23 липня 2026 року Microsoft AI оголосила про запуск спеціалізованих моделей MAI у GitHub Copilot і Microsoft Excel, які, за даними компанії, працюють на рівні GPT-5.6 в Excel і перевершують GPT-5.4 Mini в Copilot, використовуючи менше токенів. Для бізнесу це може означати нижчі витрати на ШІ та меншу залежність від дорогих H100 GPU, однак економічний ефект поки складно оцінити: Microsoft не розкрила заощадження в доларах і спирається на внутрішні метрики.
MAI економить токени: GPT-5.6 в Excel і кращий за GPT-5.4 Mini в Copilot
Microsoft робить ставку на «менші» AI-моделі
Microsoft AI оголосила про запуск двох спеціалізованих моделей MAI, створених за допомогою власного підходу hill-climbing — навчального циклу, який оптимізує модель під конкретний продукт і реальні сценарії використання. Перші впровадження з’явилися в GitHub Copilot та Microsoft Excel.
Компанія позиціонує цей крок як відповідь на головну проблему ринку генеративного ШІ: великі моделі стають дедалі дорожчими в експлуатації, вимагають найновіших GPU і створюють високі витрати на обробку токенів.
Copilot: більше прийнятого коду за менших витрат
Модель MAI-Code-1-Flash вже працює в Copilot із червня. За даними Microsoft, її використовують мільйони розробників. Компанія стверджує, що модель показує на 10% вищий рівень прийняття коду у VS Code порівняно з GPT-5.4 Mini та Claude Haiku 4.5.
Також Microsoft заявляє про вищу частку повторного використання протягом кількох днів і на 10% менше медіанне споживання токенів. Економічно це важливо: навіть невелике скорочення токенів у масштабі корпоративного Copilot може перетворитися на суттєву економію інфраструктурних витрат.
Excel: продуктивність рівня GPT-5.6, але дешевше
Ту саму базову модель Microsoft донавчила в середовищі, яке імітує робочі процеси Excel. За словами компанії, результат демонструє рівень GPT-5.6 у найпоширеніших задачах електронних таблиць, але потребує менше ресурсів.
Важливий нюанс: модель можна запускати не лише на Nvidia H100, а й на старіших A100. Для бізнесу це означає нижчий поріг впровадження та потенційно меншу залежність від дефіцитного й дорогого «заліза».
Чому це важливо для ринку
Hill-climbing поєднує базову модель, продуктове середовище, агентні інструменти та оцінки на реальних задачах. Microsoft хоче поширити цей підхід на Outlook, PowerPoint і Copilot Chat.
Втім, усі ключові цифри базуються на внутрішній телеметрії. Компанія не розкрила ані незалежних бенчмарків, ані економії в доларах, ані впливу на затримки. Тому поки що це сильна заявка на здешевлення корпоративного ШІ, але не остаточний доказ переваги над OpenAI, Anthropic чи відкритими моделями.