微軟宣佈新一代SOTA基礎模型MAI-Base-2完成預訓練，官方稱其性能強於所有參測開源權重模型。該模型總參數2.8T、活躍參數80B，用6000塊英偉達GB200 GPU耗時38天訓成，平均浮點算力利用率21%、有效吞吐量89%。其在超大集羣上保持高效率，工程實力突出，算力效率更甩開DeepSeek 4至12倍，值得關注。
微軟在2026年10月7日Windows和Surface發佈會上宣佈，本月底前爲GitHub Copilot引入本地AI模型支持，開發者可在雲端與設備端模型間自由切換或自動調度。針對端側推理內存瓶頸與長上下文資源佔用，微軟推出MAI Code1.1 Flash混合專家模型，擁有1370億總參數、68億激活參數，結合量化與投機解碼，降低內存佔用並提升推理效率。
微軟9月3日發佈新一代語音識別模型MAI-Transcribe-2，稱其爲迄今功能最強、效率更高的轉寫產品。該模型在FLEURS基準（涵蓋60種語言）中平均詞錯誤率5.2%，居Artificial Analysis排行榜第二；長音頻處理速度最高達競爭對手10倍，約10秒可轉寫1小時音頻。目前已上線Microsoft Foundry、MAI Playground及Open Router。
微軟推出AI語音轉文字模型MAI-Transcribe-2，號稱最快、最準、最便宜，限時每小時0.10美元至2026年底。其速度比GPT-Transcribe快10倍，在FLEURS測試中強制指定與自動推斷語言的平均詞錯誤率均爲5.2%，優於Gemini 3.1 Pro。
Catnip AI專注即時多模態智能，Cat MaineCoon追求即時視聽社交世界模型
Cat MaineCoon是22B即時視聽自迴歸模型，適用於社交互動視頻生成。
MAI Image 2是前沿文本到圖像模型，具逼真效果和清晰文字排版。
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DistilBART-CNN-12-6 是一個基於 BART 架構的輕量級摘要生成模型，專門針對 CNN/Daily Mail 數據集進行了優化。
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基於T5-Small架構開發的文本摘要模型，在CNN/Daily Mail數據集上微調，用於生成式文本摘要。
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Meta公司開發的邁蒂利語文本轉語音模型，屬於大規模多語言語音(MMS)項目的一部分，支持邁蒂利語(mai)的語音合成。
philippelaban
基於GPT2架構的文本摘要生成模型，專為CNN/Daily Mail數據集優化
Maigret MCP Server是一個為OSINT工具maigret提供的模型上下文協議服務器，支持用戶名搜索和URL分析功能。
Mail MCP是一個基於MCP協議的郵件工具，讓AI模型能通過標準化接口訪問電子郵件服務，支持發送、接收、管理郵件及附件等功能。
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