微软在 Foundry 上线 Microsoft-Decision-1，该决策模型基于阿里 Qwen3.5-9B 后训练而成，而非采用合作伙伴 OpenAI 的模型，定价为每百万输入 token 0.042 美元、输出免费。微软称其已在内部四个团队测试，用于整理超 1 万条 Xbox 玩家反馈、为 Copilot 打分、事故现场拉取上下文等场景，并称在 Xbox 场景下比 GPT-6 Sol 快 14 倍以上。该模型仅支持文本、上限 32,768 token 并返回 JSON，不支持图像，微软尚未公布开放权重。
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微软发布 Microsoft-Decision-1，一个基于阿里 Qwen3.5-9B 后训练的决策打分模型，对固定选项返回校准后的概率而非生成文本，现已上线 Microsoft Foundry 和 OpenRouter。它支持 32,768 token 上下文，在微软 36 项基准对比中平均准确率 83.5%，p50 延迟 85 ms，输入定价为每百万 token 0.042 美元、输出免费。模型仅提供托管 API，不开放权重，且所有基准均为厂商自测。
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Microsoft 于 2026 年 10 月 9 日发布决策专用模型 Microsoft-Decision-1，输入文本、问题与选项后按选项返回 JSON 格式概率，可用于分类、处理分流以及评估 AI 智能体的行动，已在 Microsoft Foundry 和 OpenRouter 提供。该模型基于 Alibaba 的 Qwen3.5-9B 追加训练，上下文窗口 32,768 token，不生成判断理由，也不适用于需要输入外知识的任务；Microsoft 称其响应时间中位数比 GPT-6 Sol 快约 35 倍，输入每 100 万 token 收费 0.042 美元、输出 token 不计费。
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微软发布新模型 Microsoft-Decision-1，面向快速决策场景，在结构化决策任务上表现领先，延迟和质量均优于 LLM 及其他决策模型。微软内部已在事件响应、质量控制和科学发现等场景中测试该模型。
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微软于 10 月 9 日推出 Microsoft-Decision-1 决策模型。该模型不生成文本,而是对预设答案选项做单次前向打分并返回每个选项的校准概率,可用于路由、分类、优先级排序和验证。模型基于阿里 Qwen3.5-9B 后训练,已在 Microsoft Foundry 公测并上线 OpenRouter,标识为 microsoft/microsoft-decision-1,权重不对外分发。微软称其在 36 个基准、约 15 万道留出题上取得 83.5% 准确率,并计划后续把底座迁移到 MAI 和 OpenAI 模型。OpenRouter 列表显示价格为每百万输入 token 0.042 美元、输出免费。另有报道称其速度是第二名 H2O-Lightning-4B 的 2.5 倍。
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微软 AI 发布推理模型 MAI-Thinking-1，已在 Microsoft Foundry 开启公开预览。该模型为 35B 激活参数、约 1T 总参数的稀疏 MoE 架构，在 SWE-Bench Pro 上与 Claude Opus 4.6 持平，AIME 2025 得分 97.0%、AIME 2026 得分 94.5%，并在与 Claude Sonnet 4.6 的盲测人评中被更多用户偏好。模型支持 256k token 上下文窗口、函数调用和开发者指令，兼容 Chat Completions API，微软称其训练未使用第三方模型蒸馏，数据为可追溯的企业级数据。
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Microsoft 发布 MAI-Image-2.6，在 Arena 文生图排行榜上排名第二，整体较 MAI-Image-2.5 提升 79 Elo，文本渲染单项提升 91 Elo，官方称其成绩领先 Meta、Google 和 xAI 的模型。MAI-Image-2.6 与 MAI-Image-2.6-Flash 已在 Microsoft Foundry 开放 Public Preview，本周晚些时候上线 MAI Playground，并陆续接入 Microsoft Foundry 及其他产品。
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Microsoft 发布 MAI-Transcribe-1.5 多语言语音转写模型，语言覆盖从 25 种扩展到 43 种，在 FLEURS 基准上取得 43 种语言的最佳词错误率，Artificial Analysis 榜单 WER 为 2.4%、排名第 3。该模型一小时音频转写耗时不到 15 秒，长音频速度最高为 Gemini 3.1、Scribe v2、GPT-4o-Transcribe 的 5 倍，并新增关键词偏置功能，在 FLEURS 上可将 WER 最多降低 30%。模型已接入 Copilot、Teams、GitHub 和 Dynamics 365 Contact Centre，并在 Foundry 与 MAI Playground 提供。
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Microsoft 发布 MAI-Transcribe-1.5
English translation is being prepared.
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2026年10月27日,Microsoft AI发布图像编辑模型MAI Image 2.7,以预览形式上线。Microsoft AI Blog称,该模型在Arena Edit排名第3、在Artificial Analysis图像编辑榜排名第2,微软AI因此成为排名第2的实验室;官方还称其在Artificial Analysis评估的全部10个用例和7类编辑动作上均优于2.6,在场景与风格上领先次优模型24 Elo。IT之家后续报道称,该模型在AA-Image-Editing v2.1榜单以1193 Elo排第2,仅次于OpenAI的GPT Image 2.5 Sunburst (max)。目前用户可在Arena、Artificial Analysis和MAI Playground试用,文生图功能即将推出;微软尚未公布公开API、定价和正式商用时间,模型权重也未开放。
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2026年10月27日,Microsoft AI发布图像编辑模型MAI Image 2.7,以预览形式上线。Microsoft AI Blog称,该模型在Arena Edit排名第3、在Artificial Analysis图像编辑榜排名第2,微软AI因此成为排名第2的实验室;官方还称其在Artificial Analysis评估的全部10个用例和7类编辑动作上均优于2.6,在场景与风格上领先次优模型24 Elo。IT之家后续报道称,该模型在AA-Image-Editing v2.1榜单以1193 Elo排第2,仅次于OpenAI的GPT Image 2.5 Sunburst (max)。目前用户可在Arena、Artificial Analysis和MAI Playground试用,文生图功能即将推出;微软尚未公布公开API、定价和正式商用时间,模型权重也未开放。
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微软于 10 月 9 日推出 Microsoft-Decision-1 决策模型。该模型不生成文本,而是对预设答案选项做单次前向打分并返回每个选项的校准概率,可用于路由、分类、优先级排序和验证。模型基于阿里 Qwen3.5-9B 后训练,已在 Microsoft Foundry 公测并上线 OpenRouter,标识为 microsoft/microsoft-decision-1,权重不对外分发。微软称其在 36 个基准、约 15 万道留出题上取得 83.5% 准确率,并计划后续把底座迁移到 MAI 和 OpenAI 模型。OpenRouter 列表显示价格为每百万输入 token 0.042 美元、输出免费。另有报道称其速度是第二名 H2O-Lightning-4B 的 2.5 倍。
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2026年8月12日,Microsoft AI 发布推理模型 MAI-Thinking-1,并已在 Microsoft Foundry 开启公开预览。据微软 AI Blog 介绍,该模型采用 35B 激活参数、约 1T 总参数的稀疏 MoE 架构,支持 256k token 上下文窗口、函数调用和开发者指令,兼容 Chat Completions API。微软称其训练未使用第三方模型蒸馏,数据为可追溯的企业级数据。评测方面,该模型在 SWE-Bench Pro 上与 Claude Opus 4.6 持平,AIME 2025 得分 97.0%、AIME 2026 得分 94.5%,并在与 Claude Sonnet 4.6 的盲测人评中被更多用户偏好。目前尚无后续发展事实。
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2026年6月3日,Microsoft 发布文本转语音模型 MAI-Voice-2。据 Microsoft AI Blog 当日报道,该模型从仅支持英语扩展到 15 种语言,并新增 sad、whispered、excited 等情感标签控制。报道称其支持用 5-60 秒参考音频做零样本声音克隆,在对比测试中被 72% 的偏好选择优于前代 MAI-Voice-1。报道还称该模型现已上线 Microsoft Foundry,并正在集成进 VSCode 和 Dynamics 365 Contact Center。目前尚无后续发展事实,状态以发布时信息为准。
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2026年6月2日,Microsoft 发布 MAI-Transcribe-1.5 多语言语音转写模型。据 Microsoft AI Blog 当日报道,该模型语言覆盖从 25 种扩展到 43 种,在 FLEURS 基准上取得 43 种语言的最佳词错误率,Artificial Analysis 榜单 WER 为 2.4%、排名第 3。转写速度方面,一小时音频转写耗时不到 15 秒,长音频速度最高为 Gemini 3.1、Scribe v2、GPT-4o-Transcribe 的 5 倍。模型新增关键词偏置功能,在 FLEURS 上可将 WER 最多降低 30%。发布时该模型已接入 Copilot、Teams、GitHub 和 Dynamics 365 Contact Centre,并在 Foundry 与 MAI Playground 提供。目前尚无后续发展事实。
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2025年10月13日,Microsoft发布首款完全自研的图像生成模型MAI-Image-1。据Microsoft AI Blog,该模型在LMArena文本生图榜单中进入前十,主打照片级真实感,擅长光照(如反弹光、反射)和风景等场景,官方称其速度与质量组合优于许多更大更慢的模型。11月4日起,MAI-Image-1开始接入部分微软产品:在Bing Image Creator中与DALL-E 3、GPT4o并列可选,并用于Copilot Audio Expressions的Story Mode配图,目前面向所有可访问Bing Image Creator和Copilot Labs的国家开放。
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Microsoft 引入 MAI-Image-2.6
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Microsoft AI 发布 MAI-Thinking-1 推理模型
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Microsoft 发布 MAI-Voice-2 文本转语音模型
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