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Microsoft privilégie des modèles IA spécialisés et économiques
Microsoft AI met l'accent sur l'efficacité des tokens comme un axe de compétitivité, privilégiant des modèles spécialisés de petite taille plutôt que des modèles généralistes de pointe. Le PDG de l'IA, Mustafa Suleyman, affirme que l'industrie doit évaluer la performance maximale par rapport au coût. Plutôt que de développer un modèle universel, l'entreprise forme des modèles compacts pour des domaines spécifiques.
Son dernier modèle de cybersécurité, MAI-Cyber-1-Flash, surpasse le benchmark CyberGym de 12 points de pourcentage par rapport à Mythos d'Anthropic, tout en coûtant deux fois moins cher, selon Suleyman. Cependant, ce résultat nécessite le système MDASH, qui orchestre plusieurs modèles et continue d'acheminer les tâches difficiles vers les modèles de raisonnement d'OpenAI. Microsoft indique également que MAI-Image-2.5-Flash réduit les coûts en GPU jusqu'à 84 % par rapport à GPT-Image-2.
Suleyman souhaite également des modèles interchangeables pour éviter que Microsoft ne dépende d'une seule famille de modèles. Il reste incertain que les petits modèles MAI remplaçant partiellement OpenAI puissent égaler ses performances.
La concurrence évolue d'un modèle individuel vers des harnachements, le logiciel qui dirige les tâches et fournit le contexte. Les orchestrateurs envoient la majorité des travaux vers des spécialistes moins coûteux et réservent les modèles de pointe pour les cas difficiles. Anthropic a modélisé cette approche pour Claude Fable 5, tandis que Sakana a construit Fugu autour de ce concept.
