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O Microsoft Build revela modelos MAI desenvolvidos internamente com 35 bilhões de parâmetros

Durante a Conferência de Desenvolvedores Build2026, realizada recentemente, a Microsoft revelou vários modelos de IA desenvolvidos internamente. O lançamento de seu primeiro modelo de raciocínio avançado, o MAI-Thinking-1 , representa um marco significativo na jornada da Microsoft rumo ao desenvolvimento independente de modelos de grande porte e à criação de um ecossistema abrangente de IA para todos os casos de uso.
Com 35 bilhões de parâmetros ativos, o MAI-Thinking-1 é considerado um “modelo de tamanho médio”, mas alcançou resultados líderes do setor em importantes benchmarks de engenharia de software. A Microsoft enfatizou que o modelo foi treinado do zero usando dados limpos e afirmou explicitamente que não foram utilizados dados destilados de modelos de terceiros. Em um setor onde a destilação de dados é comum, isso ressalta a dedicação inabalável da Microsoft à independência técnica e à integridade dos dados.
Além do modelo de raciocínio principal, a Microsoft ampliou a família MAI com modelos para aplicações multimodais e verticais especializadas. Nos domínios de imagem e voz, o MAI-Image2.5, que permite a geração de texto para imagem e a edição de imagens, foi lançado juntamente com sua versão Flash; o MAI-Transcribe-1.5 oferece transcrição ultrarrápida, atingindo velocidades cinco vezes maiores do que as dos concorrentes; e o MAI-Voice-2, que agora suporta 15 idiomas adicionais (com uma versão Flash a ser lançada em breve), expande significativamente o ecossistema multimodal de voz.
No que diz respeito aos desenvolvedores, o modelo de codificação MAI-Code-1, projetado com eficiência de raciocínio otimizada, foi integrado com sucesso ao GitHub Copilot e ao Visual Studio Code. O lançamento bem-sucedido de vários modelos desenvolvidos internamente não apenas completa o ecossistema de ciclo fechado da Microsoft — desde o raciocínio subjacente até aplicações de nível superior —, mas também ressalta o compromisso estratégico da gigante da tecnologia em alcançar total autossuficiência em IA e reduzir a dependência de tecnologias externas.
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