Microsoft、初の自社推論モデル「MAI-Thinking-1」発表。他社の蒸留に頼らず開発

　他社の蒸留に頼らず！

　Microsoft AIはBuild 2026に合わせて、同社初の推論モデル「MAI-Thinking-1」を発表しました。数学やコーディング、企業の実務での利用を見据えたフラッグシップ推論モデルだといいます。

　規模はアクティブパラメータ35B、総パラメータ約1兆のMoE（Mixture of Experts、入力ごとに一部の専門家だけを動かす仕組み）です。コンテキスト長は256Kで、Microsoftは600ページ級の文書が収まる長さだと説明しています。複雑な多段の指示や長文脈の推論、コード生成を得意とします。

　Microsoftが今回いちばん強調しているのは、性能の数字よりも育て方のほうです。MAI-Thinking-1は「ゼロから」「第三者モデルからの蒸留（distillation、優秀な既存モデルの出力を真似て学習させる手法）なし」で学習したとしています。

　学習データについてもenterprise grade（企業利用に耐える品質）で、クリーンかつ適切にライセンスされたものを使ったと説明しています。ただし技術報告書では、公開Web、公開GitHub、書籍、学術論文、ニュースなどの公開・ライセンス取得済みデータも含むとされています。あくまで公開Web由来を排除したというより、出所や利用条件を管理し、AI生成コンテンツや評価データの混入を取り除くことに力を入れた、という位置づけのようですめ。ガバナンスがうるさく問われる企業向けでは、これが地味に効いてきそうです。

　性能面では、ソフトウェア工学のベンチマークSWE-Bench ProでClaude Opus 4.6に肉薄し、独立した評価者によるブラインド比較ではSonnet 4.6より好まれたとMicrosoftは主張しています。数学でもAIME 2025で97.0%、AIME 2026で94.5%を記録したといいます。なお、これらはMicrosoftの発表および同社技術報告書に基づく数字で、他社モデルの比較値も各社の公式カードなどから取ったものとされており、外部の独立検証はまだ限定的です。

　MAI-Thinking-1は、Microsoft AIが同時に投じた7モデルの一角です。軽量コーディングのMAI-Code-1-Flash、画像生成のMAI-Image-2.5とFlash版、文字起こしのMAI-Transcribe-1.5、音声生成のMAI-Voice-2とMAI-Voice-2-Flashなどが顔を揃えました。提供はMicrosoft Foundryでのprivate previewから始まり、MAI Playgroundでのpublic previewも予定されています。さらにOpenRouterやFireworks、Basetenでも展開予定で、開発者が自分で重みをチューニングできる方向も示されています。

　長らくOpenAIの技術に深く寄りかかってきたMicrosoftが、自前のMAIモデルファミリーを堂々と前面に押し出してきたという点は象徴的かもしれません。Microsoft AIのCEOであるMustafa Suleyman氏は、これを継続的に登り続ける「hill-climbing machine（坂を登り続ける機械）」だと表現しており、今後の発展に期待したいところです。