O que é MAI-Thinking-1?
O MAI-Thinking-1 é o primeiro modelo de raciocínio da Microsoft AI, o laboratório interno liderado por Mustafa Suleyman. Foi anunciado no Build em 2 de junho de 2026 em preview privada e chegou à preview pública no Microsoft Foundry em 12 de agosto de 2026. A Microsoft diz que o treinou do zero na própria infraestrutura, sem destilação de modelos de terceiros.
É um modelo esparso de mistura de especialistas com cerca de 1 trilhão de parâmetros no total, dos quais 35 bilhões ficam ativos a cada token, e uma janela de contexto de 256K tokens, que segundo a Microsoft comporta um documento de 600 páginas. Ele aceita chamadas de função e instruções de desenvolvedor pela Chat Completions API.
O anúncio da Microsoft no Foundry traz preços a partir de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 8 por milhão de tokens de saída. Os pesos não são liberados.
MAI-Thinking-1 vale a pena?
O MAI-Thinking-1 importa mais como recado do que como modelo. É o primeiro modelo de raciocínio que a Microsoft construiu sem a OpenAI, e os benchmarks escolhidos pela Microsoft o colocam no nível da geração anterior da Anthropic, não da atual.
O relatório técnico da Microsoft traz 52.8% no SWE-Bench Pro, contra 53.4% do Claude Opus 4.6 na mesma tabela, além de 97.0% no AIME 2025 e 94.5% no AIME 2026. A cobertura do relatório acrescenta 73.5% no SWE-bench Verified, 46.0% no Terminal-Bench 2.0 e 87.7% no LiveCodeBench v6. Em um teste cego com 1.276 tarefas conduzido pela empresa de avaliação Surge, avaliadores humanos o preferiram ao Claude Sonnet 4.6. Todos esses números são autodeclarados, e a replicação independente é escassa.
O preço é o melhor argumento. A US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 8 por milhão de saída, ele custa um quinto do GPT-6 Astra ou do Claude Fable 5.1 na entrada e menos de um sexto na saída, já que os dois custam US$ 10 e US$ 50 nas APIs de seus criadores. Com 35 bilhões de parâmetros ativos, ele também sai mais barato para a Microsoft servir do que o tamanho de 1 trilhão sugere.
As limitações são as de sempre em uma preview. Os materiais da Microsoft descrevem apenas texto na entrada e na saída, sem mencionar entrada de imagem. A Microsoft não publica tamanho máximo de saída, lista de regiões nem limites de taxa fora do cartão do modelo no Foundry, e modelos em preview não têm acordo de nível de serviço. Por enquanto ele só está acessível pelo Foundry e pelo MAI Playground.
O tratamento de dados segue os termos do Azure para modelos vendidos pelo Azure: os prompts não são usados para treinar modelos de base, embora a Microsoft avise que modelos em preview podem seguir práticas de privacidade diferentes.
Onde ele se destaca
Uma equipe de plataforma de uma seguradora europeia padronizada no Azure
Usar um modelo de raciocínio mais barato em agentes internos de triagem de sinistros
Implante o MAI-Thinking-1 no Foundry ao lado de um modelo de ponta e mande para ele os casos de rotina; a US$ 2/US$ 8 por milhão de tokens, 100 milhões de tokens de entrada e 20 milhões de saída por mês custam cerca de US$ 360.
Uma líder de engenharia avaliando agentes de código
Testar se um modelo próprio da Microsoft substitui um mais caro em correções de rotina
Rode as tarefas de pull request da própria equipe por ele no Foundry e compare as taxas de acerto, já que os 52.8% no SWE-Bench Pro são número da Microsoft e os 46.0% no Terminal-Bench 2.0 ficam perto do fim do pelotão de ponta.
Uma startup de ensino de matemática
Gerar e conferir soluções detalhadas de problemas de olimpíada
Use os 97.0% declarados no AIME 2025 para soluções passo a passo e confira resultados por amostragem, já que a pontuação não foi reproduzida de forma independente.
Antes de decidir
- Configuração
- Implante pelo catálogo de modelos do Foundry em um recurso do Foundry em uma região suportada e chame pela Chat Completions API com chave de API ou Entra ID.
- Integrações
- Chat Completions API com chamadas de função e instruções de desenvolvedor, Foundry Agent Service, ferramentas de avaliação e observabilidade do Foundry e o MAI Playground para testes.
- Dados e privacidade
- Pelos termos do Azure para modelos vendidos pelo Azure, prompts e respostas não são compartilhados com fornecedores de modelos nem usados para treinar modelos de base; a Microsoft avisa que modelos em preview podem seguir práticas de privacidade diferentes.
- Custo em escala
- A partir de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 8 por milhão de saída; uma carga de 1 bilhão de tokens de entrada e 200 milhões de saída por mês fica em cerca de US$ 3.600.
- Limites
- Contexto de 256K tokens; preview pública sem SLA; regiões e cotas aparecem só no cartão do modelo no Foundry; sem pesos abertos nem fine-tuning.
O que é bom
- US$ 2/US$ 8 por milhão de tokens, bem abaixo dos modelos de raciocínio de ponta
- 52.8% no SWE-Bench Pro e 97.0% no AIME 2025, pelas contas da Microsoft
- Contexto de 256K tokens com chamadas de função
- Termos de dados, identidade e rede do Azure pelo Foundry
O que não é
- Benchmarks autodeclarados no nível do Claude Opus 4.6, uma geração atrás
- Só texto na entrada e na saída, pela descrição da Microsoft
- Preview pública sem SLA; o Foundry é o único caminho
- Sem limite de saída nem limites de taxa publicados fora do cartão do modelo
Ideal para
Equipes no Azure que querem um modelo de raciocínio mais barato para matemática, código e agentes sob os termos de dados da própria Microsoft e conseguem conviver com o status de preview.
Alternativas ao MAI-Thinking-1
MAI-Thinking-1: perguntas frequentes
- MAI-Thinking-1 vale a pena?
- O MAI-Thinking-1 é um primeiro modelo crível do laboratório próprio da Microsoft, com bom preço para a categoria, mas fica atrás dos modelos que o Foundry já vende ao lado. Damos nota 3.7 de 5.
- Quanto custa MAI-Thinking-1?
- Microsoft Foundry: a partir de US$ 2 por 1M de tokens de entrada e US$ 8 por 1M de tokens de saída, cobrado por uma assinatura do Azure; a página do modelo da Microsoft AI não publica preços.
- Quais são as desvantagens de MAI-Thinking-1?
- Benchmarks autodeclarados no nível do Claude Opus 4.6, uma geração atrás; só texto na entrada e na saída, pela descrição da Microsoft; preview pública sem SLA; o Foundry é o único caminho; sem limite de saída nem limites de taxa publicados fora do cartão do modelo.
- Para quem MAI-Thinking-1 é indicado?
- Equipes no Azure que querem um modelo de raciocínio mais barato para matemática, código e agentes sob os termos de dados da própria Microsoft e conseguem conviver com o status de preview.
- Quanto custa MAI-Thinking-1 para uma equipe ou em produção?
- A partir de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 8 por milhão de saída; uma carga de 1 bilhão de tokens de entrada e 200 milhões de saída por mês fica em cerca de US$ 3.600.
- MAI-Thinking-1 é seguro para dados da empresa?
- Pelos termos do Azure para modelos vendidos pelo Azure, prompts e respostas não são compartilhados com fornecedores de modelos nem usados para treinar modelos de base; a Microsoft avisa que modelos em preview podem seguir práticas de privacidade diferentes.
- Quais são as melhores alternativas ao MAI-Thinking-1?
- As alternativas mais próximas que analisamos são GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, DeepSeek-V4-Pro e Gemini 4 Argon.
Respostas verificadas em 6 de nov. de 2026.