Microsoft MAI-1 (2024 unreleased)

Poids fermés Microsoft 500B paramètres May 2024

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
Microsoft
Type d'organisation
Industry
Pays
United States of America
Publié
6 May 2024

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Language modeling, Language modeling/generation
Approche
Supervised

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres
500B

500B

Données d'entraînement
tokens

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation
1.6 × 10²² FLOP

989400000000000 FLOP/GPU/sec * 15000 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.602828e+22 FLOP

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement
NVIDIA H100 SXM5 80GB
Heures de puce
15,000

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Closed — provider access only
Accès au modèle
Hosted access (no API)
Code d'entraînement
Unreleased

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement
Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Meet MAI-1: Microsoft Readies New AI Model to Compete With Google, OpenAI
Dernière mise à jour
20 March 2026

Ce que les chiffres signifient

Contexte

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased) a été publié par Microsoft, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling, Language modeling/generation.

C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.

Entraînement et provenance

L'entraînement a consommé environ 1.6 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Réponses

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased) — questions courantes

01

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased)— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling, Language modeling/generation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

02

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.6 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

03

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.

04

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased)— est-ce que c'est open source ?

Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.

05

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased)— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 500B. 500B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

06

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased)— qui l'a créé ?

Il a été publié par Microsoft, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

07

Microsoft MAI-1 (2024 unreleased)— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans May 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 20 March 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.