Microsoft kondigde op 9 oktober 2026 Microsoft-Decision-1 aan als publieke preview in Microsoft Foundry. Het model is bedoeld om vaste keuzes te beoordelen en numerieke beslissingen terug te geven, niet om open antwoorden te schrijven. Microsoft zegt dat het Qwen3.5-9B hiervoor heeft nabewerkt. (Aankondiging van Microsoft)
Drie vraagtypen, drie soorten uitvoer
De API van Microsoft-Decision-1 kent drie vraagtypen. De uitvoer bestaat uit numerieke beslissingen; een geschreven uitleg van de keuze geeft het model niet. (Microsoft-documentatie over de API)
| Vraagtype | Taak | Uitvoer |
noul | Beoordelen of een voorwaarde waar is | Een waarschijnlijkheid voor ja of nee |
choice | Kiezen uit vaste opties | Een gekozen optie en waarschijnlijkheden voor de opties |
score | Een waarde bepalen op een geordende schaal | Een score op basis van de waarschijnlijkheden per schaalwaarde |
Dat maakt het model geschikt voor afgebakende taken zoals classificeren, routeren, rangschikken en evalueren. Wil een toepassing ook een uitleg of een vrij geformuleerd antwoord, dan is daarvoor een ander onderdeel nodig, zoals een generatief model.
Wat een API-aanroep nodig heeft
Een ontwikkelaar zet Microsoft-Decision-1 eerst in Microsoft Foundry in. Daarna stuurt de toepassing een verzoek naar het resource-eindpunt met de route /providers/microsoft/v1/systemone. In het verzoek staan de naam van de deployment, een toestand (tekst of JSON) en een of meer getypeerde vragen. Aanmelden kan met Microsoft Entra ID of een API-sleutel. (De implementatie- en API-instructies van Microsoft)
Die vaste invoer en uitvoer maken het model bruikbaar als beslisstap binnen een grotere workflow. De getallen vormen op zichzelf echter geen onderbouwing: de API geeft geen geschreven redenering die uitlegt waarom een optie is gekozen.
Waar Microsoft grenzen stelt aan de scores
Microsoft waarschuwt dat de uitkomst kan veranderen door een andere formulering of volgorde van vragen en opties. De kalibratie — hoe goed een waarschijnlijkheid overeenkomt met de werkelijke uitkomst — is volgens het bedrijf het sterkst bij vertrouwde taaktypen. Veiligheidsfilters kunnen subtiele schadelijke inhoud missen of onschuldige inhoud markeren. (Microsoft-documentatie over beperkingen en veilig gebruik)
Microsoft raadt af het model als enige basis te gebruiken voor ingrijpende beslissingen over personen. Bij bijvoorbeeld krediet, werk, huisvesting, gezondheidszorg en juridische beslissingen adviseert het bedrijf betekenisvolle menselijke controle.
Fahd Mirza laat in zijn Engelstalige video afzonderlijke voorbeelden zien rond onder meer beveiliging, routering en promptinjectie. In een routeringstest met een trefwoordval kwam het model er niet goed uit; Mirza’s voorbeelden zijn individuele proeven, geen algemene betrouwbaarheidsmeting.
Microsofts gemelde snelheidstest
Microsoft meldde dat Microsoft-Decision-1 in zijn vergelijking 35 keer sneller was dan GPT-6 Sol. Die vergelijking omvatte volgens de berichtgeving 36 benchmarks en bijna 150.000 vragen. Het gaat om resultaten die Microsoft rapporteerde; ze zeggen niet hoe het model presteert op iedere taak of in een specifieke toepassing. (The Next Web over de door Microsoft gemelde vergelijking)
Microsoft adviseert ontwikkelaars daarom representatieve taken uit hun eigen toepassing te testen, met aandacht voor snelheid, besliskwaliteit en kalibratie. (Microsoft-documentatie over testen en implementatie)
