Das Wichtigste in Kürze
Microsoft Decision-1 ist seit dem 9. Oktober 2026 in Microsoft Foundry verfügbar. Es schreibt keine Texte, sondern wählt zwischen vorgegebenen Optionen – und liefert für jede Option eine Wahrscheinlichkeit.
- Was es ist: ein sogenanntes Decision Model für Ja/Nein-Fragen, Multiple Choice, Ratings und Klassifizierung.
- Wie schnell: Median 85 Millisekunden, laut Microsoft rund 35-mal schneller als GPT-6 Sol.
- Wie günstig: 0,042 $ pro Million Input-Token, Output kostet nichts.
- Wo es hakt: nur Text, keine Begründungen, keine offenen Gewichte. Alle Benchmarks stammen von Microsoft selbst.
- Für wen: alle, die viele kleine, gleichförmige Entscheidungen automatisieren – Leads sortieren, Anfragen routen, Texte nach Checkliste prüfen.
So funktioniert ein Decision Model
Ein Decision Model bekommt eine Situation und eine feste Liste von Antworten – und bewertet jede davon in einem einzigen Durchlauf. Es formuliert keinen Satz, sondern gibt strukturierte Daten zurück, mit denen Software direkt weiterarbeiten kann.
So läuft eine Anfrage ab:
- Du übergibst den Kontext, etwa eine Kundenanfrage.
- Du stellst eine Frage und definierst die Optionen, etwa „Rechnung“, „Technik“ oder „Konto“.
- Das Modell liefert für jede Option eine kalibrierte Wahrscheinlichkeit als JSON.
- Deine Anwendung entscheidet anhand dieser Werte: weiterleiten, freigeben oder an einen Menschen geben.
Unterstützt werden laut Modellkarte Ja/Nein-Fragen, Multiple Choice, Ratings, Klassifizierung und Bewertungsraster. Auch eine Option wie „nicht entscheidbar“ lässt sich vorgeben.
Kleine Einschränkung zur Formulierung „kein Sprachmodell“: Technisch steckt doch eines dahinter. Microsoft hat Alibabas offenes Modell Qwen3.5-9B gezielt nachtrainiert. Neu ist nicht die Technik, sondern die Ausgabe – Wahrscheinlichkeiten statt Text.
Technische Daten, Preise und Verfügbarkeit
Decision-1 ist klein, schnell und sehr günstig. Die Leistungswerte hat Microsoft allerdings selbst gemessen.
| Merkmal | Microsoft Decision-1 |
|---|---|
| Veröffentlicht | 9. Oktober 2026 (Public Preview in Foundry) |
| Basismodell | Qwen3.5-9B (Alibaba), von Microsoft nachtrainiert |
| Kontextfenster | 32.768 Token |
| Eingabe | Nur Text – keine Bilder, kein Audio |
| Latenz | 85 ms im Median, 125 ms im 95. Perzentil |
| Genauigkeit | 83,5 % im Schnitt über 36 Benchmarks mit rund 147.000 Fragen |
| Stabilität | Ändert sein Urteil bei 1,3 % der umformulierten oder umsortierten Anfragen |
| Preis | 0,042 $ pro 1 Mio. Input-Token, Output kostenlos |
| Zugang | Microsoft Foundry, OpenRouter (Decisions API), Vercel AI Gateway |
| Offene Gewichte | Nein, nur als gehosteter Dienst |
Im Vergleich zu anderen Decision Models
| Modell | Anbieter | Genauigkeit* | Median-Latenz* | Preis pro 1 Mio. Input | Bilder |
|---|---|---|---|---|---|
| Microsoft Decision-1 | Microsoft | 83,5 % | 85 ms | 0,042 $ | Nein |
| Quyet-1.0-Large | Chinh Nguyen (Open Source) | 81,9 % | 380 ms | Selbst hosten | Nein |
| GPT-6 Luna Decisions | OpenAI | 79,4 % | 300 ms | 0,10 $ | Ja |
| H2O-Lightning-4B | H2O.ai (Open Source) | 77,2 % | 210 ms | Selbst hosten | Ja |
*Werte aus Microsofts eigener Vergleichsgrafik. Die Latenzen der Konkurrenz stammen aus einem anderen Messverfahren (JevBench). H2O.ai widerspricht und nennt für sein Modell 29 ms statt 210 ms.
Microsoft kündigt außerdem an, künftige Versionen auf eigene MAI-Modelle und OpenAI-Modelle umzustellen.
Wofür sich Decision-1 lohnt
Decision-1 lohnt sich überall dort, wo dieselbe kleine Entscheidung hundert- oder tausendfach fällt. Für einzelne, komplexe Fragen bleibt ein großes Sprachmodell die bessere Wahl.
- Leads und Anfragen sortieren: Kontaktformular rein, Kategorie raus – „Website-Anfrage“, „SEO“, „Spam“. Bei unsicheren Fällen geht die Anfrage an dich.
- Feedback auswerten: Das Xbox-Research-Team hat über 10.000 offene Feedback-Einträge nach Themen sortiert, bei vergleichbarer Qualität wie ein großes Modell.
- KI-Agenten absichern: Bevor ein Agent etwas tut, prüft Decision-1 den geplanten Schritt: weitermachen, stoppen oder an einen Menschen übergeben.
- Inhalte nach Checkliste prüfen: Ein Sprachmodell schreibt den SEO-Text, Decision-1 prüft ihn gegen dein Raster – etwa „Keyword in H1?“ oder „CTA vorhanden?“.
- SEO-Daten klassifizieren: Tausende Keywords nach Suchintention einordnen – informational, kommerziell, transaktional, lokal – für einen Bruchteil der bisherigen Kosten.
Erste Tests in Bing und Copilot
Microsoft probiert Decision-1 bereits in eigenen Produkten aus. Zwei Führungskräfte haben das auf X (ehemals Twitter) bestätigt:
- Rangan Majumder (VP, Copilot Quality): Copilot experimentiert mit dem Modell. Die Ergebnisse seien „ziemlich gut“, und das Team sei von den schnellen Fortschritten beeindruckt.
- Krishna Madhavan (Principal Product Manager bei Microsoft AI / Bing): Auch im Bing-Umfeld laufen Experimente.
Für deine Sichtbarkeit ist das ein Hinweis, wohin die Reise geht: Wenn Suchmaschinen und KI-Assistenten Inhalte mit solchen Modellen schnell einordnen, zählen klare, eindeutige Informationen auf deiner Website noch mehr.
Praxis-Hinweis für n8n
Decision-1 läuft nicht über den üblichen Chat-Endpunkt. Auf OpenRouter nutzt es eine eigene Decisions API, Standard-Chat-SDKs funktionieren daher nicht. Die fertigen OpenAI- oder OpenRouter-Chat-Nodes in n8n greifen also ins Leere. Plane stattdessen einen HTTP-Request-Node mit dem passenden Anfrageformat ein.
Außerdem wichtig: Laut Modellkarte darf Decision-1 nicht allein über Kredite, Jobs, Wohnraum, Gesundheit oder Rechtsfragen entscheiden. Schwellenwerte und menschliche Kontrolle legst du selbst fest.
Faktencheck: was über Decision-1 kursiert
Die meisten Zahlen, die gerade geteilt werden, stimmen. Bei Verfügbarkeit, Xbox-Beispiel und Vergleichswerten lohnt aber ein zweiter Blick.
| Behauptung | Stand der Fakten |
|---|---|
| „OpenRouter folgt in Kürze.“ | Veraltet. Decision-1 ist bereits auf OpenRouter gelistet – über die Decisions API, nicht über den Chat-Endpunkt. |
| „Xbox: 14-mal schneller und 200-mal günstiger als GPT-6 Sol.“ | Microsoft nennt selbst zwei Versionen. Im Foundry-Blog steht: Qualität vergleichbar mit GPT-5, 80- bis 100-mal schneller. |
| „35-mal schneller als GPT-6 Sol.“ | Stimmt laut Microsoft. Die Latenzen der Konkurrenz wurden aber anders gemessen, H2O.ai widerspricht öffentlich. |
| „83,5 % Genauigkeit, nur 1,3 % Meinungswechsel.“ | Stimmt, ist aber ein Herstellerwert. Ein härterer, unabhängiger Stresstest steht noch aus. |
| „Kein Sprachmodell.“ | Vereinfacht. Es ist ein nachtrainiertes Sprachmodell (Qwen3.5-9B), das statt Text Wahrscheinlichkeiten ausgibt. |
Was das für Selbstständige bedeutet
Decision-1 macht KI-Automatisierung für kleine Betriebe deutlich billiger. Die Kosten hängen fast nur noch von der Länge der Eingabe ab, denn die Ausgabe ist kostenlos.
Ein Rechenbeispiel: 1.000 Kontaktanfragen mit je rund 300 Token ergeben 300.000 Input-Token. Das kostet bei Decision-1 etwa 0,013 $ – also gut einen Cent.
Der größere Trend: KI-Anwendungen werden modular. Ein großes Modell schreibt, ein kleines entscheidet, und deine Website oder dein CRM verbindet beides. Wer seine Prozesse jetzt sauber definiert – welche Kategorien, welche Kriterien, wann ein Mensch übernimmt – kann solche Bausteine später einfach einsetzen.
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Häufige Fragen
Was ist Microsoft Decision-1?
Microsoft Decision-1 ist ein KI-Modell, das zwischen vorgegebenen Optionen wählt und für jede eine Wahrscheinlichkeit liefert. Es wurde am 9. Oktober 2026 in Microsoft Foundry veröffentlicht und basiert auf Qwen3.5-9B.
Was kostet Microsoft Decision-1?
0,042 $ pro Million Input-Token. Output-Token sind kostenlos. OpenAIs Konkurrenzmodell GPT-6 Luna Decisions kostet 0,10 $ pro Million Input-Token.
Wo kann ich Decision-1 nutzen?
Über Microsoft Foundry (Azure-Konto nötig), über OpenRouter und über das Vercel AI Gateway. Auf OpenRouter läuft es über die Decisions API, nicht über den Chat-Endpunkt.
Kann Decision-1 Texte schreiben?
Nein. Es liefert nur Entscheidungen und Wahrscheinlichkeiten, keine Texte und keine Begründungen. Bilder, Audio und Video verarbeitet es ebenfalls nicht.
Kann ich Decision-1 in n8n verwenden?
Ja, aber nicht mit den fertigen Chat-Nodes. Du brauchst einen HTTP-Request-Node, der die Decisions API im passenden Format anspricht.
Wie zuverlässig ist Decision-1?
Laut Microsoft liegt die Genauigkeit bei 83,5 % über 36 Benchmarks. Unabhängige Tests fehlen noch. Teste das Modell deshalb mit deinen eigenen Daten, bevor du es automatisch entscheiden lässt.
Quellen
- Microsoft Foundry Blog: Introducing Microsoft-Decision-1 (offizielle Ankündigung, 09.10.2026)
- MarkTechPost: Microsoft-Decision-1, ein Decision-Scoring-Modell auf Qwen3.5-9B (Benchmarks, Vergleich, Einschränkungen, OpenRouter)
- remio: Microsoft Decision-1 Model Arrives (Vercel AI Gateway)
- daily.dev: Microsoft-Decision-1, a cheap, text-only decision model (Einordnung der 1,3 %)
