Microsoft создала ИИ мощнее GPT-5.6, потратив в четыре раза меньше ресурсов
![Microsoft создала ИИ мощнее GPT-5.6, потратив в четыре раза меньше ресурсов]()
Корпорация Microsoft завершила предварительное обучения новой базовой модели MAI-Base-2, которая мощнее GPT-5.6, потратив в вчетверо меньше вычислительных ресурсов, чем OpenAI, заявила компания 15 октября на своем сайте.
Сообщается, что у новой модели 80 млрд активных и 2,8 трлн общих параметров. По данным компании, модель превосходит все протестированные открытые аналоги на отложенных оценках, а ее рецепт обучения в 4–12 раз эффективнее по вычислительным затратам, чем у сильнейшей открытой базы DeepSeek-V4-Pro-Base.
Обучение построено на «органических» данных без дистилляции из других моделей. Успех обеспечили три направления: масштабирование с учетом повторного использования данных, совместный дизайн модели и инфраструктуры, а также расширение данных и интеграция визуального корпуса объемом 4,5 трлн токенов.
Обучение проходило на 16 тыс. GPU GB200 в течение 38 дней на 50 трлн токенов. Средняя загрузка оборудования составила 21%, доля времени продуктивного обучения — 89%. В настоящее время MAI-Base-2 проходит постобучение. Модель станет основой следующего поколения продуктов корпорации.
При этом стоит отметить, что все сравнения проведены на собственных оценках компании. Заявленное преимущество пока не подтверждено сторонними организациями.
Корпорация Microsoft завершила предварительное обучения новой базовой модели MAI-Base-2, которая мощнее GPT-5.6, потратив в вчетверо меньше вычислительных ресурсов, чем OpenAI, заявила компания 15 октября на своем сайте.
Сообщается, что у новой модели 80 млрд активных и 2,8 трлн общих параметров. По данным компании, модель превосходит все протестированные открытые аналоги на отложенных оценках, а ее рецепт обучения в 4–12 раз эффективнее по вычислительным затратам, чем у сильнейшей открытой базы DeepSeek-V4-Pro-Base.
Обучение построено на «органических» данных без дистилляции из других моделей. Успех обеспечили три направления: масштабирование с учетом повторного использования данных, совместный дизайн модели и инфраструктуры, а также расширение данных и интеграция визуального корпуса объемом 4,5 трлн токенов.
Обучение проходило на 16 тыс. GPU GB200 в течение 38 дней на 50 трлн токенов. Средняя загрузка оборудования составила 21%, доля времени продуктивного обучения — 89%. В настоящее время MAI-Base-2 проходит постобучение. Модель станет основой следующего поколения продуктов корпорации.
При этом стоит отметить, что все сравнения проведены на собственных оценках компании. Заявленное преимущество пока не подтверждено сторонними организациями.
