En Build 2026, el 2 de junio, la noticia de IA más concreta de Microsoft no fue otra plataforma de agentes, sino siete modelos entrenados desde cero por su propio equipo de superinteligencia. La familia cubre razonamiento, código, imágenes, transcripción y voz, dando a la compañía una pila de modelos propios más completa.
El modelo más visible es MAI-Code-1-Flash, un modelo ligero de programación pensado para tareas de agente dentro de VS Code y GitHub Copilot. Microsoft lo comparó con Claude Haiku 4.5 y afirmó que logró 51,2% en SWE-Bench Pro frente a 35,2% de Haiku, una diferencia de 16 puntos, usando hasta 60% menos tokens en trabajos similares. En IF Bench superó por 28,9 puntos y en una prueba de razonamiento adversarial obtuvo 85,8%.
Microsoft subrayó que MAI-Code-1-Flash fue construido de punta a punta en casa con datos limpios, licenciados y conformes. En un mercado lleno de demandas por corpus de entrenamiento, esa frase importa. Los otros modelos incluyen MAI-Thinking-1, con 35.000 millones de parámetros activos y contexto de 12,8 millones de tokens, una versión Flash, MAI-Image-2.5, MAI-Transcribe-1.5 con 43 idiomas y MAI-Voice-2 con más de 15 idiomas.
El mensaje estratégico es claro: Microsoft no quiere limitarse a distribuir modelos de otros. Si un modelo propio pequeño y rápido puede vivir en Copilot, VS Code, PowerPoint y AI Foundry, la empresa gana control de costes y de producto. Si la brecha de benchmark se sostiene en ingeniería real, lo dirá el uso de los desarrolladores en los próximos meses.
Fuentes: CocoLoop; Microsoft AI, SiliconANGLE, CNBC