Nghiên cứu · Rohan Paul
Microsoft ra mắt MAI-Thinking-1: Mô hình suy luận mạnh mẽ với 1 nghìn tỷ tham số
Microsoft vừa trình làng MAI-Thinking-1, mô hình kiến trúc MoE với 1 nghìn tỷ tham số, được huấn luyện từ đầu trên 30 nghìn tỷ token mà không qua chưng cất. Mô hình đạt kết quả ấn tượng trong các bài
Tóm tắt
Microsoft vừa trình làng MAI-Thinking-1, mô hình kiến trúc MoE với 1 nghìn tỷ tham số, được huấn luyện từ đầu trên 30 nghìn tỷ token mà không qua chưng cất. Mô hình đạt kết quả ấn tượng trong các bài kiểm tra lập trình và toán học phức tạp.
Vì sao đáng chú ý
Đây là bước tiến lớn của Microsoft với mô hình quy mô cực lớn, không dùng dữ liệu chưng cất, thiết lập chuẩn mực mới cho khả năng suy luận và lập trình.
Nội dung dịch chi tiết
Microsoft chính thức công bố MAI-Thinking-1, một mô hình trí tuệ nhân tạo được xây dựng dựa trên kiến trúc MoE (Mixture of Experts). Mô hình này sở hữu 35 tỷ tham số hoạt động và tổng cộng 1 nghìn tỷ tham số.
Điểm đáng chú ý là MAI-Thinking-1 được huấn luyện từ đầu trên tập dữ liệu khổng lồ gồm 30 nghìn tỷ tokens. Đặc biệt, quá trình này hoàn toàn không sử dụng phương pháp chưng cất từ các mô hình của bên thứ ba.
Microsoft mô tả quy trình tối ưu hóa lặp đi lặp lại của mô hình này là "cỗ máy leo núi" (hill-climbing machine). Đây là phương pháp giúp mô hình liên tục cải thiện hiệu suất thông qua các vòng lặp huấn luyện.
Trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn, MAI-Thinking-1 đã thể hiện năng lực vượt trội. Cụ thể, mô hình đạt 97,0% tại AIME 2025, 87,7% tại LiveCodeBench v6 và 52,8% tại SWE-Bench Pro.
Ý chính từ bài gốc
- MAI-Thinking-1 sử dụng kiến trúc MoE với 35 tỷ tham số hoạt động và 1 nghìn tỷ tham số tổng.
- Mô hình được huấn luyện từ đầu trên 30 nghìn tỷ tokens mà không qua chưng cất.
- Microsoft áp dụng quy trình tối ưu hóa lặp lại có tên gọi là "cỗ máy leo núi".
- Đạt kết quả cao trong các bài kiểm tra: 97,0% tại AIME 2025 và 87,7% tại LiveCodeBench v6.
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ X/Twitter. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.