Microsoft hat mit Decision-1 ein eigenes KI-Entscheidungsmodell vorgestellt. Das auf Qwen3.5-9B basierende Modell ist für schnelle Klassifikations- und Routing-Aufgaben optimiert und erreicht laut unternehmenseigenen Tests eine Genauigkeit von 83,5 Prozent bei einer Latenz von 85 Millisekunden über 36 Benchmarks hinweg.
Funktion und Marktpositionierung
Decision-1 reiht sich in den wachsenden Markt der KI-Entscheidungsmodelle ein, wo es bereits Angebote von OpenAI, Cloudflare und dem Startup Jev gibt. Diese Modelle sind für schnelle, strukturierte Entscheidungen konzipiert. Microsofts Decision-1 kann Klassifikationen, Bewertungen und Routing-Entscheidungen treffen. Das Unternehmen sieht zudem das Potenzial, Agenten in komplexen Umgebungen zu führen und zu steuern.
Leistung und technische Grundlage
Decision-1 basiert auf dem Modell Qwen3.5-9B. Microsoft gibt an, dass es das genaueste getestete Modell über 36 Benchmarks ist, die fast 150.000 Fragen umfassen. In Bezug auf die Geschwindigkeit ist Decision-1 laut Microsoft 2,5-mal schneller als der Zweitplatzierte, H2O-Lightning-4B. Die Open-Source-Modelle Clef von Cloudflare, die ebenfalls auf Qwen basieren, wurden in diesem Vergleich nicht berücksichtigt.
Verfügbarkeit und Kosten
Decision-1 ist über Microsoft Foundry und OpenRouter zugänglich. Die Kosten für Eingabe-Tokens betragen 0,042 US-Dollar pro Million, während Ausgabe-Tokens kostenlos sind. Das Startup Jev, das Mitte September den Trend der Entscheidungsmodelle auslöste, sah seine Technologie rasch von offenen Small Language Models adaptiert und übertroffen.
Thema: Microsoft. Quelle/Inspiration: The Decoder.