Microsoft hat Microsoft-Decision-1 veröffentlicht, ein Modell zur Bewertung vorgegebener Optionen in KI-Anwendungen. Es ist für die Weiterleitung von Anfragen, die Klassifizierung von Tickets, die Filterung von Inhalten sowie die Bewertung von Ausgaben und Agentenaktionen vorgesehen. Entwickler erhalten per API einen Wahrscheinlichkeitswert für jede Option statt einer frei formulierten Antwort.
Die API liefert einen Wert für jede vorgegebene Option
Eine Anfrage enthält die eigentliche Aufgabe und eine festgelegte Auswahl möglicher Antworten. Entwickler können zusätzlich Bewertungskriterien angeben. Die strukturierte API-Antwort enthält einen Wahrscheinlichkeitswert für jede Option, nicht nur eine einzelne ausgewählte Antwort.
Die unterstützten Aufgaben reichen von einfachen Ja-Nein-Entscheidungen bis zu Multiple-Choice-Fragen. Das Modell kann auch mit Bewertungsskalen und Rastern arbeiten, die die Bewertungsregeln festlegen. Ebenso lassen sich KI-Antworten und einzelne Aktionen von Agenten beurteilen.
Microsoft bezeichnet die ausgegebenen Wahrscheinlichkeiten als kalibriert. Ein Wert von 0,9 soll laut dem Unternehmen bedeuten, dass die Vorhersagen bei repräsentativen Fällen mit diesem Wert ungefähr neunmal von zehn richtig sind.
Ein Vorwärtsdurchlauf statt Textgenerierung
Decision-1 basiert auf Qwen3.5-9B, das Microsoft für die Bewertung von Optionen in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf nachtrainiert hat. Die Berechnung umfasst weder freie Textgenerierung noch wiederholte Schleifen mit Werkzeugaufrufen. Auch mehrstufige Aufzeichnungen des Denkprozesses gehören nicht dazu.
Entsprechend ist das Modell nicht für freies Schreiben, offene Planungsaufgaben, die Ausführung von Werkzeugen oder die Erläuterung seines Denkprozesses vorgesehen. Jede Aufgabe muss auf vorgegebene Optionen oder auf Werte anhand eines Bewertungsrasters reduziert werden.
Microsoft vergleicht Geschwindigkeit und Entscheidungsstabilität
Microsoft berichtet von Tests auf 36 Benchmarks mit knapp 150 000 Fragen, die nach Angaben des Unternehmens nicht im Training enthalten waren. In diesem Vergleich erreichte Decision-1 laut Microsoft die höchste Genauigkeit und die niedrigste Latenz unter den einbezogenen Systemen.
Bei der Messung der P50-Latenz war das Modell den Ergebnissen von Microsoft zufolge 35-mal schneller als GPT-6 Sol und 4,5-mal schneller als Quyet-1.0-Large.
Das Unternehmen untersuchte außerdem, wie empfindlich die Entscheidungen auf Änderungen der Eingabe reagieren. Für acht Arten solcher Änderungen meldet Microsoft eine durchschnittliche Entscheidungsänderungsrate von 1,3 %. Beim Umformulieren der Optionsbeschreibungen, beim Umkehren ihrer Reihenfolge und beim zufälligen Durchmischen änderte sich im Test keine Entscheidung.
Einsatz bei Xbox Research, Copilot und Microsoft Discovery
Im internen Einsatz bei Xbox Research ordnete das Modell mehr als 10 000 Umfrageantworten und Rezensionen von Steam und X vorgegebenen Themen zu. Microsoft meldet für diese Aufgabe eine mit GPT-6 Sol vergleichbare Qualität bei mehr als 14-facher Geschwindigkeit.
In Copilot bewertete Decision-1 die Qualität von Chat- und Agentenantworten. Laut Microsoft erreichte es dabei eine mit GPT5.6 Luna vergleichbare Qualität und eine 100-fache Geschwindigkeit.
Ein weiterer interner Einsatz betraf die Bearbeitung von Betriebsstörungen. Das Modell wählte relevante Informationen aus Logs und Tickets aus; weitere Grundlagen waren Gespräche, Nachrichten und andere Daten zum jeweiligen Vorfall. Microsoft berichtet von besserer Suchqualität und höherer Geschwindigkeit gegenüber einem nicht näher bezeichneten LLM als Vergleichsbasis.
In Microsoft Discovery bewertete das Modell Experimente für einen Agenten, der seinen Plan überarbeitet und erneut durchläuft. Microsoft meldet für diesen Einsatz eine 46-mal konsistentere Bewertung bei dreifacher Geschwindigkeit. Die adaptive Neuplanung war laut dem Unternehmen nahezu viermal schneller.
Verfügbarkeit in Foundry und geplante weitere Varianten
Microsoft-Decision-1 ist im Katalog von Microsoft Foundry verfügbar. Der Preis beträgt 0,042 US-Dollar je Million Eingabetokens; Ausgabetokens sind kostenlos.
Microsoft plant außerdem Varianten auf Basis seiner eigenen MAI-Modelle und von OpenAI-Modellen. Bei diesen künftigen Versionen will das Unternehmen das Integrationsverfahren beibehalten, bei dem die Anwendung festgelegte Optionen übergibt.
