rss_feedSimon Willison ·03.06.2026 open_in_newОригинал

Microsoft's new MAI models

#Ai Products #Developer Tools #Frontier Models

auto_awesomeКраткое саммари

2 июня 2026 года Microsoft анонсировала две новые текстовые LLM: MAI-Thinking-1 (рассуждающая модель на 35 млрд параметров, доступная «избранным ранним партнёрам») и MAI-Code-1-Flash (5 млрд параметров, созданная специально для GitHub Copilot и VS Code ради высокой производительности при низкой стоимости). Саймон Уиллисон отмечает, что выпуск моделей со столь малым числом параметров примечателен на фоне дороговизны крупных моделей. Microsoft утверждает, что в слепых попарных оценках людьми MAI-Thinking-1 предпочитают Sonnet 4.6 — впечатляющий результат для модели на 35B. Особенно интересно, что обе модели обучены Microsoft с нуля на «чистых» и должным образом лицензированных данных, без дистилляции из сторонних моделей. Уиллисон задаётся вопросом, не стали ли это первыми по-настоящему полезными специализированными моделями для кода, не обученными на нелицензированном дампе веба.

translate EN + RU EN RU

Simon Willison’s Weblog

Weblog Саймона Уиллисона

2nd June 2026

2 июня 2026 года

Microsoft announced two new text LLMs this morning - MAI-Thinking-1 (reasoning, 35B parameters, available to "select early partners") and MAI-Code-1-Flash (5B parameters, "purpose-built for GitHub Copilot and VS Code to deliver high performance and lower cost [...] rolling out to GitHub Copilot individual users in Visual Studio Code"). I've not been able to try either of them just yet.

Сегодня утром Microsoft анонсировала две новые текстовые LLM — MAI-Thinking-1 (рассуждающая, 35 млрд параметров, доступна «избранным ранним партнёрам») и MAI-Code-1-Flash (5 млрд параметров, «создана специально для GitHub Copilot и VS Code, чтобы обеспечить высокую производительность при меньшей стоимости [...] разворачивается для индивидуальных пользователей GitHub Copilot в Visual Studio Code»). Мне пока не удалось опробовать ни ту, ни другую.

It's very interesting to see Microsoft releasing models with such low parameter counts, especially given how expensive larger models are to access right now. They claim MAI-Thinking-1 "is preferred to Sonnet 4.6 in our blind human side-by-side evaluations", which is impressive for a 35B model seeing as I frequently run models larger than that on my own laptop.

Очень интересно видеть, как Microsoft выпускает модели со столь малым числом параметров, особенно учитывая, насколько дорог сейчас доступ к более крупным моделям. Компания утверждает, что MAI-Thinking-1 «в наших слепых попарных оценках людьми предпочитают Sonnet 4.6», что впечатляет для модели на 35B, учитывая, что я регулярно запускаю модели крупнее на собственном ноутбуке.

Also of note:

Также стоит отметить:

We trained [MAI-Thinking-1] from the ground up on enterprise grade, clean and commercially licensed data, without distillation from third-party models.

Мы обучили [MAI-Thinking-1] с нуля на чистых, коммерчески лицензированных данных корпоративного уровня, без дистилляции из сторонних моделей.

And for MAI-Code-1-Flash as well:

И для MAI-Code-1-Flash тоже:

It is built end-to-end by Microsoft using clean and appropriately licensed data.

Она целиком, от начала и до конца, создана Microsoft на чистых и надлежащим образом лицензированных данных.

I would very much like to learn more about this "appropriately licensed" data! Could these be the first generally useful code-specialist models that didn't train on an unlicensed dump of the web?

Мне очень хотелось бы узнать больше об этих «надлежащим образом лицензированных» данных! Не могут ли это быть первые по-настоящему полезные специализированные модели для кода, которые не обучались на нелицензированном дампе веба?