{"id":596,"date":"2026-10-16T20:59:00","date_gmt":"2026-10-16T20:59:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sdwski.com\/?p=596"},"modified":"2026-10-17T18:38:51","modified_gmt":"2026-10-17T15:38:51","slug":"microsoft-%d0%b0%d0%bd%d0%be%d0%bd%d1%81%d0%b8%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bb%d0%b0-%d0%bd%d0%be%d0%b2%d1%83%d1%8e-%d1%81%d0%be%d0%b1%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%83%d1%8e-%d0%b8%d0%b8-%d0%bc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/post\/596","title":{"rendered":"

Microsoft pristatė naują savo DI modelį MAI-Base-2 (ir aš jau labai laukiu galimybės jį išbandyti)<\/p>\n"},"content":{"rendered":"

Bendrovė Microsoft<\/strong> paskelbė užbaigusi savo naujojo bazinio dirbtinio intelekto modelio išankstinio mokymo (pre-training) etapą — MAI-Base-2<\/strong>. Modelį sukūrė „Microsoft AI“ padalinys, jis pagrįstas ekspertų mišinio architektūra (ekspertų mišinys, MoE<\/strong>), turinčia 2,8 trilijono parametrų<\/strong>, iš kurių išvedimo metu aktyvuojama 80 milijardų<\/strong>.<\/p>

Pagrindinės mokymo ypatybės ir detalės:<\/strong><\/h4>
    \n
  • Mastas ir infrastruktūra:<\/strong> Mokymas vyko 38 dienas 2026 m. rugpjūtį ir rugsėjį klasteryje, kurį sudarė 16 000 NVIDIA GB200 grafikos procesorių<\/strong>. Bendras duomenų rinkinio dydis siekė 50 trilijonų žetonų<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
  • Integruotas daugiarūšiškumas:<\/strong> Skirtingai nei pirmoji MAI-Base-1 versija, modelis nuo pat pradžių buvo mokomas dirbti su tekstu ir vaizdais, naudojant architektūrą be atskiro vaizdų koduotuvo. Vaizdiniai duomenys sudarė 18% mokymo duomenų rinkinio (4,5 trln. žetonų) ir apima grafikų analizę, erdvinį mąstymą, natų skaitymą bei medicininių vaizdų analizę.<\/li>\n\n\n\n
  • Skaičiavimo efektyvumas:<\/strong> Microsoft skaičiavimais, naujoji architektūra pagal FLOPs sąnaudų efektyvumą pranoksta pirmaujantį atvirą bazinį modelį DeepSeek-V4-Pro-Base 4,2–12,3 karto<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
  • Palyginimas su konkurentais:<\/strong> Specialusis Microsoft AI padalinys atliko vidinius vertinimus ir, pasak Microsoft AI generalinio direktoriaus Mustafos Suleymano, MAI-Base-2 pranoko bazinį modelį GPT-5.6 Sol, tam sunaudodamas vos ketvirtadalį skaičiavimo galios<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n
  • Duomenų grynumas:<\/strong> Modelis buvo mokomas naudojant natūraliai surinktą duomenų rinkinį be distiliavimo (nenaudojant kitų DI modelių atsakymų).<\/li>\n<\/ul>

    Ar MAI-Base-2 bus prieinamas Microsoft Azure?<\/h2>

    Taip, bus.<\/strong> Ir aš labai laukiu galimybės jį išbandyti.<\/p>

    Kadangi nebuvo taikomas distiliavimas ir užtikrinamas visiškas duomenų kilmės skaidrumas, Microsoft oficialiai skelbia ketinanti licencijuoti modelio svorius verslo klientams ir patikimiems partneriams per Azure AI Foundry platformą<\/strong>. Be to, MAI-Base-2 pagrindu bendrovė planuoja diegti naujos kartos produktus Copilot<\/strong> ir kitas Microsoft ekosistemos paslaugas.<\/p>

    Tačiau svarbu atsižvelgti į dabartinę projekto būklę:<\/p>

      \n
    • Dabartinis etapas:<\/strong> Modelis baigė tik preliminarų mokymą ir šiuo metu pereina tolesnio mokymo (post-training) etapą<\/strong>, kurio metu bazinis kontrolinis taškas paverčiamas galutiniu pokalbių produktu[3]<\/sup>.<\/li>\n\n\n\n
    • Terminai ir kainos:<\/strong> Šiuo metu viešai prieinamų API galinių taškų, konkrečių išleidimo Azure AI Foundry platformoje datų ir tarifų kol kas nepaskelbta<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Bendrovė Microsoft paskelbė užbaigusi savo naujo bazinio dirbtinio intelekto modelio MAI-Base-2 išankstinio mokymo (pre-training) etapą. Modelį sukūrė Microsoft AI padalinys, jis paremtas ekspertų mišinio (Mixture of Experts, MoE) architektūra ir iš viso turi 2,8 trilijono parametrų, iš kurių inferencijos metu aktyvuojama 80 milijardų. Pagrindinės savybės ir mokymo detalės: Ar MAI-Base-2 pasirodys Microsoft […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":598,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1,9],"tags":[],"class_list":["post-596","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","category-ai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/596","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=596"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/596\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":597,"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/596\/revisions\/597"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/598"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=596"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=596"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sdwski.com\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=596"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}