Microsoft veröffentlicht spezialisiertes Modell für Agentenentscheidungen
13. Oktober 2026 · 2 Min. Lesezeit
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Microsoft hat ein neues künstliches Intelligenzmodell vorgestellt, das speziell für die schnelle und effiziente Entscheidungsfindung von KI-Agenten entwickelt wurde. Das Unternehmen stellte das Modell am neunten Oktober vor.
Der erste Prototyp basiert auf der Architektur von Qwen3.5-9B. Microsoft plant, die Modellfamilie in Zukunft um weitere Grundlagenmodelle zu erweitern. Dazu gehören eigene Modelle der Marke MAI sowie Systeme von OpenAI. Das neue System unterstützt Entwickler bei der Auswahl des passenden Modells, der Klassifizierung von Anfragen, der Priorisierung von Aufgaben, der Überprüfung von Ergebnissen und der Steuerung von Agenten. Es liefert diese Entscheidungen schneller und ressourcenschonender als herkömmliche große Sprachmodelle.
Die Technologie ist so konstruiert, dass sie kalibrierte Wahrscheinlichkeitswerte für feste Antwortoptionen in einem einzigen Berechnungsschritt ermittelt. Sie unterstützt Ja-Nein-Entscheidungen, Multiple-Choice-Auswahlen und Bewertungen nach definierten Kriterien. Entwickler können die Ergebnisse über strukturierte Schnittstellen abrufen und in bestehende Anwendungen, KI-Agenten und Geschäftsprozesse integrieren. Das Modell verarbeitet Eingaben mit bis zu 32.000 Token gleichzeitig. Dies ermöglicht die effiziente Analyse umfangreicher Protokolle und Dokumente.
Microsoft betont, dass die kalibrierten Wahrscheinlichkeiten genutzt werden können, um Aufgaben bei hoher Sicherheit automatisch auszuführen. Bei Unsicherheiten kann das System menschliche Überprüfung anfordern oder alternative Wege wählen. Ein zentrales Ziel war die Konsistenz der Ergebnisse. Tests zeigten, dass sich die Urteile bei acht verschiedenen Eingabevariationen nur im Durchschnitt zu 1,3 Prozent änderten. Änderungen an der Reihenfolge oder Beschreibung der Optionen führten zu keinen Ergebnisänderungen.
Die Leistung wurde an etwa 150.000 Fragen und 36 Benchmarks getestet, die nicht im Trainingsdatenbestand enthalten waren. Das Modell erzielte die höchste Genauigkeit unter den Vergleichssystemen. In Geschwindigkeitstests war es 4,5 Mal schneller als das zweitplatzierte Modell Quyet-1.0-Large und bis zu 35 Mal schneller als GPT-6 Sol. Sicherheitsbewertungen umfassten 5.250 Anfragen in elf Benchmarks, darunter schädliche Inhalte und Prompt-Injektionen. Das Modell lehnte schädliche Anfragen ab, behielt aber die Nutzbarkeit für legitime Anfragen bei.
Praktische Anwendungen bestätigten die Effizienz. Das Xbox-Forschungsteam nutzte das Modell zur Kategorisierung von über 10.000 Nutzerkommentaren aus Umfragen und sozialen Medien. Die Qualität entsprach der von GPT-6 Sol, die Geschwindigkeit war 14 Mal höher und die Kosten sanken auf ein Zweihundertstel. Im Copilot-Team erreichte das Modell bei der Qualitätsbewertung ein Niveau vergleichbar mit GPT-5.6 Luna, war jedoch 100 Mal schneller. Bei der Wissensrecherche für Notfallreaktionen und der Planung von Experimenten für Microsoft Discovery zeigte es deutlich höhere Konsistenz als herkömmliche Sprachmodelle.
Das Modell ist über Microsoft Foundry und OpenRouter verfügbar. Der Preis für Eingabetoken beträgt 0,042 US-Dollar pro Million Token. Ausgabetoken sind kostenlos. Parallel dazu hat OpenAI die Decisions API als öffentliche Beta-Version veröffentlicht. Diese Schnittstelle bietet eine um den Faktor zehn schnellere Antwortzeit im Vergleich zur herkömmlichen Responses API und liefert strukturierte Daten statt freier Texte.