Microsoft presentó el 9 de octubre de 2026 Microsoft-Decision-1, un modelo de IA que no redacta respuestas: recibe un texto y una lista cerrada de opciones y devuelve la probabilidad de cada una. Está disponible para desarrolladores en Microsoft Foundry y en OpenRouter. Interesa a quien quiera clasificar mensajes, filtrar contenido o controlar un chatbot sin pagar un modelo grande.
Lo que se sabe
- Qué es: Microsoft lo llama «modelo de decisión». Según su nota del 9 de octubre, está pensado para enrutar, clasificar, priorizar y verificar dentro de aplicaciones y agentes.
- Cómo responde: la documentación de Microsoft Learn describe tres tipos de pregunta: sí o no, elegir entre opciones y puntuar en una escala. Devuelve números, sin explicación escrita.
- De dónde sale: Microsoft dice que lo construyó a partir del modelo Qwen3.5-9B y que lo pasará pronto a otros modelos, entre ellos los suyos (MAI) y los de OpenAI.
- Precio: 0,042 dólares por millón de tokens de entrada. La salida no se cobra, según la nota.
- Dónde está: en Microsoft Foundry, que pide una suscripción de Azure con método de pago según la documentación, y en OpenRouter, que lo lista desde el 9 de octubre con un contexto de 33.000 tokens y Azure como único proveedor.
- Lo que mide Microsoft: la mayor precisión en su comparación de 36 pruebas con casi 150.000 preguntas, y una latencia mediana 35 veces menor que la de GPT-6 Sol. La nota se actualizó después de publicarse y hoy sitúa el segundo puesto en H2O-Lightning-4B, 2,5 veces más lento.
- Lo que reconoce: la propia documentación avisa de que la puntuación puede cambiar según cómo se redacten u ordenen las opciones, de que la calibración es mejor en tareas conocidas y de que no debe usarse como única base para decidir sobre personas.
Qué cambia y qué no
Cambia el precio de una tarea muy común. Con un modelo de chat, clasificar un mensaje o decidir si un texto cumple una regla también paga el texto de la respuesta. Aquí la respuesta es un número y no se cobra.
No cambia la necesidad de probar. Las cifras de rendimiento son de Microsoft y ningún tercero las ha medido todavía. Ni la nota ni la documentación dicen en qué idiomas rinde mejor; la nota solo menciona tareas multilingües entre sus pruebas. Y la ficha de OpenRouter avisa de que los pesos del modelo se actualizan de forma continua, aunque la forma de la API no cambie: lo que funcione hoy puede comportarse distinto dentro de unas semanas.
Tampoco sustituye a un chatbot. El modelo no conversa, no traduce y no resume. Sirve para el paso de en medio: decidir qué hacer con un texto antes de que actúe una persona u otro modelo.
Cómo saber si te afecta
- Busca en tu web las decisiones repetitivas. Mensajes del formulario de contacto que hay que repartir entre ventas, soporte y spam; comentarios del blog que hay que aprobar; consultas al chatbot que conviene pasar a una persona.
- Haz la cuenta. Con 10.000 mensajes al mes de unos 500 tokens cada uno, contando la pregunta y las opciones, entran 5 millones de tokens: unos 0,21 dólares al precio publicado. La cuenta es una estimación de este artículo y no incluye otros costes de Azure ni de OpenRouter.
- Prueba con 50 casos reales. Antes de dejar que decida solo, pásale 50 mensajes ya clasificados a mano, en español, y compara. Si falla en más casos de los que aceptarías de una persona nueva, no lo automatices. Repite la prueba cada cierto tiempo, porque el modelo se sigue actualizando.
- Pon un umbral. Como devuelve probabilidades, puedes actuar solo cuando supera, por ejemplo, el 90 % y mandar el resto a revisión humana. La documentación pide validar ese umbral con ejemplos etiquetados.
- Vigila tu chatbot. El ejemplo de la documentación pregunta si una respuesta promete un reembolso. La misma idea sirve para frenar respuestas que prometan precios, plazos o garantías que tu negocio no da.
- No decidas sobre personas. Para filtrar candidatos, conceder créditos o algo parecido, la propia Microsoft desaconseja usar solo esta puntuación.
- Si no programas, pregunta a quien mantiene tu web o tu chatbot si usa un modelo de chat para clasificar y cuánto le cuesta. Es el punto donde este tipo de modelo puede abaratar.
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Fuentes
- Microsoft (Command Line), «Introducing Microsoft-Decision-1, our model for fast decision-making», Achint Srivastava, 9 de octubre de 2026 (en inglés)
- Microsoft Learn, «Deploy and use Microsoft-Decision-1 in Microsoft Foundry» (en inglés)
- OpenRouter, ficha de Microsoft-Decision-1 (en inglés)
Actualizaciones: aquí se añadirán las mediciones independientes del modelo y cualquier cambio de precio o de modelo base que publique Microsoft.