快也更省；微軟 Decision-1 每百萬 token 只要約 0.042 美元、輸出免費，成本很低。
決策模型和 ChatGPT 有什麼不同？
ChatGPT 這類對話模型會寫出整段文字；決策模型只做判斷，回每個選項的機率分數。前者適合寫文案、回信，後者適合分類、分流、把關這種選擇題工作。
參考資料
- The New Stack：Microsoft skipped OpenAI’s decision model and built its own on Alibaba’s Qwen
- Microsoft：Introducing Microsoft-Decision-1, our model for fast decision-making
- MarkTechPost：Microsoft AI Releases Microsoft-Decision-1, A Qwen3.5-9B Decision-Scoring Model
想把 AI 與自動化導入你的品牌行銷？ 看看優妃思的 AI 與自動化方案
