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Microsoft का 'फ्रंटियर डिफ्यूज़न एंड कंट्रोल' दांव: कैसे MAI मॉडल OpenAI और Anthropic को कम लागत में पछाड़ रहे हैं

Microsoft का 'फ्रंटियर डिफ्यूज़न एंड कंट्रोल' स्ट्रैटजी: रूटीन कामों के लिए छोटे, काम विशिष्ट MAI मॉडल का इस्तेमाल, महंगे फ्रंटियर मॉडल को सिर्फ जटिल कामों के लिए रिजर्व रखना [19][21]। GitHub Copilot, Excel और Outlook में पहले से लाइव: लाखों डेवलपर्स MAI Code 1 Flash का इस्तेमाल कर रहे हैं [33]। Excel में MAI मॉडल स...

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Microsoft ने एंटरप्राइज AI की दुनिया में एक बेहद अहम और चुपचाप चल रहे बदलाव को अंजाम देना शुरू कर दिया है: महंगे तीसरे पक्ष के फ्रंटियर AI मॉडलों को छोटे, काम के लिए बने (पर्पज़-बिल्ट) और सस्ते इन-हाउस मॉडलों से बदलना। सत्या नडेला इस रणनीति को 'फ्रंटियर डिफ्यूज़न एंड कंट्रोल' (Frontier Diffusion and Control) कहते हैं। GitHub Copilot, Excel और Outlook में इसके शुरुआती लाइव प्रोडक्शन रिजल्ट्स पहले ही सामने आ चुके हैं ।

क्या है फ्रंटियर डिफ्यूज़न एंड कंट्रोल?

इस रणनीति के तहत, हर यूजर की हर रिक्वेस्ट को सीधे किसी एक महंगे फ्रंटियर मॉडल (जैसे GPT-5 या Claude) पर नहीं भेजा जाता। इसके बजाय, Microsoft एक रूटिंग लेयर का इस्तेमाल करता है जो आम, रोज़मर्रा के कामों को छोटे, काम-विशिष्ट MAI मॉडल पर भेजता है और जटिल समस्याओं को ही बड़े फ्रंटियर मॉडल के लिए रिजर्व रखता है। नडेला ने 23 जुलाई 2026 को एक ब्लॉग पोस्ट में इस रणनीति का नाम सार्वजनिक रूप से रखा था ।

छोटे मॉडल रोज़मर्रा के कामों के लिए: यह रणनीति प्रॉडक्ट-स्पेसिफिक डेटा पर छोटे इन-हाउस मॉडल्स को ट्रेन करके फ्रंटियर-लेवल की इंटेलिजेंस को 'डिफ्यूज़' (फैलाने) का काम करती है, ताकि वे आम कामों पर फ्रंटियर मॉडल की क्वालिटी से मेल खा सकें, जबकि वे टोकन का एक अंश मात्र खर्च करते हैं ।

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