Welk decision model kies je voor welke use-case?
Kies het juiste beslissingsmodel op basis van prestaties op redeneren, tool calling, classificatie, privacy-eisen en gewichtenlicenties.
👁 113 keer gelezen
Het landschap van decision models is verdeeld over uiteenlopende specialisaties. De data van de Decision Index v1.0, op 13 oktober 2026 gepubliceerd door Artificial Analysis, toont aan dat geen enkel model op alle aspecten leidt. De keuze voor een specifiek model hangt af van de aard van de beslissingstaak, privacy-eisen en de wens om gewichten lokaal te draaien.
Redeneren en complexe logica
Wanneer beslissingen logische gevolgtrekkingen vereisen, scoort Jev 1.13 van TypeSafe het hoogst. Op de HLE-MultiChoice benchmark van Artificial Analysis noteert Jev 20,9 punten, terwijl geen enkel ander beslissingsmodel boven de 15,4 uitkomt. Het model heeft echter duidelijke beperkingen: de score op private kennisvragen blijft steken op 34,6 procent en TypeSafe verwerkt data uitsluitend in de Verenigde Staten onder een DPA met standaardcontractbepalingen zonder Europese regio.
Classificatie, moderatie en tool calling
Voor beveiligings- en moderatietaken presteert GLiDE van Fastino Labs sterk met een F1-score van 95,1 op de WildGuardTest, wat hoger is dan alle geteste LLM‘s. Decider v1.1 27B volgt met 93,8 en Jev met 93,6. GLiDE is echter relatief duur met $119 per miljoen taken op de index, doordat alle interne verwerkingsstappen worden doorbelast.
Bij tool calling, gemeten via NVIDIA’s When2Call, behalen zowel GLiDE als Celeris-1 Decision een score van 83,7, waarmee ze Claude Haiku 5.5 (73) en GPT-6 Luna (77) achter zich laten. Celeris-1 biedt bovendien een mediane latency van 63 ms en een optionele toelichting in een zin via x_celeris.explain, maar levert geen open gewichten.
Kennisvragen en weten wat je niet weet
Feitelijke kennis is de zwakste schakel van beslissingsmodellen; de nauwkeurigheid ligt tussen 28 en 41 procent, tegenover 66 procent voor GPT-6 Luna. Het model d1 van Liquid AI haalt met 41,0 procent de hoogste score binnen de categorie, maar geeft bij foute antwoorden in slechts 1,7 procent van de gevallen aan het antwoord niet te weten. Modellen die wel terughoudendheid tonen zijn:
- Microsoft-Decision-1 met een score van 39,8 op het erkennen van onbekende kennis.
- Jev 1.13 met 35,2.
- Mercury Decide van Inception met 32,0.
- Overige beslissingsmodellen blijven hier onder de 17.
Open source en data-infrastructuur
Voor organisaties die modellen lokaal willen hosten, biedt Decider v1.1 27B open gewichten onder de Apache-2.0 licentie (vereist circa 49 GiB GPU-geheugen). Het model ondersteunt 1 tot 128 vragen per request en combineert een lage prijs van $0,02 per miljoen invoertokens met een indexscore van 53,1. Ook Cloudflare stelt de Clef-modellen (27B, 9B en Clef-Omni) beschikbaar onder Apache-2.0.
Voor strikte Europese verwerking biedt Microsoft-Decision-1 via Microsoft Foundry de optie DataZoneStandard, waarmee verwerking binnen de Europese Unie blijft. OpenAI levert GPT-6 Luna Decisions met een toeslag van 10 procent voor verwerking binnen de EU/EER.
In een indicatieve test van Helder op 50 helpdesktickets in een niet-Engelse taal behaalden Microsoft-Decision-1, Decider, Mercury en Clef elk 44 van de 47 correcte afdelingen, terwijl Jev 1.13 op 41 bleef steken. Bij urgentiebepaling scoorden Decider en GPT-6 Luna Decisions 48 uit 50, terwijl Microsoft-Decision-1 tot 42 kwam door acht valse meldingen bij de 0,5 drempelwaarde.
Meer: AI-beslissingsmodellen - Decision Index-ranglijst, prijzen en tests
More on this from HELDER
magazine·Tarieven van decision models: overzicht van de kostenEen overzicht van tokenprijzen en operationele kosten van beslissingsmodellen op basis van Artificial Analysis data en praktijkmetingen van Helder.