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Decision Models: Wer was gestartet hat und was offen ist

Jev, Clef, Strands Decider, OpenAIs Decisions API, Microsoft-Decision-1: Aus einem Produkt wurden in weniger als einem Monat Dutzende Decision Models. Wer was gestartet hat, welche drei Ansätze dahinterstehen und welche Fragen du stellen solltest, bevor du dich für eins entscheidest.

Aktualisiert decision-models ai 6 Min. Lesezeit

Von David Gorges Mit KI-Unterstützung geschrieben KI hat bei Recherche, Gliederung und ersten Entwürfen geholfen. David Gorges hat jeden Fakt geprüft, den Text überarbeitet und steht hinter jedem Satz.

Geschäftsführer

In Decision Models in Symfony AI haben wir Jev an eine Symfony-Anwendung angebunden und den Threshold in unseren eigenen Code gelegt. Dieser Beitrag ist das Gegenstück dazu: wer in den ersten Wochen was gestartet hat, welche drei Ansätze aus dem Ansturm entstanden sind und welche Fragen du stellen solltest, bevor du einen Anbieter wählst.

Das Feld ändert sich wöchentlich, deshalb halten wir diesen Beitrag aktuell. Im Kopf steht, wann wir ihn zuletzt angefasst haben, in den Quellen am Ende, was wir geprüft haben.

25 Tage, von Jev bis Microsoft

Das ist zwischen dem Start von Jev am 15. September und dem 9. Oktober 2026 passiert:

  1. 15. September

    TypeSafe AI startet Jev

    TypeSafe AI, das Unternehmen des früheren OpenAI-Forschers Diogo Almeida, öffnet Jev im Early Access, mit 40 Millionen Dollar Seed-Finanzierung von DCVC bei 200 Millionen Dollar Bewertung. heise berichtet am selben Tag.

  2. 19. bis 25. September

    Symfony AI bekommt eine TypeSafe-Bridge

    Yoan Bernabeu reicht die TypeSafe-Bridge für Symfony AI ein, Christopher Hertel mergt sie am 21. September, Version 0.14.0 liefert sie am 25. September aus. Pydantic AI, LangChain, Windmill und ToolJet bauen im selben Zeitraum eigene Jev-Integrationen.

  3. 20. bis 22. September

    JevBench und die ersten offenen Klone

    Die Community veröffentlicht JevBench, im von uns verwendeten Stand mit 1.624 Entscheidungen und 106 Systemen. Laya (Convai Innovations, Apache 2.0) und Kev 4B (Jared Palmer, Qwen3.5-4B) erscheinen als offene Klone mit Jev-kompatibler API.

  4. 25. September

    Kev gegen Jev, dazu PostHogs Jeeves

    Opper misst Kev gegen Jev auf 362 frischen Aufgaben: Die Accuracy liegt höchstens zwei Prozentpunkte auseinander, die Kalibrierung ist deutlich schwächer. PostHog veröffentlicht Jeeves, ein 9B-Modell, das vor der Entscheidung optional nachdenkt und Jev auf JevBench schlägt (0,935 gegen 0,866), bei einer medianen Latenz von 3,3 Sekunden auf einem Dev-Set mit 325 Fragen.

  5. 26. September

    Ein unverändertes LLM als Decision Model

    Privatemode macht aus einem unveränderten GLM-5.3-Flash per Prefill und Logprobs ein Decision Model und landet auf 28 Benchmark-Datensätzen gleichauf mit Jev, mit Bildverständnis obendrauf.

  6. 28. September

    DiffusionGemma auf vLLM

    Red Hat zeigt Googles DiffusionGemma 26B-A4B als Decision Model auf vLLM, ein Denoising-Schritt füllt die Antwortfelder, über 300 Entscheidungen pro Sekunde.

  7. 29. September

    OpenAIs Decisions API und Liquids d1

    OpenAI kündigt auf dem DevDay die Decisions API an, eine beschränkte Variante von GPT-6 Luna mit Text- und Bildeingabe. Am 7. Oktober führt die Dokumentation sie als öffentliche Beta: POST /v1/decisions mit den Fragetypen Predicate, Choice und Score, 0,10 US-Dollar pro Million Eingabetoken. Ihr Score ist eine mit Wahrscheinlichkeiten gewichtete Position auf einer Skala, kein Konfidenzwert. Am selben Tag startet Liquid AI d1, gehostet, mit Jev-Primitiven und TypeSafe-kompatiblen SDKs, in der Vorschau kostenlos.

  8. 1. Oktober

    Cloudflare veröffentlicht Clef

    Cloudflare veröffentlicht Clef und Clef-flash als Open Weights unter Apache 2.0 und hostet beide auf Workers AI. Clef sitzt auf einem eingefrorenen Qwen3.8-27B-Backbone, Clef-flash auf Qwen3.5-9B; laut Cloudflare sind beide voll kompatibel zur Jev-API, Clef-flash antwortet im Median in 38,8 Millisekunden. In Cloudflares eigenen Benchmarks schlägt Clef Jev bei 8 von 10 Aufgaben.

  9. 1. Oktober

    AWS veröffentlicht Strands Decider

    AWS veröffentlicht Strands Decider 2B als Open Source, inklusive Trainingsdaten und Skripten: ein Qwen3.5-2B-Backbone, dessen LM-Head durch einen Pointer-Head ersetzt wurde, der die angebotenen Optionen bewertet. Gemeldete mediane Latenz: etwa 115 Millisekunden auf einer RTX 3090 und etwa 153 Millisekunden für kleine Aufgaben auf einem M3 MacBook. TechCrunch titelt: "Amazon releases its own Jev clone as decision models flood the web".

  10. 9. Oktober

    870 Millionen für TypeSafe, Microsoft steigt ein

    TypeSafe gibt eine Series A über 870 Millionen Dollar bei 7,5 Milliarden Dollar Bewertung bekannt, angeführt von Andreessen Horowitz, mit Sequoia und DCVC, 24 Tage nach dem Start; Jev ist weiter im Early Access. Am selben Tag startet Microsoft Microsoft-Decision-1 in Foundry, auf Basis von Qwen3.5-9B und zum Jev-Preis von 0,042 US-Dollar pro Million Eingabetoken, Ausgabe kostenlos. Microsoft meldet eine mittlere Accuracy von 83,5 Prozent über 36 selbst ausgewählte Benchmarks.

Drei Lager

Aus diesem Ansturm sind drei Lager entstanden:

  • Gehostete, eigens trainierte Modelle: Jev, d1, OpenAIs Decisions API und Microsoft-Decision-1. Strukturierte Entscheidungen ohne Setup, aber deine Daten verlassen das Haus, und Abrechnung, Verfügbarkeit und Kalibrierung unterscheiden sich von Anbieter zu Anbieter.
  • Open-Weight-Modelle mit Jev-kompatibler API: Strands Decider, Clef, Kev, Laya, Jeeves, H2O-Lightning-4B und Dutzende mehr, meist ein Qwen- oder ModernBERT-Backbone mit Pointer-Head. Du betreibst sie selbst; Ollaya verpackt sie "wie Ollama für Decision Models".
  • Ein LLM, das du schon hast: Antwort per Prefill vorgeben, Logprobs lesen. Pro Aufruf langsamer und teurer, aber multimodal und ohne neues Modell im Betrieb.

Die Schnittstelle hat sich schneller standardisiert als die Modelle. Jev-Kompatibilität ist das Verkaufsargument aller, und das ist die gute Nachricht für dich: Die Anbieterwahl bleibt umkehrbar.

Fragen, die du stellen solltest

Braucht es überhaupt ein eigenes Modell? "Your language model is already a decision model" holt aus einem unveränderten Qwen3.5-9B konkurrenzfähige Entscheidungen, indem es die Optionsbuchstaben rotiert und ihre Logprobs summiert. Die Kalibrierung ist dabei sogar besser als bei Jev, mit einem mittleren ECE von 0,055 gegen 0,099. Oppers Kev-Test zeigt das umgekehrte Muster: gleiche Accuracy, schwächere Kalibrierung. Miss die Kalibrierung also für sich; eine Accuracy-Rangliste verrät sie dir nicht.

Was kostet eine Entscheidung? Jev und Microsoft-Decision-1 verlangen 0,042 US-Dollar pro Million Eingabetoken, OpenAI 0,10, die Ausgabe ist überall kostenlos. Aber Opper hat bei jedem Jev-Aufruf rund 257 feste Eingabetoken gezählt; bei kurzen States war Kev dadurch bis zu zwölfmal günstiger. Vergleiche die Kosten pro brauchbarer Entscheidung, inklusive Overhead, Wiederholungen und der menschlichen Prüfung dahinter.

Entscheiden die Benchmarks die Frage? Noch nicht. Die meisten Zahlen stammen von den Anbietern: Cloudflare sieht Clef bei 8 von 10 Aufgaben vor Jev, Microsoft meldet 83,5 Prozent auf selbst gewählten Benchmarks, und auf JevBench liegt das offene H2O-Lightning-4B mit 72,5 vor dem gehosteten Jev mit 71,5. Erfahrungsberichte widersprechen sich: Im Thread zur Decisions API lag bei einem Kommentator Jev vorn, ein OpenAI-Entwickler meldete andere Zahlen; im Thread zur Series A schlug Clef bei einem Kommentator Jev, ein anderer fand OpenAI "nicht annähernd" so gut. Halte Eingaben, Wortlaut der Fragen, Modellversion und Anbieterroute mit deinen Ergebnissen fest und vergleiche auf denselben gelabelten Fällen.

Deutsch? Laya nennt sieben Sprachen mit lateinischer Schrift. Vergleichbare Angaben oder deutschsprachige Benchmark-Ergebnisse für Jev und d1 haben wir nicht gefunden. Sind deine Tickets deutsch, muss es dein Testset auch sein.

Wer übernimmt die Maintenance? Diogo Almeida nannte die Welle gegenüber TechCrunch "eher ML-Leute, die eine coole Architektur implementieren wollen, als ein Team, das Intelligenz nutzbar machen will", und mehrere der 106 JevBench-Einträge sind Wochenendprojekte. Frag bei Kundensystemen, wer das Modell in einem Jahr noch pflegt, oder nimm eins, das du selbst maintainen kannst.

Was passiert in einer echten Schleife? SREGym hat Codex bei zehn SRE-Problemen mit je fünf Durchläufen Jev als zweite Meinung gegeben: 24 statt 20 von 50 Versuchen bestanden, vier Probleme besser, zwei schlechter, vier unverändert. Eine kleine Stichprobe, und eine Erinnerung daran, dass eine Rangfolge keine Ursache findet, die niemand vorgeschlagen hat. Prüf Nachbedingungen und fälschlich erteilte Freigaben separat.

Lust, eins auszuprobieren? Decision Models in Symfony AI zeigt den Code: die TypeSafe-Bridge, einen Threshold im Messenger-Handler und einen Workflow-Guard vor dem Tool-Call. Neue Beiträge bekommst du über den RSS-Feed des Blogs.

Quellen

28 Quellen
  1. Series A

    TypeSafe · 9. Oktober 2026

  2. Microsoft leans on open weight model from Chinese AI lab to challenge Jev

    The Register · 10. Oktober 2026

  3. Introducing Clef: our open-source decision models

    Cloudflare · 1. Oktober 2026 · Benchmarks des Anbieters

  4. Introducing Strands Decider

    Strands Labs (AWS) · 1. Oktober 2026

  5. Amazon releases its own Jev clone as decision models flood the web

    TechCrunch · 1. Oktober 2026

  6. Jev (AI model)

    Wikipedia

  7. KI-Modell Jev soll Maschinen schneller entscheiden lassen

    heise

  8. [AI Bundle][Platform] Add TypeSafe bridge

    symfony/ai PR #2549

  9. OpenAI DevDay 2026 recap

    OpenAI

  10. OpenAI Decisions API

    OpenAI · offizieller Leitfaden, geprüft am 7. Oktober 2026

  11. OpenAI DevDay 2026: every announcement

    dev.to

  12. AlphaSignal zur Decisions API

    AlphaSignal

  13. Decision models

    Liquid AI

  14. MarkTechPost zu d1

    MarkTechPost · 29. September 2026

  15. PostHog Jeeves

    GitHub

  16. Jev vs. Kev

    Opper · 25. September 2026

  17. Laya

    brainfunctioncollapse.com

  18. Jev, Laya, and the emerging role of decision models

    Runware

  19. System One from GLM-5.3-Flash

    Privatemode · 26. September 2026

  20. Your language model is already a decision model

    GitHub

  21. Run decision models on vLLM with DiffusionGemma

    Red Hat · 28. September 2026

  22. JevBench v1.5.4

    Benchmark Heaven

  23. H2O-Lightning-4B auf JevBench

    Benchmark Heaven · geprüft am 10. Oktober 2026

  24. Diskussion zur Decisions API

    Hacker News · widersprüchliche erste Erfahrungsberichte

  25. Typesafe AI raises $870M at $7.5B

    Hacker News · Erfahrungsberichte, keine Messung

  26. „decision model“, letzter Monat

    Hacker News

  27. Jev-Driven SRE Diagnosis: What Worked and What Failed

    SREGym · 17. September 2026

  28. Optional Jev decision support

    SREGym auf GitHub · Integrationsdokumentation

Aktualisiert am 10. Oktober 2026.

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