Simon Willison's Weblog · 02.06.2026 ·Новые модели ИИ от Microsoft

Microsoft представил две новые модели ИИ MAI-Thinking-1 и MAI-Code-1-Flash

Microsoft объявил о выпуске двух новых текстовых моделей ИИ: MAI-Thinking-1 и MAI-Code-1-Flash. MAI-Thinking-1 — это модель для рассуждений с 1 триллионом параметров, из которых 35 миллиардов активны. Она доступна для "выбранных ранних партнеров". MAI-Code-1-Flash, с 137 миллиардами параметров и 5 миллиардами активных, специально разработана для GitHub Copilot и VS Code, чтобы обеспечить высокую производительность и низкую стоимость. Эта модель уже начинает выкатываться для индивидуальных пользователей GitHub Copilot в Visual Studio Code.

MAI-Thinking-1 предназначена для задач, требующих сложного логического мышления, что делает её потенциально полезной для разработки ИИ-агентов, способных выполнять сложные аналитические задачи. Её доступность для "выбранных партнеров" указывает на стратегический подход Microsoft к внедрению этой технологии в ограниченном кругу, что может способствовать более быстрому и качественному тестированию и улучшению модели.

MAI-Code-1-Flash, с другой стороны, ориентирована на разработчиков. Её интеграция с GitHub Copilot и VS Code может значительно ускорить процесс написания кода, предлагая более точные и эффективные рекомендации. Это особенно важно для разработчиков, работающих над ИИ-агентами, так как улучшение инструментов для написания кода может ускорить процесс разработки и тестирования новых функций.

Обе модели демонстрируют стремление Microsoft к расширению своих возможностей в области ИИ, предлагая решения, которые могут быть полезны как для конечных пользователей, так и для разработчиков. Это важно для экосистемы ИИ-агентов, так как новые модели могут предложить более мощные и эффективные инструменты для выполнения различных задач, от анализа данных до автоматизации процессов.

Источник: Simon Willison's Weblog

Похожие материалы

NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо Новые инструменты от Microsoft и NVIDIA для запуска ИИ-агентов на Windows Microsoft и NVIDIA представили новые инструменты, которые позволяют запускать ИИ-агентов на Windows ПК. Это важный шаг для разработчиков, так как ранее подобные решения требовали сложной настройки и мощного оборудования. Hacker News · Инфраструктура для ИИ-агентов Microsoft переходит на AWS из-за нехватки мощностей для ИИ в GitHub Microsoft столкнулась с нехваткой вычислительных мощностей для поддержки AI-сервисов в GitHub и начала использовать облачные ресурсы AWS. Это решение связано с ростом нагрузки на серверы из-за увеличения числа пользователей и сложных вычислений, связанных с ИИ. Hacker News · Интеграция ИИ-моделей в корпоративные сервисы Anthropic модели в Microsoft 365 Copilot Microsoft объявил о интеграции моделей Anthropic в свои корпоративные сервисы, включая Microsoft 365 Copilot. Это значимый шаг, так как Anthropic — один из ключевых игроков в области больших языковых моделей, а Microsoft 365 Copilot — это платформа для интеграции ИИ в рабочие процессы. Hacker News · Развитие foundation models Apple представила третье поколение foundation models Apple анонсировала третье поколение своих foundation models, которые стали более мощными и универсальными. Новые модели демонстрируют улучшенные возможности в обработке естественного языка, компьютерном зрении и других задачах машинного обучения. Это важный шаг для компании, которая активно развивает свои ИИ-капabilities, особенно в контексте интеграции с устройствами и сервисами Apple. Microsoft Research · Оркестрация и оптимизация для малых моделей MagenticLite: агентная система для малых моделей от Microsoft Research Microsoft Research представила MagenticLite — агентную систему, оптимизированную для работы с малыми моделями. Она поддерживает выполнение задач как в браузере, так и в локальной файловой системе, что делает её универсальным решением для повседневных задач. Система объединяет специализированные модели и оркестрацию, что позволяет эффективно использовать ограниченные вычислительные ресурсы. Hugging Face - Blog · Локальный запуск моделей Mellum2: новая 12-миллиардная модель от JetBrains для локального использования JetBrains представила Mellum2 — новую 12-миллиардную модель, основанную на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Эта модель разработана для эффективного локального использования, что делает её особенно интересной для разработчиков ИИ-агентов, которым важна производительность на локальных устройствах. Hacker News · Исследования и модели Apple представила Foundation Models для разработчиков Apple анонсировала Apple Foundation Models — набор моделей машинного обучения, доступных для разработчиков. Эти модели предназначены для интеграции в приложения и сервисы, что может значительно расширить возможности разработчиков, работающих с ИИ. GitHub · Локальный инференс и модели Apple открыла репозиторий с инструментами для локального ИИ Apple выпустила открытый репозиторий coreai-models на GitHub, который содержит рецепты экспорта моделей, Python-примитивы и утилиты для работы с ИИ на устройствах. Это значимый шаг, так как Apple активно продвигает локальные вычисления для ИИ, что особенно важно для разработчиков, работающих над автономными агентами. Google DeepMind News · Выход новых моделей Gemini 3.1 Pro от DeepMind для сложных задач DeepMind представила новую модель Gemini 3.1 Pro, ориентированную на решение сложных задач, где требуется не просто ответ, а глубокий анализ и понимание контекста. Модель демонстрирует улучшенные способности в обработке сложных запросов, что делает её перспективной для применения в различных областях, включая разработку ИИ-агентов. Hacker News · ИИ-агенты и сложные задачи MiMo Code: масштабирование агентов для сложных задач Команда Xiaomi представила фреймворк MiMo Code, который позволяет масштабировать ИИ-агентов для выполнения задач с длинным горизонтом. Это значит, что агенты могут работать с многоэтапными процессами, требующими последовательного выполнения действий и координации между разными модулями.

← Все материалы