6 月 2 日 Build 2026 上，微軟真正的硬貨不是又一個 agent 平台，而是那支超級智慧團隊一次拿出的 7 個從頭訓練模型。從推理、寫程式到圖像、轉寫、語音，微軟第一次有了較完整的自家模型生產線。
最醒目的是 MAI-Code-1-Flash。這是一個主打輕量、能跑 agent 任務的程式模型，目標是塞進 VS Code 裡的 GitHub Copilot。微軟拿 Claude Haiku 4.5 當對照，稱 SWE-Bench Pro 上 MAI-Code-1-Flash 得到 51.2%，Haiku 為 35.2%，差距整整 16 分；同類工作還能省下最多 60% token。IF Bench 高出 28.9 分，對抗推理基準為 85.8%。
微軟特別強調，MAI-Code-1-Flash 是端到端自建，並使用乾淨、授權且合規的資料。這句話在訓練語料版權官司滿天飛的市場裡不是裝飾。其餘模型包括 350 億活躍參數、1280 萬 token 上下文的 MAI-Thinking-1、Flash 版、MAI-Image-2.5、支援 43 種語言的 MAI-Transcribe-1.5，以及支援 15 種以上語言的 MAI-Voice-2。
微軟想傳遞的訊號很清楚：它不再滿足於只做別人模型的分發管道。如果自家小而快的模型能進 Copilot、VS Code、PowerPoint 與 AI Foundry，成本和控制權就會回到自己手裡。至於 16 分差距能不能在真實工程中成立，還要看接下來幾個月開發者實際使用。
參考來源：CocoLoop; Microsoft AI、SiliconANGLE、CNBC