Microsoft анонсувала нову власну ШІ-модель MAI-Base-2 (і я вже дуже чекаю на можливість її протестувати)

Компанія Microsoft оголосила про завершення етапу попереднього навчання (pre-training) своєї нової базової моделі штучного інтелекту — MAI-Base-2. Модель розроблена підрозділом Microsoft AI і побудована на архітектурі суміші експертів (Mixture of Experts, MoE), що містить 2,8 трильйона загальних параметрів, з яких під час інференсу активуються 80 мільярдів.

Основні характеристики та деталі навчання:

• Масштаб та інфраструктура: Навчання проводилося протягом 38 днів у серпні та вересні 2026 року на кластері з 16 000 графічних процесорів NVIDIA GB200. Загальний обсяг датасету становив 50 трильйонів токенів.
• Мультимодальність «із коробки»: На відміну від першої версії MAI-Base-1, модель від початку навчалася працювати з текстом і зображеннями з використанням архітектури без окремого візуального кодувальника. Візуальні дані становили 18% тренувального корпусу (4,5 трлн токенів) та охоплюють аналіз графіків, просторове мислення, читання нот і медичну візуалізацію.
• Обчислювальна ефективність: Згідно з розрахунками Microsoft, нова архітектура перевершує за ефективністю використання FLOPs провідну відкриту базову модель DeepSeek-V4-Pro-Base у 4,2–12,3 раза.
• Порівняння з конкурентами: Спецпідрозділ Microsoft AI провів внутрішнє оцінювання, і, за словами CEO Microsoft AI Мустафи Сулеймана, MAI-Base-2 перевершила базову модель GPT-5.6 Sol, витративши при цьому лише чверть обчислювальної потужності.
• Чистота даних: Навчання відбувалося на органічному корпусі даних без дистиляції (без використання відповідей інших ШІ-моделей).

Чи з’явиться MAI-Base-2 у Microsoft Azure?

Так, з’явиться. І я дуже чекаю на можливість її протестувати.

Завдяки відсутності дистиляції та повній прозорості походження даних Microsoft офіційно заявляє про намір ліцензувати ваги моделі корпоративним клієнтам і довіреним партнерам через платформу Azure AI Foundry. Крім того, на базі MAI-Base-2 компанія планує розгортати наступні покоління продуктів Copilot та інших сервісів екосистеми Microsoft.

Водночас важливо враховувати поточний статус проєкту:

• Поточна фаза: Модель завершила лише попереднє навчання й зараз проходить етап постнавчання (post-training), під час якого базовий чекпойнт перетворюють на готовий чат-продукт^[3].
• Терміни та ціни: Наразі немає загальнодоступних кінцевих точок API, конкретних дат виходу на Azure AI Foundry і тарифів поки не оголошено.