Microsoft намалява разходите за ИИ с до 89% чрез собствените си модели MAI

Публикувано от Svetni.me Editorial на 27 юли 2026 г.

Подразделението Microsoft AI обяви официално пускането в публичен преглед на два нови модела с изкуствен интелект, разработени изцяло вътрешно — MAI-Image-2.5-Pro и MAI-Voice-2-Flash [1]. Тези премиери са съпроводени от първите официални производствени данни на компанията, които показват мащабно свиване на разходите за изчислителна мощ при замяна на външни базови модели. Корпоративният блог на Microsoft представя най-агресивния си аргумент досега, че компанията вече може самостоятелно да захранва ключовите си продукти, без да разчита изцяло на технологичния си партньор OpenAI.

Новите модели са създадени от ИИ екипа за суперразум (Superintelligence team) на Microsoft и вече обслужват милиони потребители в реална продуктова инфраструктура. Те покриват противоположните краища на кривата качество–скорост–цена. Анонсът подчертава, че собствените разработки на компанията вече не са изследователски проекти, а реално работеща база за Bing, PowerPoint, OneDrive, Dynamics 365, Excel, GitHub Copilot и Azure.

Новите попълнения в портфолиото на MAI

Моделът за премиум генериране MAI-Image-2.5-Pro е проектиран за висококачествени изображения, детайлно редактиране и прецизно рендиране на текст в картини. Вграждането на четим текст е историческа слаба страна на повечето генеративни модели за медийно съдържание. Microsoft оценява модела на 5 долара за милион текстови входни токени, 8 долара за милион входни токени за изображения и 106 долара за милион изходни токени за изображения.

От друга страна, моделът MAI-Voice-2-Flash е оптимизиран за висока скорост и мащаб при гласови приложения. Той работи два пъти по-бързо от базовия модел MAI-Voice-2 и е с 32% по-евтин, като цената му е фиксирана на 15 долара за милион символа. Този модел е насочен към огромния пазар на контактни центрове и системи за гласови агенти, където латентността и цената на разговор са по-важни от фините нюанси на изразителността.

Производствени показатели и реална икономия

Microsoft публикува конкретни данни за внедряването на своите модели MAI в реални продукти, които сочат значителна финансова и оперативна оптимизация [1]:

  • Bing Image Creator: Услугата вече работи изцяло и единствено с базовия модел MAI-Image-2.5, отбелязвайки първия случай, в който потребителският инструмент за изображения работи изцяло с вътрешна технология.

  • PowerPoint: Интеграцията на MAI-Image-2.5 за генериране на изображения намалява разходите за графични процесори (GPU) с до 84% спрямо използването на GPT-Image-2 на OpenAI.

  • OneDrive: Използването на MAI-Image-2.5 за редактиране на снимки е увеличило процента на записване с 26%, намалило е латентността в 95-ия персентил (P95) с 25% и е осигурило 2,5 пъти по-висока ефективност при средно натоварване.

  • Dynamics 365 Contact Center: Моделът MAI-Voice-2-Flash вече захранва мащабни платформи за обслужване на клиенти (включително на T-Mobile и EasyJet), намалявайки разходите за GPU с до 89%.

  • Dragon Copilot: Медицинският асистент, използван от 170 000 здравни работници, вече работи с модела MAI-Transcribe-1.5 за транскрипция на 58 езика. Това е довело до 50% относително намаление на грешките при транскрипция и идентификация на езика в сравнение с предишния използван модел.

Методологията „Hill-Climbing Machine“

В отделна техническа публикация Microsoft разкрива методологията зад тези постижения, наречена „hill-climbing machine“ (машина за изкачване на хълмове) [2]. Това представлява интегриран цикъл от данни, модели и продуктов контекст (harness), който позволява постоянно надграждане на базовите показатели.

Hill-Climbing Flywheel
Изображение: Svetni.me / Авторско изображение

Ключов пример за този процес е лекият кодиращ модел MAI-Code-1-Flash, пуснат в GitHub Copilot през юни 2026 г. Моделът постига с около 10% по-висок процент на приемане на код (accept rate) от GPT-5.4 Mini и Claude Haiku 4.5 в средата VS Code, като същевременно консумира 10% по-малко токени. Разработчиците показват с 6% по-висока вероятност да се върнат към платформата в рамките на няколко дни в сравнение с модела на OpenAI и с 11% повече спрямо модела на Anthropic.

След това инженерният екип пренася технологията в бизнес сферата, като дообучава MAI-Code-1-Flash в Excel среда за обучение с подкрепление (reinforcement learning). Резултатът е специализиран модел, който е напълно равностоен на големия модел GPT-5.6 за най-често срещаните задачи в Excel. Тъй като моделът е лек и оптимизиран, той се обслужва успешно върху предишни поколения хардуер като Nvidia H100 и дори A100, вместо да изисква най-новите суперкомпютърни ускорители.

Стратегически последици за пазара на ИИ

Изпълнителният директор на Microsoft Сатя Надела коментира развитието с тезата, че софтуерът за първи път има „реални пределни разходи“ [3]. В публикация, озаглавена „Frontier Diffusion & Control“, Надела обяснява, че компанията ще насочва ежедневния трафик към своите MAI модели винаги когато те съвпадат или превъзхождат външните алтернативи. Потребителите ще продължат да ползват външни модели за пиковите нужди от високо ниво, но рутинните задачи ще се поемат вътрешно.

Запазването на контекста, уменията и паметта извън самия модел дава на Microsoft стратегическа гъвкавост. Този подход превръща моделите на партньорите в лесно заменяеми компоненти. Съобщението идва в контекста на новините, че лицензът на Microsoft към OpenAI е превърнат в неексклузивен и че компанията активно си партнира с Anthropic.

Крайният резултат е, че Microsoft опакова тази методология за оптимизация и я предлага на своите бизнес клиенти под формата на услугите Azure AI Foundry и Frontier Tuning. По този начин предприятията получават същия софтуерен инструмент, с който да обучават и изкачват свои модели върху облачната инфраструктура на Azure.

Източници:

[1]: Introducing MAI-Image-2.5-Pro and MAI-Voice-2-Flash - Microsoft AI

[2]: Hill-Climbing MAI models for GitHub Copilot and Excel - Microsoft AI

[3]: Microsoft launches new in-house AI models it says cut costs up to 89% versus OpenAI - VentureBeat