Was ist MAI-Thinking-1?
MAI-Thinking-1 ist das erste Reasoning-Modell von Microsoft AI, dem hauseigenen Labor unter Leitung von Mustafa Suleyman. Es wurde am 2. Juni 2026 auf der Build als Private Preview angekündigt und kam am 12. August 2026 als Public Preview auf Microsoft Foundry. Laut Microsoft wurde es von Grund auf auf eigener Infrastruktur trainiert, ohne Destillation aus Modellen Dritter.
Es ist ein dünn besetztes Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt etwa 1 Billion Parametern, von denen pro Token 35 Milliarden aktiv sind, und einem Kontextfenster von 256K Tokens, in das laut Microsoft ein 600-seitiges Dokument passt. Es unterstützt Function Calling und Entwickleranweisungen über die Chat Completions API.
Microsofts Ankündigung zu Foundry nennt Preise ab 2 $ pro Million Input-Tokens und 8 $ pro Million Output-Tokens. Die Gewichte werden nicht veröffentlicht.
Lohnt sich MAI-Thinking-1?
MAI-Thinking-1 zählt mehr als Signal denn als Modell. Es ist das erste Reasoning-Modell, das Microsoft ohne OpenAI gebaut hat, und die Benchmarks, die Microsoft ausgewählt hat, stellen es auf eine Stufe mit Anthropics vorheriger Generation, nicht mit der aktuellen.
Microsofts technischer Bericht nennt 52.8% bei SWE-Bench Pro, gegenüber 53.4% für Claude Opus 4.6 in derselben Tabelle, sowie 97.0% bei AIME 2025 und 94.5% bei AIME 2026. Berichte über das Papier ergänzen 73.5% bei SWE-bench Verified, 46.0% bei Terminal-Bench 2.0 und 87.7% bei LiveCodeBench v6. In einem Blindtest mit 1.276 Aufgaben, den die Bewertungsfirma Surge durchführte, zogen menschliche Bewerter es Claude Sonnet 4.6 vor. All das sind Eigenangaben, und unabhängige Bestätigungen gibt es kaum.
Der Preis ist das bessere Argument. Mit 2 $ pro Million Input-Tokens und 8 $ pro Million Output-Tokens kostet es beim Input ein Fünftel von GPT-6 Astra oder Claude Fable 5.1 und beim Output weniger als ein Sechstel, denn beide liegen bei ihren Herstellern bei 10 $ und 50 $. Mit 35 Milliarden aktiven Parametern ist es für Microsoft außerdem günstiger zu betreiben, als seine Größe von 1 Billion vermuten lässt.
Die Grenzen sind die üblichen einer Preview. Microsofts Unterlagen beschreiben nur Text als Ein- und Ausgabe, ohne Bildeingabe zu erwähnen. Microsoft veröffentlicht außerhalb der Modellkarte in Foundry weder eine maximale Ausgabelänge noch eine Regionsliste oder Ratenlimits, und Preview-Modelle haben kein Service Level Agreement. Vorerst ist es nur über Foundry und den MAI Playground erreichbar.
Der Umgang mit Daten folgt Azures Bedingungen für Modelle, die Azure verkauft: Prompts werden nicht zum Training von Foundation Models genutzt, wobei Microsoft darauf hinweist, dass Preview-Modelle andere Datenschutzpraktiken haben können.
Wo es sich lohnt
Ein Plattformteam eines europäischen Versicherers, das auf Azure standardisiert ist
Ein günstigeres Reasoning-Modell für interne Agenten zur Schadensvorprüfung einsetzen
Stell MAI-Thinking-1 in Foundry neben einem Spitzenmodell bereit und leite Routinefälle dorthin; bei 2 $/8 $ pro Million Tokens kosten 100 Millionen Input- und 20 Millionen Output-Tokens im Monat etwa 360 $.
Eine Engineering-Leiterin, die Coding-Agenten bewertet
Prüfen, ob ein hauseigenes Microsoft-Modell ein teureres bei Routinekorrekturen ersetzen kann
Lass die eigenen Pull-Request-Aufgaben des Teams in Foundry darüber laufen und vergleiche die Erfolgsquoten, denn die 52.8% bei SWE-Bench Pro sind Microsofts eigene Zahl und die 46.0% bei Terminal-Bench 2.0 liegen am unteren Ende des Spitzenfelds.
Ein Start-up für Mathematikbildung
Ausgearbeitete Lösungen für Wettbewerbsaufgaben erzeugen und prüfen
Nutz die gemeldeten 97.0% bei AIME 2025 für Schritt-für-Schritt-Lösungen und prüf die Ergebnisse stichprobenartig, da der Wert nicht unabhängig reproduziert wurde.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Aus dem Foundry-Modellkatalog in eine Foundry-Ressource in einer unterstützten Region bereitstellen und dann über die Chat Completions API mit API-Schlüssel oder Entra ID aufrufen.
- Integrationen
- Chat Completions API mit Function Calling und Entwickleranweisungen, Foundry Agent Service, Foundrys Werkzeuge für Evaluierung und Beobachtbarkeit sowie der MAI Playground zum Ausprobieren.
- Daten und Datenschutz
- Nach Azures Bedingungen für Modelle, die Azure verkauft, werden Prompts und Ausgaben nicht mit Modellanbietern geteilt oder zum Training von Foundation Models genutzt; Microsoft weist darauf hin, dass Preview-Modelle andere Datenschutzpraktiken haben können.
- Kosten im großen Maßstab
- Ab 2 $ pro Million Input- und 8 $ pro Million Output-Tokens; eine Last von 1 Milliarde Input- und 200 Millionen Output-Tokens im Monat kostet etwa 3.600 $.
- Grenzen
- Kontext von 256K Tokens; Public Preview ohne SLA; Regionen und Kontingente stehen nur in der Foundry-Modellkarte; keine offenen Gewichte und kein Fine-Tuning.
Was gut ist
- 2 $/8 $ pro Million Tokens, weit unter Reasoning-Modellen der Spitzenklasse
- 52.8% bei SWE-Bench Pro und 97.0% bei AIME 2025, nach Microsofts Zählung
- Kontext von 256K Tokens mit Function Calling
- Azure-Datenbedingungen, Identität und Netzwerk über Foundry
Was nicht
- Selbst gemeldete Benchmarks auf dem Niveau von Claude Opus 4.6, eine Generation zurück
- Laut Microsofts Beschreibung nur Text als Ein- und Ausgabe
- Public Preview ohne SLA; Foundry ist der einzige Zugang
- Keine veröffentlichten Ausgabe- oder Ratenlimits außerhalb der Modellkarte
Am besten für
Azure-Teams, die unter Microsofts eigenen Datenbedingungen ein günstigeres Reasoning-Modell für Mathematik, Code und Agenten wollen und mit dem Preview-Status leben können.
Alternativen zu MAI-Thinking-1
MAI-Thinking-1: häufige Fragen
- Lohnt sich MAI-Thinking-1?
- MAI-Thinking-1 ist ein glaubwürdiges erstes Modell aus Microsofts eigenem Labor, für seine Klasse günstig, aber es liegt hinter den Modellen, die Foundry direkt daneben schon verkauft. Wir bewerten es mit 3.7 von 5.
- Was kostet MAI-Thinking-1?
- Microsoft Foundry: ab 2 $ pro 1 Mio. Input-Tokens und 8 $ pro 1 Mio. Output-Tokens, abgerechnet über ein Azure-Abonnement; die Modellseite von Microsoft AI nennt keine Preise.
- Welche Nachteile hat MAI-Thinking-1?
- Selbst gemeldete Benchmarks auf dem Niveau von Claude Opus 4.6, eine Generation zurück; Laut Microsofts Beschreibung nur Text als Ein- und Ausgabe; Public Preview ohne SLA; Foundry ist der einzige Zugang; Keine veröffentlichten Ausgabe- oder Ratenlimits außerhalb der Modellkarte.
- Für wen eignet sich MAI-Thinking-1?
- Azure-Teams, die unter Microsofts eigenen Datenbedingungen ein günstigeres Reasoning-Modell für Mathematik, Code und Agenten wollen und mit dem Preview-Status leben können.
- Was kostet MAI-Thinking-1 für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Ab 2 $ pro Million Input- und 8 $ pro Million Output-Tokens; eine Last von 1 Milliarde Input- und 200 Millionen Output-Tokens im Monat kostet etwa 3.600 $.
- Ist MAI-Thinking-1 sicher für Firmendaten?
- Nach Azures Bedingungen für Modelle, die Azure verkauft, werden Prompts und Ausgaben nicht mit Modellanbietern geteilt oder zum Training von Foundation Models genutzt; Microsoft weist darauf hin, dass Preview-Modelle andere Datenschutzpraktiken haben können.
- Was sind die besten Alternativen zu MAI-Thinking-1?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, DeepSeek-V4-Pro und Gemini 4 Argon.
Antworten geprüft am 6. Nov. 2026.