微软的全新MAI模型

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摘要

微软宣布推出两款全新大语言模型（LLMs）：MAI-Thinking-1（350亿参数推理模型）和MAI-Code-1-Flash（50亿参数代码模型）。两款模型均基于企业级、无污染的干净数据训练，且未使用第三方蒸馏技术。据称，在盲评中，MAI-Thinking-1的受欢迎程度超过了Sonnet 4.6。

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缓存时间: 2026/06/02 23:35

# 微软全新 MAI 模型 来源：https://simonwillison.net/2026/Jun/2/microsofts-new-models/ 2026年6月2日 微软今早发布了两款新的文本 LLM（https://microsoft.ai/news/building-a-hillclimbing-machine-launching-seven-new-mai-models/）——**MAI-Thinking-1（https://microsoft.ai/news/introducing-mai-thinking-1/）**（推理型，350 亿参数，面向“部分早期合作伙伴”开放）和 **MAI-Code-1-Flash（https://microsoft.ai/news/introducingmai-code-1-flash/）**（50 亿参数，“专为 GitHub Copilot 和 VS Code 构建，提供高性能和更低成本……正逐步向 Visual Studio Code 中的 GitHub Copilot 个人用户推出”）。我目前还未能尝试其中任何一款。 微软发布参数数量如此之低的模型非常有意思，尤其是考虑到当前访问大型模型的成本之高。他们声称 MAI-Thinking-1 “在我们的盲测人工并排对比评估中，优于 Sonnet 4.6”，这对于一个 350 亿参数的模型而言令人印象深刻——要知道我自己笔记本电脑上就经常跑着比这还大的模型。 另外值得注意的是（https://microsoft.ai/news/introducing-mai-thinking-1/）： > 我们从头训练了 [MAI-Thinking-1]，数据基于企业级、干净且经过商业许可的数据集，未使用第三方模型的蒸馏技术。 同样，对于 MAI-Code-1-Flash（https://microsoft.ai/news/introducingmai-code-1-flash/）也是如此： > 它由微软端到端构建，使用了干净且经过适当许可的数据。 我*非常*想了解更多关于这种“经过适当许可”的数据！这会不会是第一批没有使用未经许可的网络转储数据进行训练、且普遍有用的代码专用模型？

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