Microsoft запустила собственные ИИ-модели вместо решений OpenAI и снизила затраты на 89%
Подразделение Microsoft AI выпустило MAI-Image-2.5-Pro для создания сложных изображений и точного рендеринга текста, а также MAI-Voice-2-Flash для высоконагруженных голосовых сервисов. Модели уже используются в Bing, PowerPoint, OneDrive, Dynamics 365, Excel, GitHub Copilot и Azure. Стоимость MAI-Image-2.5-Pro составляет $5 за миллион входных текстовых токенов, $8 за миллион входных токенов изображений и $106 за миллион выходных токенов изображений.
MAI-Voice-2-Flash работает вдвое быстрее предыдущей версии и стоит на 32% дешевле — $15 за миллион символов. В Dragon Copilot модель MAI-Transcribe-1.5 поддерживает 58 языков, а частота ошибок распознавания, по оценке Microsoft, снизилась вдвое. Для GitHub Copilot компания использует MAI-Code-1-Flash, которая, согласно внутреннему сравнению, даёт примерно на 10% больше принятых предложений кода при расходе на 10% меньшего числа токенов.
Сатья Наделла намерен переводить трафик на модели MAI там, где они не уступают сторонним решениям, сохраняя OpenAI и Anthropic для наиболее сложных задач. Microsoft также превращает собственную практику оптимизации в коммерческий продукт Azure через Foundry и Frontier Tuning. Все ключевые показатели получены внутри Microsoft и пока не имеют независимой верификации.
Коротко
- MAI-Image-2.5-Pro стоит $5 за миллион входных текстовых токенов, $8 за токены изображений и $106 за выходные токены изображений.
- MAI-Voice-2-Flash работает вдвое быстрее предыдущей модели, стоит на 32% дешевле и тарифицируется по $15 за миллион символов.
- Dragon Copilot обслуживает 170 тыс. медработников и 28 млн обращений за квартал; MAI-Transcribe-1.5 поддерживает 58 языков.
- MAI-Code-1-Flash, по данным Microsoft, даёт примерно на 10% больше принятых подсказок кода при расходе на 10% меньшего числа токенов.
- Экономия на GPU, качество распознавания и показатели принятия кода рассчитаны Microsoft по внутренним методикам без независимой проверки.
FAQ
Зачем Microsoft переводит часть ИИ-нагрузки с OpenAI на собственные модели MAI, если сторонние решения остаются доступными?
Собственные модели позволяют компании снижать вычислительные расходы и лучше контролировать экономику массовых ИИ-функций. OpenAI и Anthropic сохраняются в системе для наиболее сложных задач.
Можно ли считать заявленное сокращение расходов на GPU на 84–89% независимо подтверждённым результатом внедрения моделей MAI?
Нет. Microsoft опубликовала показатели, рассчитанные по собственным методикам, а независимой проверки этих сравнений в статье не приводится.
Как Microsoft планирует продавать корпоративным клиентам технологии, разработанные при создании и оптимизации собственных моделей MAI?
Через Azure Foundry и Frontier Tuning компания предлагает инструменты для обучения и настройки специализированных моделей под задачи клиентов.
Читайте также
Microsoft стала второй компанией в мире с капитализацией $4 трлн
Как распознать речь из видео и аудио: короткая инструкция по транскрибации для новичков- Meta* обсуждает продажу Anthropic вычислительных мощностей на сумму до $10 млрд
Microsoft Copilot теперь использует GPT-5 от OpenAI (а Bing тоже обновили?)- GPT-5 может стать лидером в программировании — способна собирать проекты целиком
- Маршрутизация запросов между собственными и внешними ИИ-моделями: Microsoft переводит нагрузку на собственные модели MAI там, где они не уступают решениям сторонних поставщиков, а OpenAI и Anthropic сохраняет для более сложных задач. Такая архитектура снижает зависимость от одного вендора и позволяет выбирать модель по качеству, стоимости и сложности запроса.
[Оркестрация ИИ-моделей]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Microsoft открыла доступ к собственным моделям для генерации изображений и синтеза речи и начала заменять ими решения OpenAI в части продуктов. По внутренним данным компании, такой переход снижает расходы на GPU в отдельных сценариях на 84–89%.