MAI-Thinking-1 評測：Microsoft 首款推理模型（2026）

Microsoft 首款完全自主研發的推理模型，終於在 2026 年 8 月 12 日透過 Microsoft Foundry 開放公開預覽。MAI-Thinking-1 採用稀疏 MoE 架構，啟用參數為 35B、總參數約 1T，並提供 256K 上下文視窗。它主打以較小的推論負擔，交出具競爭力的數學與程式能力；不過實際數據沒那麼單純：SWE-Bench Pro 為 52.8%，幾乎追平 Claude Opus 4.6 的 53.4%，但 Terminal-Bench 2.0 僅 46.0%，明顯落後 GPT-5.4 的 75.1%。更大的問題是，Microsoft 至今仍未公布按 token 計費的價格，儘管多次強調會是「中量級價格」。

MAI-Thinking-1 的定位與技術規格

MAI-Thinking-1 是由 Microsoft AI 完全內部開發的稀疏 Mixture-of-Experts 推理模型，約有 350 億個啟用參數，總參數則接近 1 兆。技術報告列出的基礎模型規格更精確：34.7B 啟用參數、962B 總參數、78 層；每個經路由的 token，會從 512 個專家中選取 8 個。它的 256,000 tokens 上下文視窗約可容納 600 頁文字，與 Claude Sonnet 4.6、GPT-5.4 處於相近級距。

API 部分，MAI-Thinking-1 支援主流的 Chat Completions API 格式，也具備 function calling、developer instructions 與 structured output。因此，既有採用 OpenAI chat endpoints 的程式碼，通常只需少量調整即可接入。這是一款純文字模型，不支援影像、音訊或影片的輸入與輸出；Microsoft 將 MAI-Image 2.5 與 MAI-Voice 2 分別定位為處理這些模態的獨立模型。

Microsoft 最強調的差異點在訓練流程。根據技術論文，模型預訓練使用了 30T tokens、來自商業授權與公開來源的人類生成資料，另有 3.55T mid-training tokens；訓練動用了 8,000 張 GB200 GPU，而 RL 階段則使用 4,600 張 GB300。Microsoft 表示模型訓練時沒有採用第三方模型蒸餾，也排除了由其他實驗室模型產生的合成資料。

MAI-Thinking-1 最早於 2026 年 6 月 2 日的 Microsoft Build 發表，當時是七款 MAI 系列模型的一員；直到 2026 年 8 月 12 日前，皆處於私人預覽階段。

基準測試看實力：強項與短板在哪裡

最完整的成績仍來自 Microsoft 自家的技術論文。MAI-Thinking-1 的測試結果皆為四次執行平均，設定為 temperature 1、top-p 0.97；代理式程式測試採用 256K 總上下文長度。競品數值則引自各家官方 model card，並非獨立重現結果。

趨勢其實相當清楚。若看純數學能力，MAI-Thinking-1 表現不錯：AIME 2025 的 97.0% 超越 Sonnet 4.6 的 95.6%，但仍低於 Opus 4.6 的 99.8%。到了 AIME 2026，MAI-Thinking-1 為 94.5%，落後 Kimi K2.6 的 96.4% 與 GLM-5.1 的 95.3%。

進入代理式程式開發後，差距就更顯著了。Microsoft 主打的 SWE-Bench Pro 成績為 52.8%，確實接近 Opus 4.6 的 53.4%；但 GPT-5.4 為 57.7%、Kimi K2.6 為 58.6%、DeepSeek V4 為 55.4%、GLM-5.1 為 58.4%，全數更高。衡量多步驟終端機代理能力的 Terminal-Bench 2.0 上，MAI-Thinking-1 的 46.0% 比 Sonnet 4.6 的 59.1% 少了 13 個百分點，與 GPT-5.4 的 75.1% 更相差 29 個百分點。

技術論文也直接承認，這個模型「並未領先整個領域」。MAI-Thinking-1 的競爭力在於 35B 啟用參數所對應的效能，而非衝上排行榜最前段。

以下是技術論文中的其他基準成績，並與 Sonnet 4.6 對照：

「勝過 Sonnet 4.6」的偏好評測，該怎麼看？

Microsoft 行銷力道最大的成果，是與 Surge 專業評測員合作進行的盲測一對一人類評估，涵蓋 1,276 項任務，其中 30% 為多輪對話。技術論文揭露了發表文章未列出的精確數字：

對上 Claude Sonnet 4.6：

• MAI-Thinking-1 勝出：49%；平手：6%；落敗：45%
• 整體偏好差值：+0.07 ± 0.06
• 最具優勢的面向：簡潔／相關性（+0.11 ± 0.02）與風格／語氣（+0.08 ± 0.02）
• 在指令遵循、事實正確性與完整性上，統計結果為平手

對上 Claude Opus 4.6：

• MAI-Thinking-1 勝出：43%；平手：5%；落敗：52%
• 整體偏好差值：-0.07 ± 0.06

整體來看，與 Sonnet 的比較確實達到「較受偏好」的門檻；只是 +0.07、信賴區間 ±0.06 的優勢非常小。至於對 Opus 的結果，則是明確落敗。值得注意的是，這批任務偏重開放式問答、內容撰寫與摘要，而非 MAI-Thinking-1 相對弱勢的大量程式工作或多步驟推理工作負載。

在 Reddit 的 r/LocalLLaMA，使用者正討論 MAI-Thinking-1 是否實質接替了 Microsoft Phi 系列，並指出這個新系列並非開放權重。策略脈絡同樣值得關注：根據 Bloomberg 的報導，Microsoft 已開始在 Excel 與 Outlook 中以 MAI 模型取代 OpenAI 和 Anthropic 模型。這暗示 MAI-Thinking-1 的核心價值，可能更在於替 Microsoft 自家產品控制成本。

定價與取得方式：現實問題還不少

MAI-Thinking-1 目前沒有公開 token 定價。無論是產品發布公告、模型頁面或技術報告，Microsoft 都只使用「中量級價格」、「具成本效益」、「較小推論負擔」等定性描述，沒有給出任何美元數字。對於考慮將它導入正式環境的團隊來說，這正是目前最大的阻礙。

作為參考，以下是同級推理模型的收費（OpenAI pricing、Google AI pricing）：

\*Claude 定價依方案層級而異；此處為參考 Anthropic pricing 得出的約略中間區間。

Microsoft 所謂的「中量級」定位，代表 MAI-Thinking-1 的成本可能會落在 Gemini 2.5 Pro 與 Claude Sonnet 之間；但在正式費率公布前，任何預算估算都只能算是推測。

存取方面，MAI-Thinking-1 已透過 Microsoft Foundry 以公開預覽形式提供，模型頁面也附有 playground 連結。6 月的發布公告曾列出 OpenRouter、Fireworks AI 與 Baseten 為預定發行合作夥伴，但截至本篇評測時，三者皆尚未上線。模型採封閉權重，沒有 Hugging Face 版本、GGUF 或自行部署途徑。

目前若要實際使用 MAI-Thinking-1，可依下列方式操作：

1. 使用 Azure 帳戶登入 Microsoft Foundry
2. 在 Foundry 內前往 MAI-Thinking-1 模型頁面
3. 以 playground 測試，或透過相容 Chat Completions 的 endpoint 部署
4. 費用將經由 Azure 訂用帳戶計算，但預覽期間費率仍未公開

目前適合使用 MAI-Thinking-1 的對象

以下情境值得考慮：

• 已全面採用 Azure 或 Microsoft Foundry，並想要具備企業治理控制的一方推理模型的團隊
• 工作負載以數學、形式化推理或競賽型題目為主；AIME 2025 的 97% 確實有說服力
• 因合規需求而重視資料來源可追溯性的組織；Microsoft「無蒸餾、採授權資料」的說法，對受監管產業特別重要
• 進行程式碼審查與分析，且能從人類評測所指出的簡潔優勢中獲益的團隊

若你需要以下能力，暫時不建議選它：

• 多模態輸入／輸出：它僅支援文字
• 長時程代理式任務：Terminal-Bench 2.0 的 46% 對終端機自動化而言是致命限制
• 自行部署或開放權重：模型為專有產品，且綁定 Foundry
• 可預測的正式環境成本：沒有定價，就無從做預算
• 頂尖程式代理效能：Kimi K2.6、GPT-5.4 與 DeepSeek V4 在 SWE-Bench Pro 和 Verified 均有更高分數

常見問題

MAI-Thinking-1 是開源模型嗎？

不是。這是專有、封閉權重模型，沒有可下載的權重、沒有 Hugging Face 發布版本，也無法自行部署。目前僅能透過 Microsoft Foundry 存取。

MAI-Thinking-1 是否正在驅動 Copilot？

根據 Bloomberg 報導，Microsoft 已開始在 Excel 和 Outlook 中以 MAI 模型取代 OpenAI 與 Anthropic 模型。不過，目前沒有證實 MAI-Thinking-1 是提供給終端使用者的 GitHub Copilot 或 Microsoft 365 Copilot 背後模型。

MAI-Thinking-1 是 Microsoft Phi 的後繼者嗎？

Microsoft 並未將它定位為後繼者，但社群普遍將此視為方向轉變。Phi 是 Microsoft 的開放權重小型模型系列；MAI 則是 Microsoft 新的專有模型家族。關鍵差異在於：MAI-Thinking-1 為封閉模型，規模也更大，啟用參數為 35B，相較 Phi 的 3-14B，目標是企業部署而非本機執行。

MAI-Thinking-1 支援影像、音訊或影片嗎？

不支援。無論輸入或輸出，它都僅處理文字。Microsoft 針對其他模態另有 MAI-Image 2.5（文字生成圖片）、MAI-Transcribe-1.5（語音轉文字）與 MAI-Voice-2（語音生成）。

MAI-Thinking-1 的訓練資料截止日期是何時？

模型卡標示的訓練截止日期是 2025 年 7 月，但技術報告顯示，來源蒐集延續至 2026 年初：網頁 HTML 至 2025 年 9 月、網頁 PDF 至 2025 年 12 月，書籍與期刊則至 2026 年 3 月。這項落差表示，該截止日期可能是指後訓練資料蒐集停止的時間，而不是所有來源停止蒐集的時間。

我可以透過 OpenRouter 使用 MAI-Thinking-1 嗎？

目前還不行。Microsoft 在 6 月 2 日發布時，將 OpenRouter、Fireworks AI 和 Baseten 列為預定發行合作夥伴，但截至 2026 年 8 月仍沒有任何一家上線。目前唯一可用的存取方式是 Microsoft Foundry 公開預覽。