Por: Mustafa Suleyman
De manera reciente, anunciamos una familia de siete nuevos modelos desarrollados a nivel interno en Microsoft AI. Más allá de estos modelos, construimos un laboratorio de superinteligencia: un sistema y un enfoque que creemos definirá la próxima fase de la IA.
Esta es una época extraordinaria en tecnología. El cálculo utilizado para entrenar modelos de frontera ha aumentado por un factor de un billón. Ahora esperamos otro aumento de mil veces en los próximos tres años, lo que a su vez significa capacidades más avanzadas y el despliegue continuo de una IA cada vez más eficaz.
Esta épica rampa de computación cambiará la naturaleza del trabajo, los negocios y la vida diaria. Todos tenemos que prepararnos para esta realidad. Nuestro trabajo en MAI es ayudarlos a hacer esto: a empujar la frontera y construir una máquina para subir colinas que los mantenga en la frontera.
Aquí están nuestros primeros pasos en el camino.
Nuestros modelos
Nuestros nuevos modelos en imagen, voz, transcripción, codificación y razonamiento, forman juntos la familia de modelos MAI: un ecosistema multimodal diseñado para trabajar en los tipos de tareas que importan en el mundo real.
- MAI-Thinking-1, el modelo de razonamiento insignia de Microsoft AI. Es un modelo de tamaño medio que se sitúa entre los más fuertes de su categoría: iguala a los modelos líderes en benchmarks clave de ingeniería de software, demuestra capacidades avanzadas de razonamiento matemático y es preferido a Sonet 4.6 en nuestras evaluaciones ciegas humanas lado a lado. Lo entrenamos desde cero con datos limpios, sin destilación de modelos de terceros.
- MAI-Code-1-Flash es un modelo de codificación agente eficiente en la inferencia. Este modelo está hecho a medida y está integrado a fondo en GitHub Copilot, VS Code y la pila de Microsoft, y, con 5.000 millones de parámetros activos, es comparable a Haiku pero más barato.
- MAI-Image-2.5, incluida su variante ultraeficiente en Flash, soporta tanto texto a imagen como edición de imagen de clase mundial, donde supera la puntuación Arena de Nano Banana Pro.
- MAI Transcribe-1.5 es el mejor modelo de transcripción del mundo, con precisión SOTA. Es cinco veces más rápido que los modelos competidores, con soporte integrado para terminología específica de dominio en 43 idiomas.
- MAI-Voice-2 ofrece una generación de voz de alta calidad y sonido natural en 15 idiomas, con la capacidad de adaptarse a una voz a partir de una muestra corta, junto con fuertes salvaguardas contra el mal uso. MAI-Voice-2-Flash, disponible más adelante, lo hace en un paquete más económico y ultra eficiente.
Junto con la distribución en Foundry y la optimización para nuestros productos 1P, nuestros modelos también estarán disponibles de manera amplia para desarrolladores en OpenRouter, así como Fireworks y Baseten. Por primera vez, los desarrolladores podrán ajustar los pesos del modelo ellos mismos.
Todos estos modelos comparten la misma infraestructura y el mismo compromiso con una línea de datos limpia y de nivel empresarial. No destilamos de otros laboratorios ni dependemos de datos opacos. Nuestros conjuntos de datos son limpios, rastreables y de nivel empresarial. Están diseñados para trabajar juntos e integrarse directo en los productos que la gente usa cada día. Pero los modelos en sí son solo una parte de la historia.
El cambio más importante está en lo que ustedes pueden hacer con ellos.
Adaptada para ustedes
La IA ha entrado en una nueva fase. Con el aprendizaje por refuerzo en entornos reales, la IA puede adaptarse por completo por primera vez a las particularidades de un flujo de trabajo determinado. A esto lo llamamos Microsoft Frontier Tuning. Creemos que es el futuro de cómo se presenta la IA. Pueden obtener más información en la entrada del blog de Microsoft 365.
Creemos que es el futuro de cómo se presenta la IA.
En esta configuración, los datos más valiosos son suyos: la traza del trabajo real que realiza un agente, la secuencia de pasos, las decisiones, las acciones tomadas que definen cómo se realizan en realidad las tareas dentro de una organización.
Nuestros entornos de aprendizaje por refuerzo (RLE, por sus siglas en inglés) permiten que tus modelos MAI aprendan directo de sus flujos de trabajo. Piensen en ellos como gimnasios de entrenamiento para IA, accesibles solo para ustedes.
Con Frontier Tuning, ustedes construyen su propio modelo, entrenado con sus datos, dentro de su entorno, controlado por ustedes. Su conocimiento institucional pasa a formar parte del modelo, y sigue siendo suyo. Lo que es aún mejor es que esta adaptación impulsa la eficiencia y el rendimiento.
En Microsoft y con los clientes, Frontier Tuning demuestra que los modelos personalizados son tanto mejores como más eficientes: nuestro modelo ajustado para MAI para Excel iguala GPT 5.4 y es hasta un 10× más eficiente. Los primeros adoptantes ven avances similares en la frontera. Cuando se ajustó a los exigentes estándares empresariales de una organización líder en el mercado, MAI logró la mayor tasa de victorias de cualquier modelo probado, con un coste cerca de un 10× menor.
Los desarrolladores y las empresas han deseado por un tiempo una IA que cumpla con sus condiciones y bajo su opinión. Vemos esto como un paso importante para conseguir eso.
Inteligencia sanitaria en la frontera con la Clínica Mayo
Existen varios ámbitos de alta importancia y alta sensibilidad —como la salud— que requieren una colaboración aún más intensa. Por eso hoy también anunciamos que Microsoft y Mayo Clinic colaboran para co-crear un modelo de IA pionero para la sanidad que reúne la experiencia clínica líder mundial de Mayo Clinic, los datos clínicos desidentificados y las perspectivas longitudinales con las capacidades fundamentales de IA de Microsoft.
Este modelo estará diseñado para destacar en el ámbito más amplio del razonamiento clínico y los casos de uso en la salud, para alcanzar un nivel que los sistemas de propósito general actuales no pueden igualar.
El modelo se implementará primero en el propio entorno de la Clínica Mayo, el principal sistema hospitalario del mundo, donde esperamos que permita una amplia gama de capacidades, incluidos diagnósticos y planificación de tratamientos más tempranas y precisas. Una vez validado, el modelo estará disponible para otras organizaciones a través de Microsoft Foundry, para hacer que la experiencia de Mayo Clinic sea accesible para muchas más personas que la necesiten.
El modelo pionero de IA será propiedad de Mayo Clinic, lo que refuerza nuestro compromiso mutuo de larga data con la confianza del paciente, el rigor clínico, la seguridad y la gestión responsable de los datos clínicos de salud y la IA.
Nuestro laboratorio
En Microsoft AI, reconocemos que no hay atajos hacia la frontera. Entrenamos nuestros modelos de razonamiento desde cero. No destilamos de otros laboratorios ni dependemos de datos no licenciados u opacos. Nuestros conjuntos de datos son limpios y están licenciados de manera debida. Cada componente del sistema, desde la arquitectura hasta la cadena de entrenamiento y la post-formación, lo construimos nosotros mismos. Co-diseñamos con nuestro propio silicio Maia 200 y ya vemos un aumento de eficiencia de 1,4 veces gracias a estos esfuerzos. Todo esto trata sobre la autosuficiencia a largo plazo para Microsoft y nuestros socios. Se trata de modelos en los que puedas confiar.
El objetivo aquí es construir lo que consideramos una máquina de subir colinas: una organización que pueda mejorar de manera continua, ciclo tras ciclo, a medida que aplicamos más cálculo, mejores datos y evaluaciones más precisas.
Creemos que el rigor científico es fundamental para esto. Por eso, en todo lo que hacemos, ablacionamos, medimos, documentamos. Invertimos mucho en pipelines de datos. Trabajamos en equipos pequeños con objetivos falsificables en periodos cortos, para ajustar velocidad con calidad y enfoque y ambición. Y estamos comprometidos con la transparencia. Queremos acompañarlos en este camino. Por eso hemos publicado informes detallados sobre seguridad y técnicos.
Superinteligencia humanista
Esto es lo que construimos en MAI: una familia de modelos, con nuevas versiones disponibles ahora. Un laboratorio basado en principios básicos, centrado en la capacidad a largo plazo. Y un nuevo enfoque para la optimización y la propiedad que creemos definirá la próxima fase de la IA.
Nuestro objetivo final es lo que llamamos Superinteligencia Humanista. Eso significa sistemas avanzados de IA diseñados para servir a personas y organizaciones, no para reemplazarlas. Estos sistemas deben mantenerse herramientas, moldeadas por la intención humana, responsables ante la supervisión humana y, en última instancia, subordinadas a los objetivos humanos. Las personas – ustedes – siempre deben mantener el control.
Durante el próximo año, prepárense para una rápida ampliación de nuestro cálculo y capacidades mientras avanzamos para hacer realidad esta ambición. Es una nueva etapa para la IA, y para nosotros.
– El equipo de MAI
