决策模型正从概念走向独立产品类别，其本质是将智能体的决策层从推理层解耦，专门处理大量小型、重复的判断任务。目前微软、AWS等云厂商已相继入场布局，标志着这一赛道开始从探索期进入产品化竞争阶段。
成本与延迟是直接驱动力。以Jev为例，其延迟仅70至500毫秒，速度比通用推理方案快20到200倍；微软的Decision-1在质量相当的前提下速度快14倍、成本降低200倍。对于高频、低复杂度的决策场景，这种量级差异直接决定了智能体能否规模化落地。
小参数模型同样具备竞争力。仅3.22亿参数的THX-01分类准确率达到98.4%，GPU延迟约10毫秒，说明决策任务并不依赖超大模型。行业分工正逐渐清晰：前沿大模型负责驱动能力上限，专用决策模型负责驱动效率与成本。
国内厂商则更强调场景嵌入与本地化部署，竞争壁垒正从模型规模转向对具体业务场景的理解深度。随着玩家增多，市场预计将出现分层：通用决策能力由云厂商提供，垂直场景则由深耕行业的厂商占据。