MAI-Thinking-1
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Microsoft
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 2 June 2026
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering
- Formato numérico
- BF16
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 962B
- Datos de entrenamiento
- 33,550,000,000,000 tokens
- Épocas
- 1.03
34.7B active, 962B total from Table 1
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 7 × 10²⁴ FLOP
6 * 34.7e9 parameters * 33.55e12 tokens = 6.98511e24 FLOP
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA GB200
- Chips utilizados
- 8,192
- Consumo de energía
- 19.1 MW
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- MAI-Thinking-1: Building a Hill-Climbing Machine
- Última actualización
- 21 July 2026
Qué significan los números
Fondo
MAI-Thinking-1 fue publicado por Microsoft, en el país registrado como United States of America, durante June 2026. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Qué se necesitó para construirlo
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 7 × 10²⁴ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA GB200. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 33,550,000,000,000 tokens de texto
Respuestas
MAI-Thinking-1 — preguntas comunes
MAI-Thinking-1— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 2026.
MAI-Thinking-1— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
MAI-Thinking-1— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 7 × 10²⁴ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA GB200. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
MAI-Thinking-1— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
MAI-Thinking-1— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
MAI-Thinking-1— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 962B. 34.7B active, 962B total from Table 1. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
MAI-Thinking-1— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Microsoft, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.