Kürzlich veröffentlichte Microsoft das Entscheidungsmodell Microsoft-Decision-1, dessen erste Version auf dem Open-Source-Modell Qwen3.5-9B von Alibaba Cloud basiert und hauptsächlich für Textklassifizierung und strukturierte Entscheidungsaufgaben eingesetzt wird. Das Modell ist bereits über Microsoft Foundry verfügbar und soll künftig an OpenRouter angebunden werden. Microsoft gab an, dass künftige Versionen auf selbstentwickelte Modelle sowie OpenAI-Modelle als Basis setzen werden.
Im Gegensatz zu großen Sprachmodellen, die primär zur Texterstellung oder für komplexe Schlussfolgerungsaufgaben dienen, geben Entscheidungsmodelle für spezifische Fragen in der Regel Ergebnisse aus einem begrenzten Spektrum aus und versehen verschiedene Optionen mit Wahrscheinlichkeitsbewertungen. Diese Modelle generieren schneller, verursachen geringere Nutzungskosten, und ihre Ausgaben lassen sich leichter direkt von Softwaresystemen aufrufen, was sie für Unternehmensszenarien geeignet macht, die keine offenen Texte erfordern. Allerdings können Entscheidungsmodelle weiterhin Klassifizierungs- oder Beurteilungsfehler produzieren.
Microsoft-Decision-1 schneidet in Benchmark-Tests hervorragend ab
Die von Microsoft veröffentlichten Testergebnisse zeigen, dass Microsoft-Decision-1 in Latenztests eine Geschwindigkeit von etwa dem 2,5-Fachen von H2O-Lightning-4B und dem 2,8-Fachen von Jev erreicht. In 36 Benchmark-Tests erzielte das Modell eine Genauigkeit von 83,5 %; der Konfidenzwert lag bei 92,2 % und platzierte sich damit direkt hinter Quyet-1.0-Large. Microsoft gab zudem an, dass die Kosten bei Textklassifizierungsaufgaben mehr als 20-mal niedriger liegen als bei OpenAIs GPT-6 Sol.
Derzeit werden für die Eingabe pro 1 Million Token US$0,04 (ca. HK$0) berechnet, die Ausgabe ist kostenlos.
In jüngster Zeit rücken Entscheidungsmodelle in den Fokus mehrerer KI-Unternehmen. Nach der Veröffentlichung von Jev durch TypeSafe AI brachten auch OpenAI, Cloudflare, Liquid AI, Perplexity, Snowflake und H2O.ai entsprechende Modelle oder APIs auf den Markt. Mittlerweile sind über 100 derartige Modelle am Markt vertreten, darunter H2O-Lightning-4B, das ebenfalls auf der Qwen3.5-Modellreihe basiert.