Microsoft ने Copilot में OpenAI और Anthropic की जगह अपने इन-हाउस मॉडल्स को अपनाया

Microsoft अपने Copilot इकोसिस्टम को OpenAI और Anthropic जैसे तीसरे पक्ष (third-party) के दिग्गजों से हटाकर अपने स्वयं के प्रोप्रायटरी MAI मॉडल्स की ओर तेज़ी से मोड़ रहा है। इस रणनीतिक बदलाव का उद्देश्य Excel, Outlook और GitHub Copilot जैसे प्रमुख उत्पादों में भारी लाइसेंसिंग खर्चों को कम करना है।

इन-हाउस MAI मॉडल्स की ओर बदलाव

Microsoft वर्तमान में बाहरी AI प्रदाताओं पर अपनी निर्भरता कम करने के लिए एक दीर्घकालिक रणनीति पर काम कर रहा है। हालिया रिपोर्टों के अनुसार, Microsoft के इन-हाउस MAI मॉडल्स पहले से ही Excel और Outlook के भीतर प्रति सप्ताह हजारों अनुरोधों (requests) को प्रोसेस कर रहे हैं—ये ऐसे एप्लिकेशन हैं जो पहले OpenAI और Anthropic मॉडल्स पर काफी निर्भर थे।

प्रोडक्टिविटी सॉफ्टवेयर के अलावा, इन प्रोप्रायटरी मॉडल्स को GitHub Copilot में भी एकीकृत किया जा रहा है, और Microsoft Teams में भविष्य में एक विशेष ट्रांसक्रिप्शन मॉडल लॉन्च करने की योजना है। Microsoft के AI प्रमुख मुस्तफा सुलेमान (Mustafa Suleyman) ने इस कदम के पीछे के आर्थिक कारणों को स्पष्ट रूप से बताया है, उन्होंने कहा कि कंपनी का लक्ष्य Anthropic को दिए जाने वाले उच्च खर्चों को "कम करना और अंततः समाप्त करना" है।

परफॉरमेंस बेंचमार्क बनाम मार्केटिंग दावे

हाल ही में आयोजित Build कॉन्फ्रेंस में, Microsoft ने सात नए मॉडल्स पेश किए, जिनमें MAI-Thinking 1 प्रमुख है, जो उसका पहला समर्पित रीजनिंग (reasoning) मॉडल है। हालांकि Microsoft ने दावा किया कि मानवीय मूल्यांकन के आधार पर यह मॉडल कोडिंग कार्यों में Anthropic के Sonnet 4.6 और Opus 4.6 के बराबर प्रदर्शन कर सकता है, लेकिन स्वतंत्र बेंचमार्क एक अधिक सतर्क तस्वीर पेश करते हैं।

तकनीकी मूल्यांकन बताते हैं कि Thinking-1 वास्तव में OpenAI और Anthropic के अग्रणी मॉडल्स से पीछे है, और इसका प्रदर्शन DeepSeek V3.2 के स्तर के करीब है। यह विसंगति डेवलपर्स और एंटरप्राइज उपयोगकर्ताओं के लिए सवाल खड़े करती है कि क्या इन-हाउस मॉडल्स की ओर संक्रमण से रीजनिंग और कोडिंग क्षमताओं में उल्लेखनीय गिरावट आएगी।

मूल्य निर्धारण और उपयोगकर्ता अनुभव पर संभावित प्रभाव

इन-हाउस मॉडल्स की ओर यह कदम ग्राहकों के AI के लिए भुगतान करने के तरीके को मौलिक रूप से बदल सकता है। चूंकि Microsoft अपने मार्जिन में सुधार करना चाहता है, इसलिए यह जोखिम है कि उपयोगकर्ताओं को समान सब्सक्रिप्शन मूल्य के लिए कम सक्षम "डिफ़ॉल्ट" मॉडल मिल सकते हैं।

CEO सत्या नडेला ने उपयोग-आधारित (usage-based) मूल्य निर्धारण की ओर बदलाव का संकेत दिया है। इससे एक टियर वाला इकोसिस्टम बन सकता है जहाँ Microsoft के MAI मॉडल्स मानक पेशकश (standard offering) के रूप में काम करेंगे, जबकि OpenAI या Anthropic के उच्च-प्रदर्शन वाले मॉडल्स को प्रीमियम, अतिरिक्त शुल्क वाले एड-ऑन्स (add-ons) तक सीमित कर दिया जाएगा। अनिवार्य रूप से, पहले Microsoft द्वारा वहन किए जाने वाले खर्च जल्द ही सीधे उपभोक्ता पर डाले जा सकते हैं।

डेटा पारदर्शिता और कानूनी बारीकियां

Microsoft ने अपने MAI मॉडल्स को "बिजनेस के लिए सुरक्षित" बताया है क्योंकि उन्हें स्वच्छ और व्यावसायिक रूप से लाइसेंस प्राप्त डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है। हालांकि, तकनीकी दस्तावेज़ Common Crawl डेटासेट के उपयोग का खुलासा करते हैं—जो वेब डेटा का एक विशाल संग्रह है जिसका AI प्रशिक्षण के लिए कानूनी दर्जा अभी भी गहन बहस का विषय बना हुआ है। हालांकि यह प्रथा पूरे उद्योग में आम है, लेकिन "स्वच्छ" डेटा पर Microsoft का जोर कॉर्पोरेट मार्केटिंग और वेब-स्केल स्क्रैपिंग की कानूनी वास्तविकताओं के बीच के तनाव को उजागर करता है।

मुख्य बातें

• लागत अनुकूलन (Cost Optimization): Microsoft अपने मार्जिन को बढ़ाने के लिए Excel, Outlook और GitHub Copilot में महंगे OpenAI और Anthropic मॉडल्स को इन-हाउस MAI मॉडल्स से बदल रहा है।
• परफॉरमेंस गैप: शीर्ष-स्तरीय मॉडल्स के बराबर होने के दावों के बावजूद, शुरुआती बेंचमार्क बताते हैं कि Microsoft के रीजनिंग मॉडल्स वर्तमान में उद्योग के दिग्गजों से पीछे हैं।
• मूल्य निर्धारण का विकास: उपयोगकर्ताओं को उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण की ओर बदलाव देखने को मिल सकता है, जहाँ प्रीमियम तीसरे पक्ष के मॉडल मानक सुविधाओं के बजाय सशुल्क एड-ऑन्स बन जाएंगे।