Microsoft объявила о создании новой ИИ-модели MAI-Base-2, которая, по заявлению главы направления искусственного интеллекта Мустафы Сулеймана, оказалась сильнее GPT‑5.6 и обучалась с использованием вчетверо меньших вычислительных ресурсов по сравнению с OpenAI. Кроме того, новая базовая модель, как утверждают, оказалась в 12 раз экономичнее по расходу ресурсов по сравнению с DeepSeek. При этом конкретные системы для сравнения он не назвал.

Сулейман сообщил, что MAI-Base-2 проходила тестирование в сопоставлении с моделями OpenAI, включая систему под кодовым названием Spud, на которой структурно держится GPT‑5.6. По итогам испытаний MAI-Base-2 якобы демонстрировала лучшие результаты в тестах на распознавание и прогнозирование закономерностей в данных. Microsoft основывает выводы на технических сведениях о моделях OpenAI, доступных ей, и при этом предупреждает, что критика в адрес OpenAI может снизить ценность инвестиций в ChatGPT, для которого, как оценивают, доля корпорации в разработчике может превышать сотни миллиардов долларов.

Также подчеркивается долгосрочный характер партнёрства: ранее Microsoft предоставляла клиентам Azure доступ к моделям OpenAI и использовала эти модели в собственных продуктах, в том числе Copilot. Однако за последний год отношения между компаниями заметно охладели, и Microsoft всё чаще заявляет о намерении действовать независимо, развивая собственные модели. По словам Сулеймана, MAI-Base-2 демонстрирует и более высокую вычислительную эффективность: он утверждает, что новая модель потребляет в 12 раз меньше вычислительных ресурсов, чем DeepSeek, хотя конкретной китайской лаборатории в открытом блоге компании не приводят название, и речь может идти о другой системе.

Контекст заявления таков: в марте Microsoft сформировала объединённую команду по работе над коммерческими и потребительскими версиями Copilot, а Сулейман возглавил направление разработки ИИ. Эти шаги указывают на стратегическую цель компании — усилить собственную экосистему ИИ и снизить зависимость от внешних поставщиков, сохранив при этом доступ к мощным моделям через облако Azure. По словам руководителя направления, MAI-Base-2 демонстрирует заявленную эффективность и может повлиять на экономику будущих проектов в компании.