Microsoft heeft op 9 oktober Microsoft-Decision-1 aangekondigd, een klein AI-model dat geen tekst schrijft maar beslissingen neemt. Je geeft het een vraag en een vaste lijst antwoorden, en het geeft per antwoord een kans terug. Het is bedoeld voor bouwers van AI-workflows, niet om mee te chatten.
Wat is er nieuw?
Decision-1 is gebouwd op Qwen3.5-9B, een open model van Alibaba dat Microsoft zelf verder heeft getraind. Een gewoon taalmodel (LLM) genereert tekst. Decision-1 geeft in één stap een getal terug: de kans dat het antwoord "ja" is, welke van drie opties past, of welke score een tekst krijgt op een schaal. Het ondersteunt ja/nee-vragen, meerkeuze, scores en beoordelen aan de hand van een rubric, bijvoorbeeld om antwoorden van een AI of acties van een agent na te kijken. Het model geeft geen uitleg bij zijn keuze.
Microsoft noemt als toepassingen: berichten of tickets naar het juiste team sturen, bepalen welk model of welke agent een taak krijgt, inhoud filteren, de ernst van een incident inschatten en AI-antwoorden beoordelen. In de documentatie staat een voorbeeld waarbij een supportticket over een foutmelding automatisch bij het engineeringteam terechtkomt. Het model heeft een contextvenster van 32.768 tokens, dus voor lange documenten is het niet gemaakt.
De snelheids- en kwaliteitscijfers komen van Microsoft zelf. Wij konden ze niet onafhankelijk controleren. De belangrijkste claims:
- Snelheid: volgens Microsoft ongeveer 35 keer sneller dan GPT-6 Sol (mediane vertraging).
- Nauwkeurigheid: de hoogste score in een vergelijking op 36 benchmarks met bijna 150.000 vragen. Exacte percentages noemt het artikel niet.
- Stabiliteit: bij acht manieren om dezelfde vraag anders te formuleren verandert het model gemiddeld in 1,3% van de gevallen van beslissing.
- Intern gebruik: Xbox Research verwerkte ruim 10.000 open feedbackreacties met een kwaliteit die volgens Microsoft vergelijkbaar is met GPT-6 Sol, maar 14 keer sneller en 200 keer goedkoper.
Wanneer en voor wie?
Het model staat in Microsoft Foundry, het platform van Microsoft voor bedrijven die AI-modellen in eigen toepassingen bouwen. Je hebt een Azure-abonnement nodig en roept het aan via een API. Microsoft noemt ook OpenRouter als plek waar het model komt, maar daar konden wij het bij het schrijven nog niet vinden.
De prijs is $0,042 per miljoen invoertokens. Uitvoer is gratis. Dat zijn Amerikaanse dollars, voor ontwikkelaars en bedrijven, geen abonnementsprijs. Prijzen kunnen veranderen, check de actuele prijs op Microsoft Foundry.
Voor Nederland en de EU: de documentatie noemt twee inzetopties. Met GlobalStandard kan de verwerking in elke ondersteunde Azure-regio plaatsvinden. Met DataZoneStandard blijft de verwerking binnen een bepaalde datazone, maar alleen in geselecteerde regio's. Welke regio's dat zijn en of de Europese datazone erbij zit, staat niet op de pagina's die wij lazen. Wie om privacyredenen binnen de EU wil blijven, moet dat dus eerst in Foundry zelf nakijken.
Wat betekent dit voor jou?
Als gewone gebruiker merk je er direct niets van. Decision-1 is geen chatbot en staat niet in een app die je kunt openen. Microsoft zegt wel dat het Copilot-team het intern gebruikt om de kwaliteit van chat- en agentantwoorden te meten. Zulk gebruik zie je als Copilot-gebruiker niet, hooguit de gevolgen ervan.
Bouw of koop je zelf AI-workflows, bijvoorbeeld met AI-agents, dan is het interessanter. Veel van zulke ketens laten een groot taalmodel kleine keuzes maken ("is dit een klacht?", "welke afdeling?"), wat traag en duur is. Een los beslismodel kan die stappen overnemen en het grote model bewaren voor het schrijfwerk, zoals dat in GPT-6 Sol of een ander LLM gebeurt. Microsoft raadt zelf aan om de kansen te gebruiken als drempel: is de top-score laag, stuur het geval dan naar een mens of een ander model.
Wees wel nuchter. De cijfers zijn van de maker, het model geeft geen uitleg, en formuleringen en volgorde van opties kunnen de uitkomst beïnvloeden. Microsoft waarschuwt zelf dat je het niet als enige beslisser mag inzetten bij besluiten over mensen, zoals bij werk, krediet of huisvesting. Test het eerst op je eigen voorbeelden.
Bronnen
Eindredactie: Jan van Musscher, hoofdredacteur · Zo werken we
Zie AI Nieuws Daily vaker in Google: voeg ons toe als voorkeursbron
