Microsoft が 6 月 2 日の Build 2026 で出した最も硬い材料は、また別の agent 基盤ではなく、自社のスーパーインテリジェンスチームがゼロから訓練した 7 つのモデルだった。推論、コード、画像、文字起こし、音声まで並び、初めて自前のモデル生産ラインらしい形が見えた。
最も目立つのは MAI-Code-1-Flash だ。VS Code と GitHub Copilot 内の agent 作業向け軽量コードモデルで、Microsoft は Claude Haiku 4.5 と比較した。SWE-Bench Pro では 51.2% 対 35.2% と 16 ポイント差、同等の作業で token を最大 60% 節約できるという。IF Bench では 28.9 ポイント上回り、対抗的推論ベンチマークでは 85.8% とされた。
Microsoft はこのモデルを、クリーンで許諾済み、コンプライアンスに沿ったデータだけで端から端まで自社構築したと強調した。訓練データの著作権訴訟が続く市場では、この一文自体が防衛線になる。ほかには 350 億アクティブパラメータ、1280 万 token コンテキストの MAI-Thinking-1、Flash 版、MAI-Image-2.5、43 言語対応の MAI-Transcribe-1.5、15 言語超の MAI-Voice-2 が並ぶ。
戦略的なメッセージは、Microsoft が他社モデルの流通役だけでは満足しないということだ。小さく速い自社モデルを Copilot、VS Code、PowerPoint、AI Foundry に優先的に組み込めるなら、コストも制御権も自社側に寄る。ベンチ上の差が本物かどうかは、今後数カ月の開発者利用で見えてくる。
出典：CocoLoop; Microsoft AI、SiliconANGLE、CNBC