Microsoft تطلق Decision-1: نموذج مبني على Qwen3.5-9B يختار الإجابة من قائمة

أطلقت Microsoft نموذج Microsoft-Decision-1، وهو نموذج مدمج بـ 9 مليارات معامل. لا يولّد هذا النموذج نصاً، بل يختار إجابة واحدة من مجموعة محددة مسبقاً. أساسه نموذج Qwen3.5-9B المفتوح من Alibaba، وقد أجرت Microsoft عليه تدريباً إضافياً في مرحلة post-training. يرد ذلك في بطاقة النموذج على Foundry. وأعلن الإصدار في مدونة الشركة Achint Srivastava، نائب الرئيس لهندسة البرمجيات في Office of the CTO.

ماذا فعلت Microsoft بالضبط

يعالج Decision-1 مهمة ضيقة. يتلقى النموذج موقفاً وقائمة بالخيارات المسموحة، ويعيد واحداً منها. لا يوجد نص حر، فصيغة الإجابة مقيّدة بصرامة.

تُستخدم هذه النماذج حيث يُبنى حول الذكاء الاصطناعي برنامج تقليدي عادي. ومن أمثلتها توجيه الطلبات، واختيار الوكيل للخطوة التالية، والتصنيف، وترتيب الخيارات. يستطيع نموذج توليدي كبير أداء ذلك، لكنه أعلى تكلفة وأقل قابلية للتنبؤ في إجاباته. أما نموذج بـ 9 مليارات معامل بمخرجات محدودة فهو أرخص في التشغيل وأسهل في التحقق: الإجابة إما أن تكون ضمن القائمة أو لا تكون.

هذا استنتاجنا بشأن السيناريوهات المعتادة لهذه الفئة من النماذج. أما مجالات استخدام Decision-1 تحديداً فيُستحسن التحقق منها في إعلان Microsoft نفسه.

لماذا Qwen وليس Phi الخاص بها

لدى Microsoft عائلتها الخاصة من النماذج الصغيرة Phi. ومع ذلك اعتمدت الشركة في Decision-1 على أوزان Alibaba المفتوحة. يعكس ذلك طريقة عمل سوق النماذج الصغيرة: يزداد الاعتماد على نموذج أساسي جاهز، وتتشكل القيمة في مرحلة التدريب الإضافي لمهمة بعينها. وبالنسبة لشركة أمريكية كبرى، فإن استخدام نموذج صيني open-weight في منتج على منصتها الخاصة يُعد إشارة أيضاً. فقد رجحت جودة النموذج الأساسي وانفتاحه على حساب منشئه.

لا توجد مؤشرات على أن Microsoft حاولت إخفاء النموذج الأساسي. فالمصدر مذكور صراحةً في بطاقة النموذج.

المعطيات الرئيسية

• الاسم: Microsoft-Decision-1.
• النموذج الأساسي: Qwen3.5-9B من Alibaba، open-weight.
• الحجم: نحو 9 مليارات معامل.
• نوع المخرجات: اختيار من خيارات ثابتة، وليس توليد نص.
• التحسين: post-training بجهود Microsoft.
• المنصة: كتالوج النماذج في Foundry.
• الإعلان: Achint Srivastava، Office of the CTO.

لا يتضمن الجزء المتاح من الإعلان أي benchmarks، ولا وصفاً لبيانات التدريب، ولا شروط الترخيص. ومن دون هذه المعلومات لا تتوافر حتى الآن أرضية لمقارنة Decision-1 بالنماذج العامة.

ما الذي يجب التحقق منه قبل الاعتماد

إذا كان في منتجك خطوة من نوع «اختر واحداً من N»، فمن المفيد اختبار Decision-1 إلى جانب الحل الحالي. قارن أربعة أمور: الدقة على بياناتك، وزمن الاستجابة، وتكلفة الطلب الواحد، وثبات الإجابات عند التشغيل المتكرر. ويُتوقع أن تظهر الميزة تحديداً حيث تكون الخيارات معروفة مسبقاً وقليلة العدد.

اقرأ بطاقة النموذج في Foundry بصورة مستقلة. يلزم توضيح الترخيص، فهو موروث من Qwen3.5 وقد تكون له شروطه الخاصة. ويجدر أيضاً معرفة ما إذا كان النموذج يدعم لغتك وصيغة قائمة الخيارات لديك. فإذا جاءت الإجابات عن هذه الأسئلة مرضية، يمكن لنموذج صغير متخصص أن يحل محل استدعاء LLM كبير في جزء من خط المعالجة، وأن يخفض التكاليف دون فقدان القدرة على التحكم.