Microsoft lança MAI-Transcribe-2 e Project Zenith – A Microsoft apresentou duas novidades que revelam como a empresa pretende expandir sua atuação no mercado de inteligência artificial. De um lado, lançou o MAI-Transcribe-2, modelo próprio de reconhecimento de fala com suporte a 60 idiomas e preço inicial de US$ 0,10 por hora de áudio. De outro, anunciou o Project Zenith, uma experiência do Windows 11 preparada para computadores de alto desempenho usados por desenvolvedores.
Embora sejam produtos diferentes, os anúncios compartilham uma mesma estratégia. A Microsoft pretende reduzir o custo de serviços de inteligência artificial executados na nuvem e, ao mesmo tempo, permitir que parte do processamento seja realizada diretamente nos computadores dos usuários.
O MAI-Transcribe-2 busca tornar a conversão de áudio em texto mais rápida e acessível para empresas, produtores de conteúdo, profissionais de saúde, desenvolvedores de aplicativos e organizações que processam grandes quantidades de gravações. O Project Zenith, por sua vez, tenta transformar o Windows em uma plataforma mais adequada para programação e execução local de modelos de IA.
MAI-Transcribe-2 custará US$ 0,10 por hora de áudio
O MAI-Transcribe-2 foi desenvolvido internamente pela divisão Microsoft AI. O modelo é capaz de reconhecer fala, identificar o idioma, separar diferentes participantes de uma conversa e registrar o momento exato em que cada palavra foi pronunciada.
O preço de lançamento será de US$ 0,10 por hora de áudio. A geração anterior, MAI-Transcribe-1.5, custava US$ 0,36 por hora. A diferença representa uma redução de aproximadamente 72%.
Há, contudo, uma condição importante. A Microsoft informa que o valor de US$ 0,10 é uma oferta por tempo limitado, válida até o fim de 2026. A empresa ainda não divulgou qual será o preço cobrado depois desse período.
O novo modelo está disponível para demonstração no Microsoft Foundry, no MAI Playground e no OpenRouter. A documentação do Azure informa que a tecnologia permanece em versão prévia pública. Essa modalidade não possui um acordo formal de nível de serviço e ainda não é recomendada pela própria Microsoft para cargas críticas de produção. Microsoft AI
Microsoft lança MAI-Transcribe-2 e Project Zenith. O modelo reconhece 60 idiomas e diferentes participantes
Um dos principais avanços do MAI-Transcribe-2 está na ampliação do suporte linguístico. O modelo anterior atendia 43 idiomas, enquanto a nova versão reconhece 60.
O sistema pode identificar automaticamente qual idioma está sendo falado, dispensando a configuração manual em parte das situações. Também possui suporte a conversas que alternam entre línguas, recurso conhecido como code switching. A função pode ser útil em reuniões internacionais, entrevistas e atendimentos nos quais os participantes misturam expressões de diferentes idiomas.
Outro recurso é a diarização, processo que identifica cada pessoa presente em uma gravação e atribui as falas ao participante correspondente. Em uma reunião com vários profissionais, por exemplo, o modelo pode organizar a transcrição conforme a pessoa que falou.
O MAI-Transcribe-2 também oferece marcação temporal em nível de palavra. Essa função registra o ponto exato do áudio em que cada termo aparece, facilitando a criação de legendas, a edição de vídeos, a pesquisa em entrevistas e a navegação por gravações extensas.
A tecnologia permite ainda fornecer uma lista de palavras importantes antes do processamento. Esse recurso ajuda o sistema a reconhecer nomes próprios, abreviações, produtos e termos técnicos utilizados em áreas como medicina, direito, tecnologia e atendimento ao consumidor.
Usuário pode escolher entre transcrição literal e texto limpo
O modelo oferece duas formas principais de organizar o resultado. O modo literal procura preservar a fala como ela ocorreu, incluindo hesitações, repetições, correções e palavras usadas para preencher pausas.
Essa opção pode ser necessária em atividades de conformidade, auditoria, pesquisa acadêmica ou análise de atendimento, nas quais qualquer alteração da fala original comprometeria o registro.
Já o modo limpo remove parte dessas interrupções e organiza o conteúdo de maneira mais legível. A função é voltada a legendas, atas, notas, entrevistas e textos destinados à publicação.
Para jornalistas, produtores de vídeo e equipes de comunicação, essa possibilidade reduz uma etapa comum do trabalho. Depois da transcrição automática, normalmente é necessário retirar repetições e elementos típicos da linguagem oral. Com o modo limpo, parte dessa edição pode ser realizada pelo próprio sistema.
A Microsoft afirma que o MAI-Transcribe-2 mantém melhor desempenho em gravações com ruído, vozes sobrepostas e variações na qualidade do microfone. Como os dados de desempenho foram divulgados pela fabricante, resultados independentes em diferentes ambientes ainda serão importantes para avaliar a consistência do modelo.
Microsoft afirma que modelo transcreve uma hora em dez segundos
Nos testes apresentados pela Microsoft, o MAI-Transcribe-2 conseguiu processar uma hora de áudio em aproximadamente dez segundos. A geração anterior precisava de cerca de 20 segundos para o mesmo volume.
A empresa afirma que o modelo é dez vezes mais rápido que o GPT-Transcribe, da OpenAI, sete vezes mais rápido que o Scribe v2, da ElevenLabs, e cinco vezes mais rápido que o Gemini 3.5 Transcribe, do Google. As comparações foram baseadas em avaliações conduzidas pela plataforma Artificial Analysis.
No benchmark multilíngue FLEURS, o MAI-Transcribe-2 registrou uma taxa média de erro de 5,2% considerando os 60 idiomas avaliados. Nos 25 idiomas principais, a taxa informada foi de 3,4%. Quanto menor a taxa de erro, maior tende a ser a precisão da transcrição.
Esses resultados podem variar conforme o idioma, a qualidade da gravação, o sotaque, o vocabulário e a quantidade de pessoas falando. Um bom resultado médio não garante a mesma precisão em todos os contextos.
Project Zenith prepara Windows para desenvolvedores de IA
A segunda novidade apresentada pela Microsoft é o Project Zenith. O projeto consiste em uma experiência pré configurada do Windows 11 para computadores destinados a desenvolvimento de software e inteligência artificial.
O Zenith não é apenas um aplicativo nem um novo modelo. Trata-se de uma configuração do sistema operacional fornecida em equipamentos específicos, com ferramentas, recursos e ajustes selecionados para facilitar o trabalho de programadores.
Os computadores compatíveis deverão possuir pelo menos 64 GB de memória unificada e largura de banda superior a 250 GB por segundo. Segundo a Microsoft, essa estrutura permitirá executar localmente modelos com mais de 30 bilhões de parâmetros, sem cobrança por tokens processados na nuvem. Windows Developer Blog
O primeiro equipamento com Project Zenith utilizará a plataforma Ryzen AI Halo, da AMD. A Microsoft afirma que outros fabricantes e fornecedores de chips lançarão dispositivos compatíveis nos próximos meses.
Windows chegará com ferramentas de programação instaladas
Os computadores do Project Zenith serão entregues com um conjunto de ferramentas preparado para o desenvolvimento. O Windows Terminal e o Visual Studio Code aparecerão fixados na barra de tarefas, enquanto linguagens, ambientes de execução, controle de versões e utilitários de produtividade estarão disponíveis desde a configuração inicial.
O Explorador de Arquivos exibirá extensões, arquivos ocultos, caminhos completos e um painel de detalhes. O suporte a caminhos longos também ficará ativado.
Algumas notificações, sugestões e elementos de interface serão desabilitados para reduzir interrupções. O histórico de arquivos recentes, dicas de sincronização e avisos de conta estarão desligados por padrão.
O Subsistema do Windows para Linux continuará integrado ao ambiente. A Microsoft também destaca o suporte a contêineres do WSL, que permite criar e executar cargas de trabalho Linux dentro do Windows.
A proposta é diminuir o tempo gasto por desenvolvedores na instalação e configuração de um computador novo. Ainda assim, o usuário continuará livre para modificar o sistema e instalar outras ferramentas.
Modelos locais podem reduzir dependência da nuvem
A capacidade de executar modelos com mais de 30 bilhões de parâmetros localmente é o elemento mais relevante do Project Zenith. Hoje, grande parte das ferramentas de inteligência artificial depende de servidores externos e cobra conforme a quantidade de tokens processados.
Ao transferir parte dessas tarefas para o computador, desenvolvedores podem testar modelos sem gerar uma cobrança a cada solicitação. O processamento local também pode reduzir atrasos e facilitar trabalhos com arquivos que não devem sair do dispositivo.
Isso não significa que qualquer modelo com 30 bilhões de parâmetros funcionará da mesma maneira em todos os equipamentos Zenith. O desempenho dependerá da arquitetura do modelo, do formato utilizado, do nível de compressão, do processador e da disponibilidade de memória.
Também não significa que o processamento local substituirá completamente os serviços de nuvem. Modelos maiores e tarefas mais complexas continuarão exigindo centros de dados. A estratégia da Microsoft é reservar a infraestrutura remota para operações que realmente necessitam de maior capacidade, enquanto atividades menores podem ser executadas no próprio PC.
Anúncios mostram estratégia de IA em duas frentes
O MAI-Transcribe-2 e o Project Zenith representam caminhos complementares. O primeiro utiliza a escala da nuvem para oferecer transcrição rápida e barata. O segundo procura ampliar a capacidade dos computadores pessoais para processar modelos sem cobrança por uso remoto.
Para empresas que trabalham com entrevistas, reuniões, vídeos, ligações ou registros de voz, o novo modelo de transcrição pode reduzir custos operacionais. Para desenvolvedores, o Zenith pode facilitar testes locais, programação assistida por IA e criação de agentes.
A estratégia também fortalece a presença da Microsoft em diferentes camadas do mercado. A empresa controla o Windows, opera a plataforma Azure, oferece ferramentas de desenvolvimento e cria seus próprios modelos de inteligência artificial.
A combinação permite integrar hardware, sistema operacional, ferramentas de programação e serviços em nuvem. O desafio será demonstrar que o desempenho apresentado nos anúncios se mantém no uso cotidiano e que os equipamentos compatíveis com o Project Zenith terão preços acessíveis.
Os dois lançamentos indicam que a próxima etapa da inteligência artificial não será definida apenas por modelos maiores. Custo, velocidade, execução local, privacidade e facilidade de desenvolvimento também deverão influenciar a escolha das tecnologias utilizadas por empresas e profissionais.
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