Microsoft AI MAI-Base-2-এ প্রাক-প্রশিক্ষণ সম্পন্ন করেছে, 80 বিলিয়ন সক্রিয় প্যারামিটার এবং 2.8 ট্রিলিয়ন মোট প্যারামিটার সহ একটি নতুন মিশ্রণ-অফ-বিশেষজ্ঞ ফাউন্ডেশন মডেল, বিভাগটি 15 অক্টোবর একটি প্রযুক্তিগত "ল্যাব নোটস" পোস্টে ঘোষণা করেছে। কোম্পানি বলেছে যে মডেলটি হোল্ড-আউট মূল্যায়নে পরীক্ষা করা প্রতিটি ওপেন-ওয়েট মডেলকে ছাড়িয়ে গেছে এবং শক্তিশালী ওপেন বেস মডেল, DeepSeek-V4-Pro-Base-এর চেয়ে 4 থেকে 12 গুণ বেশি প্রাক-প্রশিক্ষণ FLOP-দক্ষ।

ঘোষণাটি এখনও সবচেয়ে স্পষ্ট সংকেত যে মাইক্রোসফ্টের অভ্যন্তরীণ মডেল প্রোগ্রাম - সিইও মোস্তফা সুলেমানের মাইক্রোসফ্ট এআই সংস্থার অধীনে নির্মিত - শুধুমাত্র তার OpenAI অংশীদারিত্বের উপর নির্ভর না করে সীমান্তে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে চায়। MAI-Base-2 এখন প্রশিক্ষণ-পরবর্তী চলছে, শীঘ্রই আরও ফলাফলের প্রতিশ্রুতি দেওয়া হবে। নতুন মডেল রিলিজের চলমান কভারেজের জন্য, আমাদের AI মডেল নিউজ অনুসরণ করুন।

রানের স্কেল

মাইক্রোসফ্ট বলেছে যে এটি 16,000 NVIDIA GB200 GPU-কে আগস্ট এবং সেপ্টেম্বর 2026-এ 38 দিনের বেশি সময় ধরে MAI-Base-2 প্রশিক্ষণ দিয়েছে। রানের গড় 21% মডেল FLOPs ব্যবহার (GB200-এর তাত্ত্বিক সর্বাধিক 2.5 PFLOPS-এর বিপরীতে স্বাভাবিক করা হয়েছে, BF16-এর পুনর্নির্মাণ-এর ক্ষেত্রে FLOPs) এবং 89% গুডপুট অর্জন করেছে — সময়ের প্রশিক্ষণের ভগ্নাংশ কোনো বাধা ছাড়াই এগিয়েছে। এই সংখ্যাগুলি একটি সুশৃঙ্খল বৃহৎ-স্কেল রান বর্ণনা করে; বিঘ্নিত বা খারাপভাবে ব্যবহার করা GPU ফ্লিটগুলি এই স্কেলে আদর্শ, এবং গুডপুটের প্রতিটি পয়েন্ট সপ্তাহের সংরক্ষিত প্রশিক্ষণের সময়কে অনুবাদ করে।

মডেলটি বৃহত্তর, বিক্ষিপ্ত, এবং তার পূর্বসূরি, MAI-বেস-1 এর চেয়ে বেশি ডেটার উপর প্রশিক্ষিত, যা MAI-থিঙ্কিং-1-এর ভিত্তি হিসাবে কাজ করে, মাইক্রোসফ্টের জুন মাসে প্রকাশিত যুক্তি মডেল। মাইক্রোসফ্ট বলেছে যে এটি ইচ্ছাকৃতভাবে একটি বৃহত্তর মডেলের প্রশিক্ষণে MAI-Base-2 এর প্রশিক্ষণ রেসিপি থেকে দক্ষতা সঞ্চয় পুনঃনিয়োগ করেছে।

মাইক্রোসফ্ট কীভাবে এটি তুলনা করে বলে

কোম্পানিটি মাইক্রোসফটের নিজস্ব কোডবেস থেকে প্রাপ্ত হোল্ড-আউট কোড মূল্যায়ন সহ হোল্ড-আউট টেক্সটে বিট-প্রতি-বাইট - একটি টোকেনাইজার-অ্যাগনস্টিক মেট্রিক - ব্যবহার করে অক্টোবর 2026 এর আগে উপলব্ধ ফ্রন্টিয়ার চেকপয়েন্টগুলির বিরুদ্ধে MAI-Base-2 মূল্যায়ন করেছে। প্রশিক্ষণ-সেট দূষণের ঝুঁকি কমাতে STEM, গণিত, এবং প্রশ্নোত্তর মূল্যায়নগুলি বহিরাগত বিক্রেতাদের কাছ থেকে কমিশন করা হয়েছিল, এবং সমস্ত মূল্যায়ন সেটগুলিকে প্রশিক্ষণ ডেটার বিরুদ্ধে দূষিত করা হয়েছিল।

তুলনা সেটের মধ্যে রয়েছে DeepSeek-V4-Pro-Base, Microsoft দ্বারা উন্মুক্ত ওজন সহ সবচেয়ে সক্ষম বেস মডেল হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে এবং এক ট্রিলিয়ন প্যারামিটারের উপরে একমাত্র প্রকাশিত বেস প্রাক-প্রশিক্ষণ চেকপয়েন্ট, এছাড়াও Kimi K3, Qwen3.8-2.4T-A95B, এবং MiMo-V2.6-Pro-RL। মাইক্রোসফ্ট একটি সতর্কতা নোট করে: এই তিনটির জন্য, শুধুমাত্র প্রশিক্ষণ-পরবর্তী চেকপয়েন্ট উপলব্ধ, এবং প্রশিক্ষণ-পরবর্তী মূল্যায়ন প্রাক-প্রশিক্ষণকে প্রভাবিত করতে পারে। অনুষ্ঠিত-আউট মূল্যায়ন জুড়ে, মাইক্রোসফ্ট রিপোর্ট করেছে যে MAI-Base-2 পরীক্ষিত অন্যান্য মডেলের তুলনায় কম বিট-প্রতি-বাইট অর্জন করেছে।

দক্ষতার দাবি, ডিকোডেড

4-12x দক্ষতার চিত্রটি সরাসরি বেঞ্চমার্ক জয় নয় বরং একটি কম্পিউট-ম্যাচিং বিশ্লেষণ। প্রতিটি হোল্ড-আউট মূল্যায়নের জন্য, মাইক্রোসফ্ট প্রশিক্ষণ FLOP-এর বিরুদ্ধে বিট-প্রতি-বাইটের একটি স্কেলিং আইন লাগিয়েছে এবং অনুমান করেছে যে ডিপসিক-ভি4-প্রো-বেস-এর স্কোরের সাথে তার নিজস্ব রেসিপির কতটা গণনা করতে হবে। পরিসীমা চারটি মূল্যায়ন জুড়ে পার্থক্য প্রতিফলিত করে। দাবীটি, সরল ভাষায়: মাইক্রোসফ্ট বলেছে যে তার রেসিপিটি শক্তিশালী প্রকাশ্যে উপলব্ধ বেস মডেলের চেয়ে প্রশিক্ষণ কম্পিউটের প্রতি ইউনিটের কয়েকগুণ বেশি ক্ষমতা বের করে — এবং এটি স্কেলে সেই উদ্বৃত্ত ব্যয় করেছে।

সম্পূর্ণ স্ট্যাকের মালিক

কাঁচা কর্মক্ষমতার বাইরে, পোস্টটি কৌশলগত যুক্তি তুলে ধরে। মাইক্রোসফ্ট বলেছে যে তার মডেল পাইপলাইন এন্ড-টু-এন্ডের মালিকানা এটিকে প্রশিক্ষণ টোকেনগুলির উপর শক্তিশালী ডেটা প্রমাণ দেয় এবং প্রাক-প্রশিক্ষণ অন্যান্য মডেল থেকে কোনও পাতন ছাড়াই জৈব ডেটার উপর নির্ভর করে। কোম্পানী যুক্তি দেয় যে, এটিকে ফ্রন্টিয়ার ইন্টেলিজেন্সের একটি বিশ্বস্ত উৎস হিসাবে ফাউন্ড্রির মাধ্যমে এন্টারপ্রাইজগুলিতে মডেল ওজনের লাইসেন্স দিতে দেবে, যখন সহ-টিউনিং মডেল এবং অবকাঠামো মাইক্রোসফ্টের নিজস্ব পণ্যগুলিতে প্রথমে খরচ কমায়।

কারিগরি বিভাগটি রানের সাফল্যের জন্য তিনটি উদ্যোগকে কৃতিত্ব দেয়: স্কেলিং বিজ্ঞান, যার মধ্যে "স্কেলিং মই" যেটি উত্স স্কেলিং নামক একটি কৌশলের মাধ্যমে বারবার প্রশিক্ষণের ডেটার জন্য অ্যাকাউন্ট করে, যা প্যারামিটারগুলির সাথে অনন্য ডেটার অনুপাতকে জুড়ে রাখে; অ্যাক্টিভেশন গ্রেডিয়েন্ট ক্লিপিংয়ের পাশাপাশি উন্নত MoE এবং Muon অপ্টিমাইজার বাস্তবায়ন সহ মডেল-অবকাঠামো সহ-ডিজাইন; এবং দৃষ্টি ডেটা একীকরণের সাথে প্রসারিত ডেটা পাইপলাইন। মাইক্রোসফ্ট বলেছে যে সোর্স স্কেলিং 2.8-ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার আকারে আশ্চর্যের অতিরিক্ত ফিটিং ছাড়াই নির্ভরযোগ্যভাবে স্কেলিং করার চাবিকাঠি ছিল।

বাজারের জন্য এর অর্থ কী

যদি দাবিগুলি স্বাধীনভাবে যাচাই করা হয়, তাহলে MAI-Base-2 Microsoft-কে OpenAI, Anthropic, এবং Google-এর পাশাপাশি চতুর্থ প্রধান পশ্চিম সীমান্ত-মডেল নির্মাতা হিসাবে অবস্থান করে — গ্রাহক চ্যাটবট মাইন্ডশেয়ারের পরিবর্তে ডেটা প্রোভেনেন্স এবং এন্টারপ্রাইজ লাইসেন্সিং-এর উপর নির্মিত একটি ভিন্ন পিচ সহ। যে বাজারটি প্রথমে গুরুত্বপূর্ণ তা হল Azure-এর এন্টারপ্রাইজ গ্রাহক বেস, যেখানে ফাউন্ড্রি গ্রাহকরা একটি ফ্রন্টিয়ার-ক্লাস মডেলের অ্যাক্সেস পেতে পারে যার প্রশিক্ষণের বংশ Microsoft সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ করে।

স্বাধীন যাচাইকরণ খোলা প্রশ্ন অবশেষ। মাইক্রোসফ্টের মূল্যায়নগুলি স্ব-প্রতিবেদিত, তুলনামূলক মডেলগুলির প্রশিক্ষণ-পরবর্তী সতর্কতা উপাদান, এবং হোল্ড-আউট টেক্সটে বিট-প্রতি-বাইট সরাসরি চ্যাট, কোডিং, এবং এজেন্টিক বেঞ্চমার্ক এন্টারপ্রাইজগুলি প্রকৃতপক্ষে কেনাকাটায় অনুবাদ করে না। MAI-Base-2-এর পোস্ট-প্রশিক্ষিত ডেরিভেটিভস — MAI-থিঙ্কিং-1-এর উত্তরসূরি — হবে আসল পরীক্ষা। তবে ঘোষণার অন্তর্নিহিত বার্তাটি দ্ব্যর্থহীন: মাইক্রোসফ্টের নিজস্ব সিলিকন ফ্লিটে অভ্যন্তরীণ ফ্রন্টিয়ার মডেলের প্রশিক্ষণের বাজি আর উচ্চাকাঙ্খী নয়। এটির একটি সমাপ্ত বেস মডেল রয়েছে এবং প্রশিক্ষণ-পরবর্তী পাইপলাইন ইতিমধ্যেই চলছে।

---

এআই থেকে এগিয়ে থাকুন

সর্বশেষ AI খবর, বিশ্লেষণ এবং সাফল্য পান — সব এক জায়গায়।

আরও এআই খবর পড়ুন →