Microsoft-Decision-1 bekommt die möglichen Antworten vorgegeben und hängt an jede eine Wahrscheinlichkeit, einen eigenen Text formuliert es dabei nicht.

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Ein Modell für feste Antwortlisten

Vorgestellt hat Microsoft das Modell am Freitag, 9. Oktober 2026, in einem Blogbeitrag. Erreichbar ist es über Microsofts Plattform Foundry oder über OpenRouter.

Das Prinzip ist bewusst schmal gehalten. Wer Decision-1 einsetzt, gibt eine feste Liste von Antwortmöglichkeiten vor, und das Modell liefert für jede Option eine Wahrscheinlichkeit. Unterstützt werden laut Microsoft Ja/Nein-Fragen, die Auswahl aus mehreren Optionen und Bewertungen. Hinzu kommt das Benoten von KI-Antworten nach vorgegebenen Kriterien. Gedacht ist das Ganze für Weiterleitung, Einordnung, Priorisierung, Prüfung und Ablaufsteuerung. Als weitere Einsatzzwecke nennt Microsoft, Kundenfeedback einheitlich zu kennzeichnen und zu prüfen, ob eine Eingabe festgelegte Anforderungen erfüllt, um sie dann anzunehmen, abzulehnen oder zur Prüfung zu markieren. Erklärungen zu den ausgegebenen Werten liefert Decision-1 laut heise nicht.

Technisch steckt ein nachtrainiertes Qwen3.5-9B dahinter. Microsoft will das Modell nach eigenen Angaben bald auf andere Grundlagen umstellen, darunter eigene MAI-Modelle und Modelle von OpenAI. Einen Termin dafür nennen die gelesenen Quellen nicht.

Preis und Leistung, wie Microsoft sie beziffert

Für die Nutzung verlangt Microsoft 0,042 US-Dollar je Million Eingabe-Tokens. Ausgabe-Tokens sind laut Microsoft kostenlos.

Auch die Leistungszahlen kommen aus dem Haus des Anbieters. In Microsofts eigenem Vergleich über 36 Benchmarks mit fast 150.000 Fragen erreichte Decision-1 die höchste Genauigkeit, und in Microsofts Messung war es 35-mal schneller als GPT-6 Sol. Zur Stabilität nennt Microsoft eine weitere Zahl: Bei acht Arten von Umformulierungen derselben Anfrage ändert das Modell seine Entscheidung im Schnitt in 1,3 Prozent der Fälle. Die Wahrscheinlichkeiten sollen dabei wörtlich zu nehmen sein. Ziel ist laut Microsoft, dass eine Vorhersage mit 90 Prozent in repräsentativen Fällen etwa neunmal von zehn stimmt.

Als Praxisbeispiel führt Microsoft Xbox Research an. Sie hat mit dem Modell mehr als 10.000 offene Rückmeldungen aus Umfragen und von Plattformen festen Themen zugeordnet. Die Qualität war laut Microsoft vergleichbar mit GPT-6 Sol, bei mehr als 14-facher Geschwindigkeit und 200-mal geringeren Kosten.

Unabhängige Messungen zu einer dieser Zahlen nennt keine der gelesenen Quellen.

Was heise einwendet und was offen bleibt

Kritisch sieht heise vor allem den Maßstab. Den wiederholten Vergleich mit GPT-6 Sol hält das Portal für nicht unbedingt sinnvoll, weil dort ein großes Sprachmodell gegen ein kleines Spezialmodell antritt. Das Verhalten von Decision-1 sei zwar besser als bei vielen Sprachmodellen. So verlässlich wie algorithmische Systeme oder Entscheidungsbäume sei es aber nicht.

The Verge ordnet die Vorstellung zeitlich ein. Microsoft kündigte das Modell wenige Tage nach OpenAIs neuer Decisions API an, und das Magazin sieht sinngemäß ein Zeitalter der Entscheidungsmodelle beginnen. Ein weiteres Modell dieser Gattung haben wir im Beitrag zu Cloudflare Clef vorgestellt.

Zwei Fragen beantworten die Quellen nicht. Ob Decision-1 mit deutschsprachigen Eingaben gleich gut arbeitet, sagt keine von ihnen, und auch die Region, in der die Daten verarbeitet werden, wird nirgends genannt. Für einen Betrieb, der Kundenmails oder Reklamationen durch das Modell schicken will, gehören beide Punkte vor den ersten Test.

Unsere Einschätzung

Aus unserer Sicht passt ein solches Modell zu Sortierarbeit, die heute jemand im Büro von Hand erledigt: Eingangsmails einem Bereich zuordnen, Reklamationen nach Dringlichkeit kennzeichnen, prüfen, ob ein Formular vollständig ausgefüllt ist. Bei diesen Aufgaben steht am Ende eine von wenigen festen Möglichkeiten. Ein ausformulierter Text hilft dort wenig, eine sauber begrenzte Auswahl dagegen viel.

Wir würden trotzdem klein anfangen. Am Anfang steht eine Stichprobe aus echten Fällen des eigenen Betriebs, die ein Mitarbeiter vorher von Hand eingeordnet hat. Dann läuft das Modell über dieselben Fälle, und gezählt wird, wie oft es danebenliegt. Microsofts eigenes Ziel liefert dafür einen brauchbaren Prüfstein: Von den Fällen, die das Modell mit 90 Prozent bewertet, müssten ungefähr neun von zehn stimmen. Ob das bei deutschen Mails und den eigenen Kategorien zutrifft, zeigt erst diese Zählung. Solange sie nicht gemacht ist, entscheidet das Modell nichts allein, es macht Vorschläge, die jemand bestätigt. Die Umformulierungs-Angabe lässt sich nebenbei mitprüfen, indem dieselbe Anfrage in zwei Fassungen durchläuft.

Von den Einsatzzwecken, die Microsoft nennt, halten wir einen für den wichtigsten: Neben Annehmen und Ablehnen steht das Markieren zur Prüfung. Wer ein solches Modell in einen Ablauf einbaut, sollte genau diesen dritten Weg vorsehen und vorher festlegen, unterhalb welcher Wahrscheinlichkeit ein Fall bei einem Mitarbeiter landet. Wo diese Schwelle sinnvoll liegt, hängt davon ab, was ein falsch einsortierter Fall kostet, und das weiß nur der Betrieb selbst.

Eine Wahrscheinlichkeit ohne Begründung taugt nicht für Fälle mit rechtlicher Wirkung. Dort bleibt aus unserer Sicht ein Mensch dran, egal wie gut die Trefferquote ausfällt.

Quellen

Die genannten Angaben stützen sich auf folgende öffentlich zugängliche Quellen (Stand der Recherche: 13. Oktober 2026):

Häufige Fragen

Was ist Microsoft-Decision-1?

Microsoft-Decision-1 ist ein KI-Modell, das Microsoft am 9. Oktober 2026 vorgestellt hat. Es bekommt eine feste Liste von Antwortmöglichkeiten und liefert für jede Option eine Wahrscheinlichkeit. Grundlage ist laut Microsoft ein nachtrainiertes Qwen3.5-9B.

Was kostet Microsoft-Decision-1 und wo ist es verfügbar?

Laut Microsoft kostet das Modell 0,042 US-Dollar je Million Eingabe-Tokens, Ausgabe-Tokens sind kostenlos. Erreichbar ist es über Microsofts Plattform Foundry oder über OpenRouter. In welcher Region die Daten verarbeitet werden, nennen die Quellen nicht.

Wie verlässlich sind die Entscheidungen des Modells?

Nach Angaben von Microsoft ändert das Modell bei acht Arten von Umformulierungen derselben Anfrage seine Entscheidung im Schnitt in 1,3 Prozent der Fälle. Unabhängige Messungen dazu nennen die Quellen nicht. heise hält das Verhalten für besser als bei vielen Sprachmodellen, aber für weniger verlässlich als algorithmische Systeme oder Entscheidungsbäume. Eine Begründung zu den Werten liefert das Modell laut heise nicht.

Was sollte ein Betrieb vor dem Einsatz klären?

Aus unserer Sicht zuerst, ob das Modell mit deutschsprachigen Eingaben gut arbeitet, denn dazu sagt keine Quelle etwas. Wir würden mit einer Stichprobe echter, von Hand eingeordneter Fälle testen und zählen, wie oft das Modell danebenliegt. Fälle mit rechtlicher Wirkung gehören aus unserer Sicht weiter in die Hand eines Mitarbeiters.

Welche Sortierarbeit im Betrieb ließe sich an eine feste Antwortliste übergeben?

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Zuletzt aktualisiert: 13. Oktober 2026. Stand der Recherche: 13. Oktober 2026.