Qu’est-ce que MAI-Thinking-1 ?
MAI-Thinking-1 est le premier modèle de raisonnement de Microsoft AI, le laboratoire interne dirigé par Mustafa Suleyman. Il a été annoncé à Build le 2 juin 2026 en preview privée et est passé en preview publique sur Microsoft Foundry le 12 août 2026. Microsoft indique l'avoir entraîné de zéro sur sa propre infrastructure, sans distillation de modèles tiers.
C'est un modèle à mélange d'experts clairsemé d'environ 1 000 milliards de paramètres au total, dont 35 milliards sont actifs pour chaque token, avec une fenêtre de contexte de 256K tokens, de quoi contenir un document de 600 pages selon Microsoft. Il prend en charge l'appel de fonctions et les instructions développeur via la Chat Completions API.
L'annonce de Microsoft sur Foundry indique des tarifs à partir de 2 $ par million de tokens d'entrée et 8 $ par million de tokens de sortie. Les poids ne sont pas publiés.
MAI-Thinking-1 vaut-il le coup ?
MAI-Thinking-1 compte davantage comme déclaration que comme modèle. C'est le premier modèle de raisonnement que Microsoft a construit sans OpenAI, et les benchmarks choisis par Microsoft le placent au niveau de la génération précédente d'Anthropic, pas de l'actuelle.
Le rapport technique de Microsoft donne 52.8% sur SWE-Bench Pro, contre 53.4% pour Claude Opus 4.6 dans le même tableau, ainsi que 97.0% sur AIME 2025 et 94.5% sur AIME 2026. Les comptes rendus du rapport ajoutent 73.5% sur SWE-bench Verified, 46.0% sur Terminal-Bench 2.0 et 87.7% sur LiveCodeBench v6. Dans un test à l'aveugle de 1 276 tâches mené par la société d'évaluation Surge, des évaluateurs humains l'ont préféré à Claude Sonnet 4.6. Tous ces chiffres sont déclarés par Microsoft, et les vérifications indépendantes sont rares.
Le prix est le meilleur argument. À 2 $ par million de tokens d'entrée et 8 $ par million en sortie, il coûte un cinquième de GPT-6 Astra ou de Claude Fable 5.1 en entrée et moins d'un sixième en sortie, ces deux modèles étant à 10 $ et 50 $ sur les API de leurs éditeurs. Avec 35 milliards de paramètres actifs, il coûte aussi moins cher à servir pour Microsoft que sa taille de 1 000 milliards ne le laisse penser.
Les limites sont celles d'une preview. Les documents de Microsoft décrivent uniquement du texte en entrée et en sortie, sans mentionner d'entrée d'images. Microsoft ne publie ni longueur maximale de sortie, ni liste de régions, ni limites de débit en dehors de la fiche du modèle dans Foundry, et les modèles en preview n'ont pas de contrat de niveau de service. Pour l'instant, il n'est accessible que via Foundry et le MAI Playground.
Le traitement des données suit les conditions d'Azure pour les modèles vendus par Azure : les prompts ne servent pas à entraîner des modèles de fondation, même si Microsoft prévient que les modèles en preview peuvent suivre des pratiques de confidentialité différentes.
Là où il fait la différence
Une équipe plateforme d'un assureur européen standardisé sur Azure
Utiliser un modèle de raisonnement moins cher pour des agents internes de tri des sinistres
Déployez MAI-Thinking-1 dans Foundry à côté d'un modèle de pointe et orientez-y les cas courants ; à 2 $/8 $ par million de tokens, 100 millions de tokens d'entrée et 20 millions de sortie par mois coûtent environ 360 $.
Une responsable d'ingénierie qui évalue des agents de code
Vérifier si un modèle maison de Microsoft peut remplacer un modèle plus cher pour les corrections courantes
Faites passer les tâches de pull request de l'équipe par ce modèle dans Foundry et comparez les taux de réussite, car son 52.8% sur SWE-Bench Pro est un chiffre de Microsoft et son 46.0% sur Terminal-Bench 2.0 le place vers le bas du peloton de tête.
Une start-up d'enseignement des mathématiques
Produire et vérifier des solutions détaillées de problèmes de concours
Appuyez-vous sur son 97.0% annoncé à AIME 2025 pour des solutions pas à pas, et vérifiez des résultats par échantillonnage, le score n'ayant pas été reproduit de façon indépendante.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Déployer depuis le catalogue de modèles de Foundry dans une ressource Foundry située dans une région prise en charge, puis l'appeler via la Chat Completions API avec une clé d'API ou Entra ID.
- Intégrations
- Chat Completions API avec appel de fonctions et instructions développeur, Foundry Agent Service, les outils d'évaluation et d'observabilité de Foundry, et le MAI Playground pour les essais.
- Données et confidentialité
- Selon les conditions d'Azure pour les modèles vendus par Azure, les prompts et sorties ne sont pas partagés avec les fournisseurs de modèles ni utilisés pour entraîner des modèles de fondation ; Microsoft prévient que les modèles en preview peuvent suivre des pratiques de confidentialité différentes.
- Coût à grande échelle
- À partir de 2 $ par million de tokens d'entrée et 8 $ par million en sortie ; une charge de 1 milliard de tokens d'entrée et 200 millions de sortie par mois revient à environ 3 600 $.
- Limites
- Contexte de 256K tokens ; preview publique sans SLA ; régions et quotas indiqués seulement dans la fiche du modèle Foundry ; pas de poids ouverts ni de fine-tuning.
Les points forts
- 2 $/8 $ par million de tokens, bien en dessous des modèles de raisonnement de pointe
- 52.8% sur SWE-Bench Pro et 97.0% sur AIME 2025, selon Microsoft
- Contexte de 256K tokens avec appel de fonctions
- Conditions de données, identité et réseau Azure via Foundry
Les points faibles
- Benchmarks autodéclarés au niveau de Claude Opus 4.6, une génération en retard
- Texte en entrée et en sortie uniquement, selon la description de Microsoft
- Preview publique sans SLA ; Foundry est le seul accès
- Pas de limite de sortie ni de limites de débit publiées hors fiche du modèle
Idéal pour
Équipes sur Azure qui veulent un modèle de raisonnement moins cher pour les maths, le code et les agents sous les conditions de données de Microsoft, et qui acceptent le statut de preview.
Alternatives à MAI-Thinking-1
MAI-Thinking-1 : questions fréquentes
- MAI-Thinking-1 vaut-il le coup ?
- MAI-Thinking-1 est un premier modèle crédible du laboratoire de Microsoft, bien placé en prix dans sa catégorie, mais il reste derrière les modèles que Foundry vend déjà à côté. Nous lui donnons 3.7 sur 5.
- Combien coûte MAI-Thinking-1 ?
- Microsoft Foundry : à partir de 2 $ par million de tokens d'entrée et 8 $ par million de tokens de sortie, facturé via un abonnement Azure ; la page du modèle de Microsoft AI ne publie aucun prix.
- Quels sont les inconvénients de MAI-Thinking-1 ?
- Benchmarks autodéclarés au niveau de Claude Opus 4.6, une génération en retard; texte en entrée et en sortie uniquement, selon la description de Microsoft; preview publique sans SLA ; Foundry est le seul accès; pas de limite de sortie ni de limites de débit publiées hors fiche du modèle.
- À qui s’adresse MAI-Thinking-1 ?
- Équipes sur Azure qui veulent un modèle de raisonnement moins cher pour les maths, le code et les agents sous les conditions de données de Microsoft, et qui acceptent le statut de preview.
- Combien coûte MAI-Thinking-1 pour une équipe ou en production ?
- À partir de 2 $ par million de tokens d'entrée et 8 $ par million en sortie ; une charge de 1 milliard de tokens d'entrée et 200 millions de sortie par mois revient à environ 3 600 $.
- MAI-Thinking-1 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Selon les conditions d'Azure pour les modèles vendus par Azure, les prompts et sorties ne sont pas partagés avec les fournisseurs de modèles ni utilisés pour entraîner des modèles de fondation ; Microsoft prévient que les modèles en preview peuvent suivre des pratiques de confidentialité différentes.
- Quelles sont les meilleures alternatives à MAI-Thinking-1 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, DeepSeek-V4-Pro et Gemini 4 Argon.
Réponses vérifiées le 6 nov. 2026.