SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Microsoft-Decision-1 wybiera z listy zamiast pisać, a w niezależnym teście zajął szóste miejsce z czternastu

Microsoft-Decision-1, wydany 9 października model oparty na Qwen3.5-9B, nie pisze tekstu, tylko przy każdej dozwolonej odpowiedzi zwraca prawdopodobieństwo, które agent porównuje z progiem. Microsoft obiecuje 35-krotne przyspieszenie względem GPT-6 Sol, ale w niezależnym teście Anassa Kartita model trafił w 75 z 82 pytań, zajął szóste miejsce z czternastu i był tylko około 2,4 raza szybszy. Kolejność opcji go nie myli, za to jako jedyny dał się złapać na polecenie ukryte w recenzji, więc sprawdzi się jako tani filtr w agencie, ale nie przy surowym tekście od obcych ludzi.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  5 min  · 

Microsoft-Decision-1 wybiera z listy zamiast pisać, a w niezależnym teście zajął szóste miejsce z czternastu
Ilustrację przygotowała AI.

Microsoft wypuścił 9 października model, który nie pisze ani jednego zdania. Microsoft-Decision-1 dostaje opis sytuacji i listę dozwolonych odpowiedzi, a przy każdej z nich zwraca prawdopodobieństwo, które program może od razu wrzucić do zwykłego warunku if. Do tej pory takie drobne decyzje w agencie, na przykład którym modelem obsłużyć zapytanie albo czy ponowić nieudany krok, zlecało się zwykle dużemu modelowi językowemu: prosiło się go o odpowiedź jednym słowem i liczyło, że posłucha. Sam pomysł uważam za rozsądny. Liczby, którymi Microsoft go sprzedaje, traktuję jednak jak deklarację producenta, bo pierwszy niezależny test dał mu szóste miejsce na czternaście modeli i przyspieszenie dużo mniejsze, niż obiecywano.

Jak zadaje się pytanie modelowi Decision-1

Każde zapytanie ma dwie części: stan, czyli opis tego, co się dzieje, oraz zestaw nazwanych pytań. Pytanie typu noul wymaga odpowiedzi tak lub nie, typu choice wyboru jednej z kilku opcji, a typu score oceny na skali. W przewodniku na blogu Microsoft Tech Community autor opisuje awarię: usługa płatności nie działa od 20 minut, klienci nie mogą dokończyć zakupów i nie ma obejścia. Na pytanie, czy incydent wymaga natychmiastowej reakcji, model odpowiada "tak" z pewnością 99,75%, a w ocenie priorytetu daje mu niemal najwyższy z trzech poziomów. Za dolara można w ten sposób podjąć ponad 275 tysięcy takich decyzji, bo całe zapytanie zmieściło się w niecałych stu tokenach, a płaci się tylko za te wejściowe.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Microsoft otwiera agenta, który czyta repozytorium, zanim napisze testy
Premiera / Narzędzie

Microsoft otwiera agenta, który czyta repozytorium, zanim napisze testy

4 min

Microsoft udostępnił na licencji MIT agenta code-testing-generator, który zanim napisze testy jednostkowe, przeszukuje repozytorium, wykrywa język i framework oraz ustala prawdziwe komendy budowania. Na wewnętrznym benchmarku ze 152 zadań zaliczył 140 wobec 120 Copilota na tym samym modelu, czyli o 63% mniej porażek. Cały zysk skupia się w ogólnikowych poleceniach typu „napisz testy”, gdzie liczba porażek spadła z 30 do 10; przy szczegółowych promptach oba wypadły tak samo. To nie przełom, tylko porządne rusztowanie automatyzujące nudne rozeznanie pomijane przy jednej linijce polecenia.

FrontierCode 1.1: Claude Opus 5.5 wygrywa, ale przechodzi wszystkie blokady tylko w 58% prób
Model / Badania

FrontierCode 1.1: Claude Opus 5.5 wygrywa, ale przechodzi wszystkie blokady tylko w 58% prób

4 min

Claude Opus 5.5 wygrał benchmark FrontierCode 1.1 od Cognition z wynikiem 52,2%, choć wszystkie kontrole blokujące przeszedł tylko w 57,7% prób, a każda oblana blokada zeruje próbę mimo zielonych testów. Artificial Analysis sprawdziło 23 modele na zadaniach od opiekunów Celery czy Mattermost, które oceniają, czy ktoś przyjąłby taki pull request. Przewaga nad GPT-6.1 Sol to 3,1 punktu przy koszcie 10,15 dolara za zadanie wobec 0,81 dolara, więc do codziennej pracy agenta bardziej opłaca się tańszy model.

SWE-1.7 dobija do czołówki modeli do kodu za ułamek jej ceny
Model / Badania

SWE-1.7 dobija do czołówki modeli do kodu za ułamek jej ceny

3 min

Cognition wypuściło 8 lipca SWE-1.7, model napędzający agenta Devin, i reklamuje go ostrożnie: dobił do czołówki za ułamek jej ceny. Na własnym teście FrontierCode osiąga 42,3%, tuż pod GPT-5.5 i cztery punkty pod Opus 4.8, choć poprzednia wersja miała tu ledwie 9,4%. Model grzebie w kodzie dłużej i chętniej dopisuje testy, ale rusza więcej plików, niż trzeba. Haczyk w tym, że najtrudniejszy z benchmarków napisał sam Cognition, a konkretnej ceny w całym wpisie nie pada ani razu.