Microsoft가 파운데이션 모델 (foundation model) 경쟁에 본격적으로 뛰어들고 있습니다.

주요 하이라이트:

• MAI-Thinking-1은 AIME 2025에서 97%, SWE Bench Pro에서 53%를 기록하며, 최고 수준의 추론 (reasoning) 및 코딩 (coding) 모델들과 경쟁하고 있습니다.

• MAI-Image-2.5 및 Image-2.5 Flash는 이미 최고의 이미지 편집 모델 중 하나로 순위에 올랐으며, Nano Banana 2를 능가하는 성능을 보여줍니다.

• MAI-Code-1-Flash는 단 5B (50억 개) 파라미터 (parameters)로 SWE Bench Pro에서 51%를 달성하며, 현재까지 가장 효율적인 코딩 모델 중 하나로 자리 잡았습니다.

• Microsoft는 자사의 모델이 GB200과 비교했을 때, 자체 제작한 MAIA 200 AI 칩에서 30% 더 저렴하고 1.4배 더 높은 전력 효율 (power-efficient)을 제공한다고 밝혔습니다.

• 프런티어 튜닝 (Frontier Tuning)을 통해 기업들은 Microsoft의 모델과 데이터를 사용하여 자신만의 맞춤형 AI 에이전트 (AI agents)를 구축할 수 있습니다.

Microsoft는 또한 다음 모델들을 공개했습니다:
→ MAI Voice-2
→ MAI Voice-2 Flash
→ MAI Transcribe-1.5

또한 Microsoft에 따르면, McKinsey를 위해 맞춤화된 MAI 모델은 GPT-5.5보다 뛰어난 성능을 보이면서도 비용은 10배 더 저렴했습니다.

AI 모델 전쟁이 훨씬 더 흥미진진해지고 있습니다. 👀