Microsoft запустила собственные ИИ-модели вместо решений OpenAI и снизила затраты на 89%
Подразделение Microsoft AI 23 июля вывело в открытый доступ две новые модели собственной разработки — генератор изображений MAI-Image-2.5-Pro и голосовую модель MAI-Voice-2-Flash для высоконагруженных корпоративных сценариев.
Одновременно компания опубликовала эксплуатационные показатели, согласно которым замена решений OpenAI на собственные модели позволила сократить расходы на графические процессоры (GPU) в отдельных продуктах на 84−89%. Релиз стал самым лучшим на сегодня доказательством того, что Microsoft способна обеспечивать работу своих продуктов без опоры на топовые модели OpenAI.
Модели уже интегрированы в Bing, PowerPoint, OneDrive, Dynamics 365, Excel, GitHub Copilot и Azure. MAI-Image-2.5-Pro ориентирован на премиальный сегмент — создание сложных изображений и точный рендеринг текста внутри картинки, что традиционно считалось слабым местом генеративных моделей.
Стоимость использования составляет $5 за млн входных текстовых токенов, $8 за млн входных токенов изображений и $106 за млн выходных токенов изображений. Базовая версия MAI-Image-2.5 заняла второе место в рейтинге редактирования изображений на площадке Arena.
Голосовая модель MAI-Voice-2-Flash работает вдвое быстрее предшественника MAI-Voice-2 и стоит на 32% дешевле — $15 за млн символов. Она уже обслуживает Dynamics 365 Contact Center, которым пользуются в том числе T-Mobile и EasyJet: здесь Microsoft заявляет о сокращении затрат на GPU до 89%.
В здравоохранении сервис Dragon Copilot, применяемый 170 тыс. медицинских работников и обрабатывающий 28 млн обращений пациентов за квартал, перешел на модель MAI-Transcribe-1.5, поддерживающую 58 языков. По внутренним оценкам компании, частота ошибок распознавания речи и определения языка снизилась вдвое.
Отдельный кейс — модель MAI-Code-1-Flash для GitHub Copilot, запущенная в июне. По данным Microsoft, она превосходит GPT-5.4 Mini и Claude Haiku 4.5 по доле принятых предложений кода в VS Code примерно на 10% при использовании на 10% меньшего числа токенов. После дополнительного обучения на задачах Excel эта модель, по отзывам пользователей, вышла на уровень GPT-5.6 в типовых сценариях работы с таблицами — при этом она достаточно компактна для запуска на устаревающих ускорителях Nvidia H100 и даже A100, а не только на новейших чипах.
Гендиректор Microsoft Сатья Наделла заявил о переводе части трафика на собственные модели MAI везде, где они не уступают моделям сторонних разработчиков. При этом он подчеркнул, что модели OpenAI и Anthropic остаются частью системы оркестрации для наиболее сложных задач.
Ранее эксклюзивная лицензия Microsoft на технологии OpenAI была пересмотрена в пользу неэксклюзивного соглашения. Также в отдельные продукты компании были интегрированы модели Anthropic.
Критики указывают, что все опубликованные метрики — показатели принятия кода, экономии на GPU, рост сохранений файлов — получены по внутренним методикам Microsoft без независимой верификации, а компания сама выбирает, какие сравнения публиковать. Тем не менее логика стратегии не зависит от отдельных цифр: при обслуживании ИИ-функций на миллиардах обращений в продуктах компании даже умеренное снижение стоимости вычислений напрямую влияет на экономику бизнеса.
Microsoft также предлагает корпоративным клиентам собственный инструментарий для обучения специализированных моделей через Foundry и Frontier Tuning, превращая внутреннюю практику оптимизации затрат в отдельный коммерческий продукт Azure. Семь лет назад компания вложила более $13 млрд в OpenAI как ставку на будущее ИИ; нынешний релиз показывает, что доходы от этой технологии Microsoft рассчитывает получать за счет собственных моделей.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
