微軟 Build 大會揭曉擁有 350 億參數的自研 MAI 模型

在近期舉行的 Build2026 開發者大會上,微軟揭曉了數款自研 AI 模型。其首款進階推理模型MAI-Thinking-1 的問世,標誌著微軟在邁向獨立開發大型模型,以及為所有應用場景打造全面 AI 生態系統的進程中,達到了重要的里程碑。
儘管MAI-Thinking-1 擁有 350 億個活躍參數,被歸類為「中型模型」,但在關鍵的軟體工程基準測試中,仍取得了業界領先的成績。 微軟強調,該模型是使用乾淨數據從頭開始訓練的,並明確表示未使用任何來自第三方模型的蒸餾數據。在數據蒸餾已成常態的產業中,這凸顯了微軟對技術獨立性和數據完整性的堅定承諾。
除了這款旗艦級推理模型外,微軟還透過多模態及專業垂直應用模型,進一步擴展了 MAI 產品家族。在影像與語音領域,支援文字轉影像生成與影像編輯的 MAI-Image2.5 連同其 Flash 版本同步推出; MAI-Transcribe-1.5 提供超高速轉錄功能,速度比競爭對手快五倍;而 MAI-Voice-2 現已新增支援 15 種語言(Flash 版本即將推出),大幅擴展了語音多模態生態系統。
在開發者方面,專為優化推理效率而設計的程式碼生成模型 MAI-Code-1,已成功整合至 GitHub Copilot 和 Visual Studio Code。 多款自研模型的成功推出,不僅完善了微軟從底層推理到高階應用的閉環生態系統,更彰顯了這家科技巨頭致力於實現人工智慧全面自給自足、降低對外部技術依賴的戰略承諾。
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