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决策模型价格战：OpenAI、Perplexity、微软定价差5倍
五周内七款决策模型扎堆发布，OpenAI定价$0.10、Perplexity低至$0.02、微软居中$0.042。本文梳理完整定价表、基准测试可信度、延迟数据与原型选型建议。
Jev如何将问题转化为决策：决策模型架构解析
深入解析Jev决策模型的四层契约架构：状态契约、类型化输出、概率契约与应用策略契约，探讨AI决策系统如何从模糊回答走向可执行决策。
Drex v2.0 发布：不发散文只下判断的决策模型
Nace.AI 发布 Drex v2.0 决策模型，不发散文本而是直接输出带概率的判断，支持是否题、多选题和评分题，输出免费，与 TypeSafe Jev 共享 API 契约，决策模型正成为独立品类。
Liquid AI d1 决策模型上线 AI Gateway：不生成文本，直接输出结构化答案
Liquid AI 的 d1 决策模型上线 AI Gateway，不生成文本 token，直接对共享状态输出带概率的结构化答案，支持布尔、选项、打分三类问题及图像视觉判断，可通过 AI SDK、OpenAI 兼容和 TypeSafe 三种 API 调用。
微软Decision-1上线AI Gateway：用概率化决策革新AI工作流
微软Decision-1模型登陆AI Gateway，支持是非题、选择题和评分题三种决策类型，返回概率化结果，可用于工单分类、工作流路由和AI回答评估。一个API Key即可接入。
Microsoft-Decision-1 上线：首个 systemone 调用与免费输出
微软发布 Microsoft-Decision-1 决策模型，托管于 Foundry 和 OpenRouter，输出 token 免费，基于 Qwen3.5-9B 并将 rebase 至 MAI。本文解析其 API 形态、定价、官方数据及生产接入注意事项。
THX-01：322M参数开源决策模型，10毫秒完成单次推理
HAL-X AI开源322M参数非自回归决策模型THX-01，单次前向传播约10毫秒完成推理，提供免费API与Apache 2.0开源权重。本文解析其RLCD校准训练方法、六种决策类型及与TypeSafe Jev的基准对比。
微软发布Decision-1：主打快速决策的新型AI模型
微软发布全新AI模型Microsoft-Decision-1，专注结构化决策任务，在延迟和质量上同时超越大语言模型（LLM）及其他决策模型，目前已在微软内部用于事件响应、质量控制和科学发现等场景测试。
微软基于阿里Qwen推出决策模型，决策模型浪潮兴起
微软基于阿里Qwen3.5-9B推出决策模型Microsoft-Decision-1，在结构化决策任务上超越LLM和Jev模型。HuggingFace上超65%开源决策模型采用Qwen，微软正测试其在多领域的应用。
24天估值翻37倍：决策模型Jev如何引爆硅谷新赛道
决策模型Jev仅用24天估值暴涨37.5倍至75亿美元，母公司TypeSafe AI完成8.7亿美元A轮融资。本文解析这款"只做判断不说话"的AI模型为何引爆硅谷新赛道，以及微软、OpenAI、Cloudflare的快速跟进。
三大AI决策模型对决Polymarket：谁更能预测未来？
开发者用开源项目让 OpenAI Decisions API、TypeSafe Jev 和 Cloudflare Clef 三大决策模型同场预测未来，并与 Polymarket 实时赔率对比。实验揭示模型会复读市场价格，以及三者截然不同的推理风格。
Aplomb 1：53亿参数决策模型，1M上下文四模态输入
EmpirioLabs 发布开放权重决策模型 Aplomb 1，基于 Qwen3.5-4B，仅 53 亿参数却支持 1M token 上下文、文本图像视频音频四模态输入，并为工具调用参数返回概率，在 4B 级别 Decision Index 榜单登顶。
亚马逊推出决策模型Strands Decider 2B，AI决策赛道升温
亚马逊AWS旗下Strand Labs发布决策模型Strands Decider 2B，对标流行的Jeva类决策模型。本文解析决策模型赛道的升温趋势、轻量化2B模型的实用价值以及市场竞争格局。
Layla真是开源版Jev吗？深度扒开开源决策模型的真相
开源决策模型Layla号称比闭源Jev快50倍，是真平替还是营销？本文深扒Layla的双向编码器架构、速度对比水分、微调前后准确率差异与多语言翻车点，解析它为何在国内开发者圈爆火。
本地部署Laya决策模型：45ms响应、零成本的开源替代方案
开源决策模型Laya本地部署实测：421MB模型体积、单次决策仅45ms、可跑60fps，对比云端Jev的300ms延迟优势明显。本文详解通过Panel AI一键部署Laya的完整流程与注意事项。
Laya开源决策模型：421M参数用RLCD超越Jev基准
开发者NandhaKishorM推出开源决策模型Laya，采用421M参数非自回归架构，结合ModernBERT编码器与RLCD强化学习方法，在单卡上训练并超越Jev基准。支持意图路由、内容审核等决策任务，约35ms完成推理。