微軟 Build 發布 7 款 AI 模型，Token 用量較競品少 60%

微軟（Microsoft）於 6 月 Build 大會宣布推出 7 款新 AI 模型，涵蓋推理、程式碼、圖片、轉錄和語音領域。在 4 項核心編程基準測試中，MAI-Code-1-Flash 全數優於 Claude Haiku 4.5，並在 SWE-Bench Verified 上 Token 使用量減少最高達 60%。

7 款模型清單：五大領域全面覆蓋

微軟 Build 大會已公開完整名稱的 6 款模型為：MAI Thinking-1（推理）、MAI Code-1-Flash（程式碼）、MAI Image-2.5（圖片）、MAI Image-2.5-Flash（圖片精簡版）、MAI Transcribe-1.5（轉錄）及一款語音模型；第 7 款模型的完整名稱於現有報道中尚未完整披露。微軟聲明旗艦推理模型 MAI-Thinking-1 在 STEM 推理和編碼任務上與同類模型具有競爭力，未提供具體基準數據。

MAI-Code-1-Flash vs Claude Haiku 4.5：4 項基準測試數據

MAI-Code-1-Flash 在以下 4 項基準測試中通過率均高於 Claude Haiku 4.5，同時使用更少 Token：

SWE-Bench Pro：MAI-Code-1-Flash 51.2% vs Claude Haiku 4.5 35.2%，領先 16 分

SWE-Bench Verified：解決複雜問題的 Token 使用量減少最高達 60%

IF Bench（精確指令追蹤）：MAI-Code-1-Flash 領先 28.9 分

Advanced IF：MAI-Code-1-Flash 領先 14.5 分

微軟官方文件指出，MAI-Code-1-Flash 在 Einstellung 陷阱等核心對抗性類別中的準確率仍低於 50%，屬已識別的現有改進空間。

MAI-Code-1-Flash 目前可用範圍：個人用戶無需額外設定

MAI-Code-1-Flash 現已在 VS Code 的 GitHub Copilot 個人用戶版本中推出，可透過模型選擇器直接使用，或由 Copilot 自動選擇器自動路由。模型採用自適應解長度控制，對簡單請求保持簡潔，對複雜任務投入更多推理資源。MAI-Code-1-Flash 的企業版及其他用戶群的部署時程目前尚未公布。

常見問題

微軟 Build 2026 發布的 7 款新模型分別是什麼？

已公開完整名稱的包括 MAI Thinking-1、MAI Code-1-Flash、MAI Image-2.5、MAI Image-2.5-Flash、MAI Transcribe-1.5 及一款語音相關模型，共 6 款；第 7 款模型的完整名稱於現有官方報道中尚未完整揭露。

MAI-Code-1-Flash 的 60% Token 減少如何實現？

微軟聲明該模型採用自適應解長度控制訓練，根據任務複雜程度自動調整反應深度。微軟在 SWE-Bench Verified 測試中的結果顯示，解決複雜問題時的 Token 使用量最高可減少 60%。

MAI-Code-1-Flash 目前對哪些用戶開放，企業版時程為何？

截至 2026 年 6 月，MAI-Code-1-Flash 已對 VS Code GitHub Copilot 個人用戶開放，無需額外設定。微軟尚未公布企業版或其他用戶群的部署時程。