Microsoft stellt seine neue hauseigene KI-Familie vor

(Source: khw80 / pixabay.com)

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Microsoft AI erweitert sein KI-Portfolio um die neue, intern entwickelte Modellfamilie MAI (Microsoft AI). Sie umfasst sieben Modelle, die Copilot, Microsoft Foundry sowie verschiedene KI-Anwendungen in Unternehmen antreiben sollen, wie das Unternehmen mitteilt. 

Zu den neuen Modellen gehören unter anderem MAI-Thinking-1, das erste vollständig intern entwickelte Reasoning-Modell von Microsoft, MAI-Code-1-Flash für die Softwareentwicklung, MAI-Image-2.5 für die Bildgenerierung und -bearbeitung, MAI-Transcribe-1.5 für die Audiotranskription sowie MAI-Voice-2 für die Sprachsynthese.

Laut Microsoft basiert MAI-Thinking-1 auf einer Mixture-of-Experts-Architektur und nutzt rund 35 Milliarden aktive Parameter. Das Modell sei ohne Einbindung von Drittanbieter-Modellen trainiert worden. Das Unternehmen beschreibt MAI-Thinking-1 als ein KI-Modell für Reasoning-Aufgaben, "das zu den leistungsstärksten seiner Klasse zählt". MAI-Code-1-Flash verfüge über fünf Milliarden Parameter und sei speziell für Github Copilot und Visual Studio Code entwickelt worden.

Im Bereich der Transkription unterstützt MAI-Transcribe-1.5 laut Mitteilung 43 Sprachen und kann eine Stunde Audiomaterial in weniger als 15 Sekunden transkribieren. Das Modell verfüge zudem über einen Mechanismus für sogenanntes Keyword Biasing, der die Erkennung branchenspezifischer Fachbegriffe verbessern soll. Für multimodale Anwendungsfälle sei des Weiteren MAI-Image-2.5 auf die Generierung und Bearbeitung von Bildern ausgelegt, während MAI-Voice-2 Sprachgenerierung in 15 Sprachen sowie die Erstellung von Stimmen anhand kurzer Audiobeispiele ermöglicht.

Anpassung auf Unternehmensebene

Abgesehen von den neuen Modellen hebt Microsoft vor allem einen Ansatz namens Frontier Tuning hervor. Dieser basiere auf Reinforcement Learning in Umgebungen, die reale Arbeitsabläufe von Organisationen nachbilden. Ziel sei es, Modelle an die Prozesse, Daten und geschäftlichen Anforderungen einzelner Unternehmen anzupassen, ohne die Kontrolle über die jeweilige IT-Umgebung aufzugeben.

Nach Angaben von Microsoft steigert diese Form der Personalisierung sowohl die Leistungsfähigkeit als auch die Effizienz der Modelle. Ein für Excel optimiertes MAI-Modell erreiche beispielsweise das Niveau von GPT-5.4, sei dabei jedoch bis zu zehnmal effizienter. In einem gemeinsamen Projekt mit McKinsey habe ein auf die Standards der Beratungsgesellschaft abgestimmtes Modell zudem die höchste Nutzerpräferenz unter den getesteten Modellen erzielt – bei gleichzeitig geringeren Kosten.

Die Modelle werden über Microsoft Foundry bereitgestellt und zudem auf Plattformen wie Openrouter, Fireworks und Baseten verfügbar sein. Microsoft kündigte ausserdem an, dass Entwickler erstmals die Modellgewichte direkt anpassen können, um die Modelle gezielt auf ihre Anforderungen zuzuschneiden.

Von Gesundheitsanwendungen bis zu proprietären Modellen

Zu den ersten angekündigten Anwendungsfällen zählt eine Zusammenarbeit mit der Mayo Clinic zur Entwicklung eines spezialisierten Gesundheitsmodells. Dieses soll die KI-Technologien von Microsoft mit klinischer Expertise und anonymisierten Daten der medizinischen Einrichtung kombinieren. Zunächst werde das Modell innerhalb der IT-Umgebung der Mayo Clinic eingesetzt. Eine spätere Bereitstellung für andere Organisationen sei nach erfolgreicher Validierung vorgesehen. Die Eigentumsrechte verbleiben dabei bei der medizinischen Institution, wie Microsoft schreibt.

Die Initiative sei Teil einer umfassenderen Strategie zur technologischen Unabhängigkeit. Microsoft betont, seine Modelle von Grund auf selbst zu trainieren – ohne auf Daten aus Modellen anderer Labore zurückzugreifen und ohne den Einsatz nicht lizenzierter oder intransparenter Datenquellen. Zudem entwickle das Unternehmen seine Modelle für den Betrieb auf den eigenen Maia-200-Chips, was laut Microsoft einen Effizienzgewinn von rund 40 Prozent ermöglicht.

An seiner Hausmesse hat Microsoft übrigens auch einen neuen Quanten-Chip präsentiert. Zudem lanciert das Unternehmen gemeinsam mit Nvidia einen KI-Chip für Windows, mit dem KI-Agenten auf lokalen PCs leistungsfähiger werden sollen. Lesen Sie hier mehr dazu.