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Florian StandhartingerSolo-KI-Labor in Passau

Software, die entscheidet – und sagt, wie sicher sie ist.

Ein Ticket zuordnen, eine Aktion freigeben, einen Entwurf bewerten: ein API-Aufruf, eine Wahrscheinlichkeit pro Option. Ich baue die Modelle, die API und das offene Netzwerk, auf dem sie laufen.

API-Schlüssel holen (öffnet in neuem Tab)Zum Quickstart (öffnet in neuem Tab)

Situation „Ich möchte meine Rechnungsadresse ändern.“ · Geschäftskonto

Frage Welche Support-Warteschlange passt? s1-fast

  1. Abrechnung0,87
  2. Technik0,09
  3. Konto0,04
JSON anzeigen

Anfrage · POST /v1/systemone

{
  "model": "s1-fast",
  "state": {
    "message": "I need to update my invoice address.",
    "account_type": "business"
  },
  "questions": {
    "route": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Choose the support queue that best fits the request.",
      "criteria": {
        "billing": null,
        "technical": null,
        "account": null
      }
    }
  }
}

Antwort

{
  "id": "dec_route",
  "model": "s1-fast",
  "answers": {
    "route": {
      "type": "choice",
      "choice": "billing",
      "confidence": 0.87,
      "probabilities": {
        "billing": 0.87,
        "technical": 0.09,
        "account": 0.04
      }
    }
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 351,
    "output_tokens": 0,
    "decisions": 1
  },
  "tier": "eu"
}

Situation Aktion: delete_workspace · Rolle: viewer

Frage Ist die Aktion laut Rollenrichtlinie erlaubt? s1-fast

  1. nein0,96
  2. ja0,04
JSON anzeigen

Anfrage · POST /v1/systemone

{
  "model": "s1-fast",
  "state": {
    "action": "delete_workspace",
    "actor_role": "viewer"
  },
  "questions": {
    "allowed": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Is this action allowed under the stated role policy?"
    }
  }
}

„noul“ ist die Wahrscheinlichkeit für Ja.

Antwort

{
  "id": "dec_guard",
  "model": "s1-fast",
  "answers": {
    "allowed": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.04
    }
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 298,
    "output_tokens": 0,
    "decisions": 1
  },
  "tier": "eu"
}

Situation Kurzer Entwurf für Release Notes · Kriterien: Klarheit und Belege

Frage Wie gut erfüllt der Entwurf die Kriterien? s1-pro

  1. hoch0,62
  2. mittel0,33
  3. niedrig0,05
JSON anzeigen

Anfrage · POST /v1/systemone

{
  "model": "s1-pro",
  "state": {
    "draft": "Short release note draft",
    "rubric": "Clarity and factual support"
  },
  "questions": {
    "quality": {
      "type": "score",
      "instructions": "Rate the draft against the rubric.",
      "criteria": [
        "low",
        "medium",
        "high"
      ]
    }
  }
}

Antwort

{
  "id": "dec_score",
  "model": "s1-pro",
  "answers": {
    "quality": {
      "type": "score",
      "score": 1.57,
      "confidence": 0.71,
      "legend": {
        "0": "low",
        "1": "medium",
        "2": "high"
      },
      "probabilities": {
        "0": 0.05,
        "1": 0.33,
        "2": 0.62
      }
    }
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 512,
    "output_tokens": 0,
    "decisions": 1
  },
  "tier": "eu"
}
Beispiele aus dem Quickstart von Decision Models; Beschriftungen übersetzt, JSON im Original. decisionmodels.io/docs/quickstart (öffnet in neuem Tab)

Wie alles zusammenpasst

  1. Messen

    JevBench

    Mein offener Benchmark bewertet 194 Open-Weights-Entscheidungsmodelle nach Genauigkeit, Kalibrierung, Latenz und Kosten.1 (Anmerkung)

    benchmarkheaven.com (öffnet in neuem Tab)

  2. Bereitstellen

    Decision Models

    Die stärksten offenen Modelle hinter einer API, mit EU-Option.

    decisionmodels.io (öffnet in neuem Tab)

  3. Dezentralisieren

    REAX

    Unabhängige GPUs stellen dieselben Modelle bereit; jede Antwort wird geprüft.

    reax.co (öffnet in neuem Tab)

01 — Produkte

Woran ich gerade baue.

Decision Modelsdecisionmodels.io

Eine API, viele offene Entscheidungs­modelle.

Entscheidungsmodelle schreiben keinen Text. Sie lesen eine Situation und die Optionen und liefern pro Option eine Antwort mit Wahrscheinlichkeit, in einem einzigen Durchlauf. Damit sind sie schnell und günstig genug, um mitten in jedem Workflow zu arbeiten. Decision Models stellt starke offene Modelle hinter einer API bereit, die dasselbe Anfrageformat spricht wie Jev, das Entscheidungsmodell von TypeSafe AI.2 (Anmerkung)

decisionmodels.io (öffnet in neuem Tab)Quickstart (öffnet in neuem Tab)Modelle (öffnet in neuem Tab)

Die Startseite von decisionmodels.io: Überschrift „Inference for open-weights decision models.“ neben einem Beispiel für Anfrage und Antwort.Die Startseite von decisionmodels.io: Überschrift „Inference for open-weights decision models.“ neben einem Beispiel für Anfrage und Antwort.
Screenshot von decisionmodels.io (englische Oberfläche), Oktober 2026.
Modelle
s1-fast · s1-pro · s1-vision (Bild + Text) · quyet-1-large
Schnittstellen
REST-API, gehosteter MCP-Server, Jev-kompatible Anfragen
EU-Option
Verarbeitung nur in der EU, keine Speicherung der Inhalte, nie für Training genutzt

REAXreax.co · Bittensor-Subnet 92

Ein offenes Netzwerk, das Entscheidungs­modelle bereitstellt.

Bei REAX kann jede und jeder mit einer passenden GPU die Modelle betreiben, Validatoren prüfen jede Antwort, und das Netz belohnt richtige, schnelle Auslieferung. REAX läuft als Subnet 92 auf Bittensor und ist seit dem 14. Oktober 2026 im Mainnet live. Decision Models ist das Kundenprodukt, das darauf aufsetzt.

reax.co (öffnet in neuem Tab)Mit eigener GPU minen (öffnet in neuem Tab)REAX Engine auf GitHub (öffnet in neuem Tab)

Die Startseite von reax.co: Überschrift „AI by the people, for the people.“ und der Kreislauf aus Ausliefern, Prüfen, Belohnen, Verbessern.
Screenshot von reax.co (englische Oberfläche), Oktober 2026.
Miner-Pools
Vier: s1-fast und s1-pro (die API-Modelle) auf NVIDIA-GPUs, dazu s1-lite für kleine GPUs inkl. Jetson Orin und s1-cpu für normale CPUs
Wettbewerbe
Ein Engine-Track für die schnellste korrekte Auslieferung und ein Generalist-Track für Entscheidungsmodelle, beide seit Oktober 2026 offen
Einstieg
Dem Coding-Agenten einen Link geben; er übt erst auf einer lokalen Chain mit Test-TAO, und jede Zahlung geben Sie selbst frei

02 — Offen entwickelt@airesearch12 (öffnet in neuem Tab)

Offen entwickelt.

Fast alles, was ich baue, teile ich auf X als @airesearch12. Ein paar dieser Beiträge haben mehr Menschen erreicht als gedacht.3 (Anmerkung)

Mehr aus dem Labor

Alles andere auf GitHub (öffnet in neuem Tab)

03 — Frühere Arbeiten, 2014–2021

Vor den Entscheidungs­modellen.

VR- und AR-Apps, Werkzeuge für Game-Engines, Profiler und Geschäftssysteme – die Bilder stammen von meiner alten Website.

  • Flache Illustration eines Dashboards mit Kreis-, Balken- und Liniendiagramm über einer Weltkarte mit drei Standortmarkierungen auf türkisem Hintergrund

    Geschäftssysteme

    BMS & AREA

    Business-Monitoring- und Geoinformations-Werkzeuge für einen DAX-notierten Versicherer: Millionen Datensätze in Echtzeit, inklusive Vertragsstrukturen und Naturkatastrophen-Risiko. Leitender Entwickler und Architekt.

  • Room-Designer-VR-Logo über einem virtuellen Wohnzimmer mit Sofa, Möbelauswahlmenü und VR-Controller-Menü

    VR · Steam, 2017

    Room Designer VR

    Einen Raum planen, während man in ihm steht: Grundriss auf den Boden zeichnen, dann Möbel, Türen und Fenster platzieren. Für HTC Vive.

  • Nahaufnahme einer Datenbrille bei einem Fußballspiel; im Glas sind ein roter Aufnahmepunkt und der Text „Tap to save last 10 seconds as video ...“ zu sehen

    AR-Brillen · Vuzix

    Rewind Recorder

    Die Kamera hält einen kurzen Puffer; ein Tippen speichert die letzten zehn Sekunden als Video. Für Momente, die man sonst verpasst.

  • Screenshot des Unity-Editors mit einem Kerzenleuchter-Mesh samt Collider und der Komponente „Non Convex Mesh Collider“ mit nummerierten Einrichtungsschritten

    Unity Asset Store, 2017

    Non Convex Mesh Collider

    Kollisionserkennung für konkave Meshes – damals eine Lücke in Unitys Physik.

  • Collage von Profiler-Screenshots mit Aufrufbäumen, Zeitleiste, Kreisdiagramm und Quellcode mit Laufzeiten

    .NET-Werkzeuge

    Insight Profiler

    Ein Profiler, der über Performance hinausgeht und zeigt, wie ein .NET-Prozess wirklich arbeitet.

04 — Über mich

Porträt von Florian Standhartinger

Hallo, ich bin Florian.

Mein erstes Programm habe ich 1987 geschrieben, mit sechs, und seitdem eigentlich nie aufgehört. productivity-boost.com ist seit 2014 meine Firma – VR- und AR-Apps, Entwicklerwerkzeuge, Geschäftssysteme und heute vor allem KI: Entscheidungsmodelle, Agenten, Benchmarks.

Ich baue gern das Ganze – Modell, Engine, API, Website – und veröffentliche früh. Neben dem Labor arbeite ich als Lead IT Consultant bei der msg systems ag.

05 — Kontakt

Mit Entscheidungs­modellen bauen?

EU-Option, größere Volumen, ein eigenes Modell oder einfach Fachsimpeln? Schreiben Sie mir. Ich lese alles und antworte fast immer.

info@productivity-boost.com

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