据多家媒体报道，微软公司已开发出一系列大语言模型（LLM），其性能可与 OpenAI 和 Anthropic的模型相媲美。这一系列模型被称为 MAI，可能是“微软人工智能（Microsoft Artificial Intelligence）”的缩写，也与微软去年推出的内部开发的 AI 芯片 Maia 100 有关。微软可能正在利用该芯片为 MAI 模型提供算力支持。
MAI 的性能与测试
彭博社消息人士透露，微软近期对 MAI 系列进行了性能测试，结果显示其能够与 OpenAI 和 Anthropic 的模型相匹敌。微软工程师特别评估了 MAI 是否能够支持该公司旗下的 Copilot 系列 AI 助手。测试数据表明，MAI 在通用处理任务上表现出色，适合为 Copilot 提供动力。
MAI 的定位与未来规划
微软对 MAI 的评估暗示该系列模型主要面向通用处理任务，而非推理任务。Copilot 支持的许多功能可以通过通用模型实现，而微软正在开发第二个针对推理任务优化的 LLM 系列。目前，关于 MAI 的模型数量、参数规模以及是否支持多模态功能等细节尚未披露。
减少对 OpenAI 的依赖
MAI 的开发可能标志着微软减少对 OpenAI 的依赖。微软已向 ChatGPT 开发商 OpenAI 投资超过 130 亿美元，并曾是其独家云服务提供商。然而，今年 1 月，双方修改了合作条款，允许 OpenAI 将部分工作负载转移到其他平台。如果微软将 Copilot 转移到 OpenAI 模型之外，可能会增加对其他竞争 LLM 的支持。据报道，微软已测试了来自 Anthropic、Meta Platforms Inc.、DeepSeek 和 xAI Corp. 的模型，以评估其是否能够为 Copilot 提供支持。
微软发言人表示：“我们正在使用多种模型，包括与 OpenAI 的深度合作，以及来自微软AI和开源模型的模型。”
微软的 LLM 市场布局
MAI 并非微软首次进入 LLM 市场。此前，微软开发了 Phi 系列开源语言模型，专注于能效优化。该系列目前已迭代至第四代。2 月份发布的 Phi-4-mini 和 Phi-4-multimodal 是最新版本。Phi-4-mini 拥有 38 亿参数，适用于推理任务，如解决数学问题；Phi-4-multimodal 则支持多模态输入，其性能在某些任务上接近 GPT-4。
微软还开发了依赖合成数据的 LLM 训练方法，这些方法可能对 MAI 以及正在开发的推理优化 LLM 系列具有重要意义。
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