Microsoft сосредоточилась на оптимизации своих ИИ-моделей для снижения затрат. Компания предлагает специализированные решения вместо универсальных моделей для каждой задачи.
В рамках этой стратегии выпущены новые модели, такие как MAI-Cyber-1-Flash, оптимизированная для платформы MDASH. Эта модель заняла первое место в бенчмарке CyberGym, превзойдя конкурентов на 12 процентных пунктов при вдвое меньшей стоимости. Она обрабатывает до 90% задач, оставляя сложные для более мощных моделей, таких как GPT 5.4.
За последний квартал Microsoft представила более десятка новых моделей для работы с изображениями, голосом, транскрипцией, кодированием и безопасностью. Эти модели уже интегрированы в продукты Microsoft, сокращая расходы на GPU на 50-90%.
MAI-Code-1-Flash, разработанная совместно с GitHub, используется миллионами разработчиков. Она показала на 10% более высокую скорость принятия кода и на 10% меньшее использование токенов по сравнению с GPT-5.4 Mini и Claude Haiku 4.5 в VS Code. Аналогичная модель для Excel демонстрирует сопоставимую производительность с GPT-5.6 для большинства задач при большей экономичности.
MAI-Image-2.5-Flash теперь является стандартной моделью в Bing Image Creator и используется в PowerPoint, где снижает затраты на GPU до 84%. В OneDrive она увеличила количество сохранений на 26% и повысила эффективность использования токенов в 2,5 раза.
MAI-Voice-2-Flash применяется в Dynamics 365 Contact Center, сокращая затраты на GPU до 89%. MAI-Transcribe-1.5 обеспечивает многоязычную транскрипцию для Dragon Copilot на 58 языках, снижая количество ошибок транскрипции и идентификации языка на 50%.
Благодаря совместной разработке моделей и собственного кремния, Microsoft достигает на 40% лучшей производительности на ватт при запуске моделей MAI на Maia 200. Это снижает затраты и повышает устойчивость систем.