MAI-Thinking-1とは？
MAI-Thinking-1は、Mustafa Suleymanが率いる社内研究所Microsoft AIの最初の推論モデルです。2026年6月2日のBuildでプライベートプレビューとして発表され、2026年8月12日にMicrosoft Foundryでパブリックプレビューになりました。Microsoftは、第三者のモデルからの蒸留を使わず、自社のインフラでゼロから学習したとしています。
総パラメータ数約1兆、トークンごとに350億が働く疎な専門家混合（MoE）モデルで、コンテキストウィンドウは256Kトークンです。Microsoftによれば600ページの文書が収まります。Chat Completions APIを通じて関数呼び出しと開発者向け指示に対応します。
MicrosoftのFoundryでの発表では、料金は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり8ドルからです。重みは公開されていません。
MAI-Thinking-1は使う価値があるか？
MAI-Thinking-1は、モデルとしてよりも意思表示として重要です。MicrosoftがOpenAIなしで作った最初の推論モデルであり、Microsoftが選んだベンチマークでは、Anthropicの現行世代ではなく一つ前の世代と同じ水準に位置します。
Microsoftの技術報告では、SWE-Bench Proで52.8%、同じ表のClaude Opus 4.6は53.4%で、AIME 2025で97.0%、AIME 2026で94.5%です。報告を取り上げた記事は、SWE-bench Verifiedで73.5%、Terminal-Bench 2.0で46.0%、LiveCodeBench v6で87.7%を挙げています。評価会社Surgeによる1,276件の課題のブラインドテストでは、人間の評価者がClaude Sonnet 4.6より好みました。いずれも自己申告で、独立した再現はほとんどありません。
より強い論拠は価格です。入力100万トークンあたり2ドル、出力8ドルで、入力はGPT-6 AstraやClaude Fable 5.1の5分の1、出力は6分の1未満です。両者は開発元のAPIで10ドルと50ドルだからです。稼働するパラメータが350億なので、1兆という規模から想像するよりMicrosoftにとって提供コストも低く済みます。
制約はプレビューにありがちなものです。Microsoftの資料はテキストの入出力のみを説明しており、画像入力には触れていません。Foundryのモデルカード以外では、最大出力長、リージョン一覧、レート制限を公表しておらず、プレビューのモデルにはサービスレベル契約がありません。現時点ではFoundryとMAI Playgroundからしか使えません。
データの扱いは、Azureが販売するモデルに関するAzureの条件に従います。プロンプトは基盤モデルの学習に使われませんが、Microsoftはプレビューのモデルでは異なるプライバシー慣行が適用される場合があると注記しています。
真価を発揮する場面
Azureで標準化している欧州の保険会社のプラットフォームチーム
社内の保険金請求の振り分けエージェントに、より安い推論モデルを使う
Foundryで 最先端モデルと並べてMAI-Thinking-1をデプロイし、定型の案件をこちらに回します。100万トークンあたり2ドル/8ドルなら、月に入力1億、出力2,000万トークンで約360ドルです。
コーディングエージェントを評価するエンジニアリングリード
Microsoftの自社モデルが定型の修正で高いモデルの代わりになるか確かめる
チーム自身のプルリクエストの課題をFoundryで実行して成功率を比べます。SWE-Bench Proの52.8%はMicrosoft自身の数字で、Terminal-Bench 2.0の46.0%は最先端群の下位に近いからです。
数学教育のスタートアップ
競技問題の解答過程を作成し、検証する
AIME 2025で97.0%という報告値を手順ごとの解答作りに生かし、結果は抜き取りで確認します。このスコアは独立に再現されていません。
導入前に確認すること
- 導入
- Foundryのモデルカタログから、対応リージョンのFoundryリソースにデプロイし、APIキーまたはEntra IDでChat Completions APIから呼び出します。
- 連携
- 関数呼び出しと開発者向け指示に対応したChat Completions API、Foundry Agent Service、Foundryの評価と可観測性のツール、試用のためのMAI Playground。
- データとプライバシー
- Azureが販売するモデルに関するAzureの条件では、プロンプトと出力はモデル提供元と共有されず、基盤モデルの学習にも使われません。Microsoftは、プレビューのモデルでは異なるプライバシー慣行が適用される場合があると注記しています。
- 大規模利用時のコスト
- 入力100万トークンあたり2ドル、出力8ドルから。月に入力10億、出力2億トークンの処理で約3,600ドルです。
- 制限
- コンテキストは256Kトークン。SLAのないパブリックプレビューです。リージョンとクォータはFoundryのモデルカードにのみ記載されています。オープンな重みもファインチューニングもありません。
良い点
- 100万トークンあたり2ドル/8ドルで、最先端の推論モデルを大きく下回る
- Microsoftの集計でSWE-Bench Pro 52.8%、AIME 2025 97.0%
- 関数呼び出し付きの256Kトークンのコンテキスト
- Foundry経由でAzureのデータ条件、ID、ネットワークを利用
気になる点
- 自己申告のベンチマークは一世代前のClaude Opus 4.6並み
- Microsoftの説明ではテキストの入出力のみ
- SLAのないパブリックプレビューで、利用経路はFoundryのみ
- モデルカード以外に出力上限やレート制限の公表がない
おすすめの人
Microsoft自身のデータ条件の下で、数学、コード、エージェント作業向けにより安い推論モデルを求め、プレビューの状態を許容できるAzureのチーム。
MAI-Thinking-1の代替
MAI-Thinking-1：よくある質問
- MAI-Thinking-1は使う価値があるか？
- MAI-Thinking-1はMicrosoft自身の研究所による信頼できる最初のモデルで、価格もクラスの中で魅力的ですが、Foundryが隣で売っているモデルには及びません。 評価は5点満点中3.7点です。
- MAI-Thinking-1の料金は？
- Microsoft Foundry：入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり8ドルから。Azureのサブスクリプションで請求されます。Microsoft AIのモデルページには価格の記載がありません。
- MAI-Thinking-1の欠点は？
- 自己申告のベンチマークは一世代前のClaude Opus 4.6並み; Microsoftの説明ではテキストの入出力のみ; SLAのないパブリックプレビューで、利用経路はFoundryのみ; モデルカード以外に出力上限やレート制限の公表がない.
- MAI-Thinking-1は誰に向いているか？
- Microsoft自身のデータ条件の下で、数学、コード、エージェント作業向けにより安い推論モ デルを求め、プレビューの状態を許容できるAzureのチーム。
- チームや本番環境でMAI-Thinking-1を使うと費用はいくらか？
- 入力100万トークンあたり2ドル、出力8ドルから。月に入力10億、出力2億トークンの処理で約3,600ドルです。
- MAI-Thinking-1は企業データを扱っても安全か？
- Azureが販売するモデルに関するAzureの条件では、プロンプトと出力はモデル提供元と共有されず、基盤モデルの学習にも使われません。Microsoftは、プレビューのモデルでは異なるプライバシー慣行が適用される場合があると注記しています。
- MAI-Thinking-1の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はGPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, DeepSeek-V4-Pro 、 Gemini 4 Argonです。
回答確認日：2026年11月6日