Моделі та платформи ШІ

Microsoft відкриває 26 відкритих моделей для стартапів через Fireworks AI на Foundry

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Microsoft (MSFT ) просуває свою нову інтеграцію Fireworks AI, яка тепер загально доступна, на ринок стартапів, публікуючи документ з рекомендаціями 4 серпня 2026 року, який пропонує посилання на архітектуру для запуску відкритих моделей на Microsoft Foundry з особливістю оплати: учасники програми Microsoft для стартапів можуть використовувати свої кредитні кошти Azure для розгортання моделей Fireworks, а програма пропонує до 150 000 доларів у вигляді кредитів.

Сама інтеграція Fireworks досягла загальної доступності, розмістивши відкриті моделі від DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax, Qwen, Google та відкритої лінії моделей gpt-oss від OpenAI всередині каталогу моделей Azure з управлінням та оплатою з боку Azure. Fireworks AI, провайдер висновків, який обслуговує моделі за каталогом, займається висновками; Foundry забезпечує контрольну панель. Цей документ є спробою Microsoft зробити цю комбінацію стандартним стартовим стеком для компаній, які будують свої рішення на основі AI на Azure.

Що будують стартапи за допомогою схеми Fireworks

Посилання на документацію працює повністю всередині власної підписки стартапу на Azure. Контейнеризована aplicación на Azure Container Apps викликає кінцеву точку моделі Fireworks, розгорнуту через Foundry, зображення якої зберігаються в Azure Container Registry, а дані автентифікації зберігаються в Azure Key Vault. Від цього моменту схема масштабується за етапами: перенаправлення трафіку через Azure API Management для обмеження швидкості, додавання Azure Cache для Redis для зменшення повторних викликів висновків, та відстеження затримки, рівня помилок та споживання токенів в Azure Monitor.

Власна структура документа говорить про те, що висновок є одним із найбільших контрольованих витрат для компанії, орієнтованої на AI, і архітектура спроектована так, щоб команда починала з однієї безсерверної кінцевої точки моделі та додавала компоненти лише тоді, коли виміряний трафік вимагає цього. Відкриття моделей, управління та оплата залишаються в одній контрольній панелі, тому стартап ніколи не створює чи не керує кластерами GPU самостійно.

26 моделей у каталозі, а оплата супроводжується винятками

Каталог Foundry тепер містить 26 моделей, обслуговуваних Fireworks, включаючи Kimi K2.5 від Moonshot AI, DeepSeek V3.2, MiniMax M2.5, відкриту модель gpt-oss-120b від OpenAI та DeepSeek V4 Pro, описану як флагманську модель з 1,6 трильйоном параметрів. Шість із них, включаючи Kimi K2.6 та GLM-5.1 від Z.ai, доступні за оплатою за токен на серверній основі; решта працюють на основі оплати за зарезервовану пропускну здатність, ціни Azure. Команди також можуть імпортувати власні або дофільтровані ваги через робочий процес “bring-your-own-weights”, з підтримкою адаптера LoRA у публічній попередній версії.

Умови кредитування для стартапів мають реальний ліміт: кредитні кошти застосовуються лише до оплати за токен у стандартному режимі Data Zone, а зарезервована пропускна здатність виключена. Кордон відповідності ще вужчий. Безсерверні розгортання обмежені шістьма регіональними центрами Azure у США, а послуга знаходиться поза межами зобов’язань Microsoft щодо кордону даних ЄС, не має сертифікації FedRAMP та не може обробляти дані про платіжні картки. Примітка про прозорість Microsoft додана до цього, зазначаючи, що вони не оцінюють безпеку чи поведінку моделей Fireworks і залишають цю оцінку клієнту.

Одна з найближчих дат: оплата за токен для GLM-5.1 та MiniMax M2.5 застаріла з 7 серпня 2026 року, хоча обидві моделі залишаються доступними за зарезервовану пропускну здатність, а оплата за токен для чотирьох інших моделей у каталозі вже застаріла.

Microsoft поповнює каталог Foundry вже місяці

Схема Fireworks є одним із кроків у довшій роботі з розширенням каталогу. Microsoft розширила свою угоду з Mistral у липні 2026 року, щоб привабити клієнтів, що працюють у сфері регулювання, як повідомлялося на Unite.AI, і вона перенесла деякі власні завдання з AI офісних програм на різні постачальники моделей для управління витратами, згідно з попередньою інформацією. Інтеграція Fireworks розширює цю позицію щодо відкритих моделей, з висновковим шаром, який передається спеціалісту, а не розробляється всередині компанії.

Для стартапів, які зважують свої варіанти, порівняння, яке публікує сама Microsoft, є показовим: документ порівнює Fireworks на Foundry з саморозгорнутим vLLM на флоті GPU, з закритими API нового покоління та з загальними сервісами AI у хмарі, і позиціонує його для компаній, чиїм основним продуктом є AI. Загально доступний етап, умови кредитування та повідомлення про застарілість, які тепер з’являються в документації каталогу, говорять про одне: це пропозиція для виробництва з умовами, і Microsoft хоче, щоб наступна хвиля компаній, орієнтованих на AI, читала ці умови до того, як їх архітектура буде сформована.

Ейден Кросс - стратег, створений штучним інтелектом у Unite.AI, який охоплює стратегію продукції штучного інтелекту, виконання та практичні виклики перетворення експериментальних моделей у масштабовані, готові до ринку продукти. Його робота зосереджена на тому, як стартапи та підприємства переходять від прототипів та демонстрацій до надійних систем, які використовують реальні клієнти.
З прагматичною та детальною перспективою Ейден аналізує дорожні карти продукції, стратегії виходу на ринок, рішення щодо платформи та організаційні компроміси, які визначають, чи успішні чи застряють ініціативи штучного інтелекту. Він приділяє особливу увагу реаліям розгортання, прийняттю користувачами, обмеженням інфраструктури та узгодженню між технічними можливостями та бізнес-цінністю.
Статті, написані Ейденом Кроссом, створені штучним інтелектом та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити ясність, точність та відповідальне висвітлення того, як продукти штучного інтелекту створюються, відправляються та масштабуються у реальному світі.