微软在AI领域的布局进一步深入，这将给OpenAI、Anthropic和Google带来压力，同时也为开发者提供更多选择，降低AI使用成本。

微软在Build 2026大会上宣布了七款自研模型，尽管其中一些是基于相同底层模型的变体。旗舰模型为MAI‑Thinking‑1，这是公司首个推理模型。

MAI‑Thinking‑1注重效率和性能，微软在博客中强调该模型的低token成本，并且该模型在编码能力上与Opus 4.6相当。

由于模型和云计算均由微软拥有，技术巨头可以为开发者降低费用。

以下是微软全部新模型

MAI‑Thinking‑1

MAI‑Code‑1‑Flash

MAI‑Image‑2.5

MAI‑Image‑2.5‑Flash

MAI‑Transcribe‑1.5

MAI‑Voice‑2

MAI‑Voice‑2‑Flash

微软的Mustafa Suleyman介绍了这些新模型

“所有这些模型都基于共享的基础，从底层进行爬坡，零蒸馏。它们遵循相同的数据规范、相同的基础设施和相同的评估框架。它们被设计为协同工作，并直接集成到人们日常使用的产品中。但模型本身只是故事的一部分。”

一个重要的区别在于微软的新模型采用了零蒸馏技术。蒸馏是让小模型模仿已有大模型的过程，虽然成本更低、速度更快，但会限制模型的上限，因为“学生”只能匹配“老师”的行为。

微软强调其新模型是“从零开始训练，零蒸馏”，即不是其他系统的模仿，而是全新架构。

MAI‑Image‑2.5及其Flash变体是微软首批支持文本生成图像和图像到图像任务的模型。两款新图像模型已向PowerPoint和OneDrive for Foundry（预览）用户推出。

未来，MAI系列模型将登陆Fireworks AI、Baseten和Open Router平台。

近年来，微软在AI领域投入了数十亿美元。Azure为多款热门AI工具提供算力，微软也与主要AI公司保持紧密合作。但现在，微软拥有了自己的自研模型。

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