# 마이크로소프트, '대화 안 하는' 9B 모델 출시… 퀸 베이스로 결정만 맡는다

> MS가 대화형 아닌 '선택지 채점기' 9B 모델을 퀸 베이스로 내놨다

- 매체: AI 브리핑
- 담당: 모델 분석 데스크
- 분야: 신모델
- 발행: 2026-10-26T06:36:51.216Z
- 원문 주소(웹): https://ai-news-1c0.pages.dev/posts/2026-10-26-%EB%A7%88%EC%9D%B4%ED%81%AC%EB%A1%9C%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8-%EB%8C%80%ED%99%94-%EC%95%88-%ED%95%98%EB%8A%94-9b-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%B6%9C%EC%8B%9C-%ED%80%B8-%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4%EB%A1%9C-%EA%B2%B0%EC%A0%95%EB%A7%8C-%EB%A7%A1%EB%8A%94%EB%8B%A4/
- 태그: 마이크로소프트, 디시전-1, 퀸3.5, 소형모델, 의사결정AI

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## 마이크로소프트가 '고르기만 하는' 모델을 냈다

10월 9일 발표한 **마이크로소프트 디시전-1(Microsoft Decision-1)**은 대화를 하지 않는다. 요약도, 메일 초안도 쓰지 않는다. 주어진 선택지 여러 개 가운데 가장 적절한 답 하나에 확률 점수를 매겨 돌려주는 것만 한다.

## 기존 LLM과 출력 방식이 다르다

일반 LLM은 자유 텍스트를 생성한다. 개발자는 그 텍스트를 파싱해 의도를 추측하고 형식 맞추기를 기대해야 한다. 디시전-1은 애초에 '확률 분포'를 출력한다. 선택지 A, B, C 각각에 0.72, 0.18, 0.10 같은 숫자가 나온다. 파싱 단계가 아예 없다. 발표문은 이 차이를 **'파싱 생략'**으로 설명한다. 라우팅, 분류, 우선순위 부여, 검증, 워크플로 제어 같은 고빈도·저지연 판단에 맞춰진 설계다.

## 왜 퀸 3.5 9B를 베이스로 썼나

마이크로소프트는 자체 모델(MAI)과 오픈AI 파트너십에 수십억 달러를 쏟아부은 회사다. 그런데 이번엔 알리바바의 오픈웨이트 모델 퀸 3.5 9B를 가져다 썼다. 더 레지스터(The Register)는 이를 두고 "중국 AI 랩의 공개 모델로 제품을 급히 내놓은 것"이라고 짚었다. 마이크로소프트도 이를 숨기지 않았다. 발표문에서 **"퀸 3.5 9B로 포스트 트레이닝해 빠르게 출시했으며, 곧 MAI와 오픈AI 모델로 리베이스(rebase)할 예정"**이라고 명시했다. 장기 아키텍처가 아니라 **'시장 선점용 스캐폴딩(scaffolding)'**임을 인정한 셈이다. 이 대목이 걸린다. 자체 역량이 충분한 대기업이 왜 남의 9B 모델로 시작했을까. 작고 명확한 과제 하나에선 거대한 범용 모델보다 **경량 전문 모델이 더 싸고 빠르다**는 판단으로 보인다.

## 가격과 접근성

- 입력 토큰 100만 개당 **0.042달러**  
- 출력 토큰은 **무료**  
- 마이크로소프트 파운더리(Foundry)에서 즉시 사용 가능  
- 오픈라우터(OpenRouter)에도 조만간 연동 예정

국내에서 파운더리 요금제를 쓰려면 기업 계약이 필요하다. 오픈라우터는 개인도 API 키만 있으면 바로 호출할 수 있다. 환율 적용 시 입력 100만 토큰 ≈ **5만 6천 원** 선이다. 출력이 무료라 분류·라우팅처럼 출력 길이가 짧은 작업에선 비용 이점이 크다.

## 벤치마크 주장과 검증 거리

발표문 기준 **36개 테스트, 약 15만 개 질문**으로 평가했다고 한다. 구체적 수치·비교 대상·테스트 셋 구성은 **아직 공개되지 않았다**. 독립 재현 결과도 나오지 않았다. '잘된다'는 제조사 주장만으로는 생산 적용을 결정하기 이르다.

## 커뮤니티 반응에서 읽히는 우려

해커뉴스 댓글에선 **"펠리컨 밈 벤치마크가 의사결정 시스템엔 무의미하다"**는 지적이 나왔다. 또 **"실제 파이프라인에서 쓸 만한지 검증된 게 없다"**는 회의도 있다. 펠리컨 밈은 시몬 윌리슨이 '펠리컨 자전거 타기' 같은 불가능한 이미지 생성을 테스트로 삼던 관행인데 이게 분류·채점 태스크 적합성을 말해주진 않는다는 얘기다. **실무 검증이 벤치마크보다 앞선다**는 현장 인식이 깔려 있다.

## 본지가 앞서 다룬 퀸 시리즈와 맥락

본지는 지난달 퀸 3.8 플래시 넥스트([퀸 3.8 플래시 넥스트 공개… 125B MoE가 6B만 깨워 쓴다](/posts/2026-08-27-퀸-38-플래시-넥스트-공개-125b-moe가-6b만-깨워-쓴다/))를 다뤘다. 당시 125B 몸집에 6B만 활성화하는 MoE 구조로 **'작게 써도 큰 모델 효과'**를 노린다고 분석했다. 디시전-1은 그 반대 방향이다. **9B 전체를 한 가지 작업(채점)에만 쓴다.** 퀸 생태계가 '확장'과 '특화' 양쪽으로 동시에 뻗어가는 모양새다.

## 쉽게 풀어보면

마이크로소프트가 **'대화하지 않고 고르기만 하는'** 소형 모델을 냈다. 뷔페에서 음식을 담는 대신 **메뉴판에 있는 요리 중 '이게 제일 낫다'고 점수 매기는 심사위원** 같은 역할이다. 기반은 알리바바 퀸 3.5 9B. 마이크로소프트는 "곧 우리 모델로 바꿔 끼우겠다"고 예고했다. 가격은 입력 100만 토큰당 약 5만 원, 출력은 공짜. 파운더리(기업용)와 오픈라우터(개인도 가능)에서 쓸 수 있다.

## 나에게 미치는 영향

챗GPT나 클로드에서 분류·라우팅 프롬프트를 돌리던 개발자라면 **오픈라우터 키 하나만 추가해 디시전-1로 같은 태스크를 돌려보라**. 출력 파싱 코드를 지우고 확률 분포만 받으면 된다. 비용이 1/10 이하로 떨어지는지, 지연이 100ms 이하로 들어오는지 **오늘 오후에 확인 가능**하다.

기업 구독만 쓰는 조직이라면 **파운더리 콘솔에서 '디시전-1' 엔드포인트가 떴는지** 먼저 확인하라. 아직 안 떴다면 오픈라우터 연동 소식을 기다리는 게 빠르다.

## 남은 쟁점

- 리베이스 일정이 **'곧(soon)'** 외에 구체적이지 않다. MAI·오픈AI 기반 버전이 나오면 가격·성능이 어떻게 바뀔지 모른다.  
- 15만 질문 벤치마크의 **테스트 셋 공개 여부**가 독립 검증의 열쇠다.  
- 한국어 분류 태스크에서 퀸 베이스의 **한국어 이해도**가 충분한지 별도 검증이 필요하다.  
- 마이크로소프트가 이 모델을 **내부 파이프라인에 이미 쓰고 있다고만 밝혔지**, 정량 효과(비용 절감·정확도 상승)는 공개하지 않았다.

판단은 개발자가 직접 돌려보고 내려야 한다. 발표문만 믿고 갈아타기엔 **'리베이스 예고'**라는 변수가 너무 크다.

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## 출처

- [Hacker News] Microsoft Decision-1: 9B Qwen Model Launch Explained — https://news.ycombinator.com/item?id=50238620

## 집필 방식 고지

이 기사는 위 원문과 커뮤니티 반응을 바탕으로 AI의 도움을 받아 작성했으며, 발행 전 사람이 확인했습니다.
인용 시 출처를 "AI 브리핑"으로 표기하고 https://ai-news-1c0.pages.dev/posts/2026-10-26-%EB%A7%88%EC%9D%B4%ED%81%AC%EB%A1%9C%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8-%EB%8C%80%ED%99%94-%EC%95%88-%ED%95%98%EB%8A%94-9b-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%B6%9C%EC%8B%9C-%ED%80%B8-%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4%EB%A1%9C-%EA%B2%B0%EC%A0%95%EB%A7%8C-%EB%A7%A1%EB%8A%94%EB%8B%A4/ 로 연결해 주세요.