Microsoft Build 2026：MAI 发布七款新模型，包括首个推理模型 MAI-Thinking-1

Microsoft AI 发布最强图像模型 MAI-Image-2.6，并面向 Microsoft Foundry 开发者推出低延迟高吞吐版本 MAI-Image-2.6-Flash。

Microsoft 发布 MAI-Transcribe-2 语音识别模型，在 FLEURS 基准 60 种语言上平均词错率 5.2% 排名第一，在 Artificial Analysis 词错率榜单排名第二，处理速度最快可达领先竞品的 10 倍，定价为每小时音频 $0.10。

Microsoft AI 发布 MAI-Image-2.6，在 Arena 文生图榜单排名第 2，位列 Meta、Google 和 xAI 的模型之前。该模型较 MAI-Image-2.5 总体提升 +79 Elo，文本渲染单项提升 +91 Elo，各测量类别均有改进，包括更强的文字渲染、更好的人像和 3D 图像、更精细的商业与照片级输出。

Microsoft AI 发布 MAI-Cyber-1-Flash，与 MDASH 搭配在 CyberGym 上取得 96%（any crash score），成本仅为现有最佳方案的 50%，可部署在 H100 上，负责 90% 的常规任务以便为最难 10% 保留 GPT 5.4。

Microsoft 宣布将 MAI-Code-1-Flash 通过 hill-climbing 方法 specialize 到 GitHub Copilot 和 Excel 两个场景。

Microsoft AI 宣布 MAI-Image-2.5-Pro 和 MAI-Voice-2-Flash 进入公开预览。

Microsoft MAI 团队发布图像模型 MAI-Image-2.5 和 MAI-Image-2.5-Flash，其中 MAI-Image-2.5 在 Arena 图像编辑榜排名第 2、文生图榜排名第 3，领先 Nano Banana 2。

微软 MAI 团队发布七款新 MAI 模型，将通过 OpenRouter、Fireworks、Baseten 向开发者开放，并首次允许开发者自行调整模型权重。官方称基于强化学习环境（RLEs）的 Microsoft Frontier Tuning 可让模型学习企业自身工作流，其针对 Excel 微调的 MAI 模型可匹敌 GPT 5.4 且效率最高提升 10 倍。

Microsoft 发布编码模型 MAI-Code-1-Flash，直接用生产环境 GitHub Copilot harness 训练，主打真实开发工作流而非仅优化基准。

Microsoft AI 宣布发布 MAI-Transcribe-1、MAI-Voice-1 和 MAI-Image-2 三款模型，即日起所有开发者可在 Microsoft Foundry 和 MAI Playground 使用。