Microsoft lance le modèle de raisonnement MAI-Thinking-1 avec 35 milliards de paramètres

Le premier modèle de raisonnement maison de Microsoft défie Anthropic et OpenAI sur les benchmarks d'entreprise sans recourir à la distillation.

Microsoft Corp. a dévoilé MAI-Thinking-1, son premier modèle de raisonnement propriétaire avec 35 milliards de paramètres actifs, lors de la conférence Build 2026 mardi, défiant directement les familles Claude d'Anthropic et GPT d'OpenAI sur le marché de l'IA d'entreprise.

« MAI-Thinking-1 a été conçu pour exceller dans les instructions complexes à plusieurs étapes, le raisonnement sur de longs contextes et la génération de code », a déclaré Kyle Daigle, Directeur Marketing et COO de GitHub chez Microsoft, lors d'un point presse précédant le discours principal.

Le modèle, construit de zéro sur des données sous licence commerciale sans distillation à partir de modèles tiers, dispose d'une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. Les évaluateurs indépendants l'ont préféré au Claude Sonnet 4.6 d'Anthropic, et il égalise Claude Opus 4.6 sur le benchmark de codage SWE Bench Pro, selon Microsoft. L'entreprise a également introduit six modèles supplémentaires couvrant la génération d'images, la transcription, la voix et le code.

Ce lancement marque la percée la plus profonde de Microsoft à ce jour dans le développement d'IA propriétaire, réduisant sa dépendance à l'égard d'OpenAI après que les deux sociétés aient renégocié leur partenariat. Les actions Microsoft, qui se négocient à environ 33 fois les bénéfices prévisionnels, pourraient bénéficier d'une réduction des quelque 13 milliards de dollars de coûts annuels d'infrastructure IA que l'entreprise a engagés.

Une famille complète de modèles prend forme

Au-delà du modèle de raisonnement, Microsoft a publié MAI-Image-2.5 et une variante Flash pour la génération et l'édition d'images texte-à-image, déjà opérationnelles dans PowerPoint et OneDrive. MAI-Transcribe-1.5, décrit comme cinq fois plus rapide que les modèles de transcription concurrents, prendra en charge 43 langues. MAI-Voice-2 et sa variante Flash ajoutent 15 langues avec plusieurs options vocales. MAI-Code-1-Flash, un modèle de codage efficace en inférence, est intégré directement dans GitHub Copilot et Visual Studio Code.

Tous les modèles seront éventuellement disponibles via Microsoft Foundry et un nouvel environnement appelé MAI Playground. L'ampleur de la gamme démontre l'intention de Microsoft de couvrir l'ensemble de la pile IA — du raisonnement et du codage à la génération multimodale — plutôt que de s'appuyer sur un seul modèle phare.

Matériel et agents étendent la portée

Microsoft a également dévoilé Scout, un agent personnel proactif qui gère la planification, la préparation de réunions et les tâches courantes via Teams et Outlook sans attendre d'entrée utilisateur. Scout commence à être déployé auprès des clients Frontier mardi. Côté matériel, le Surface RTX Spark Dev Box, propulsé par la puce RTX Spark de Nvidia, délivre jusqu'à 1 pétaflop de puissance de calcul IA et 128 gigaoctets de mémoire unifiée, capable d'exécuter localement des modèles allant jusqu'à 120 milliards de paramètres. Il sera commercialisé plus tard cette année aux États-Unis.

L'entreprise a repositionné Windows comme un environnement d'exécution natif pour agents via Microsoft Execution Containers, un nouveau système de sandboxing désormais en prévisualisation, et a rendu sa plateforme de recherche scientifique, Microsoft Discovery, généralement disponible.

L'intégration verticale de Microsoft dans le développement de modèles réduit sa dépendance à l'égard d'OpenAI, dont le partenariat a récemment été restructuré pour assouplir les liens entre les deux sociétés. Si MAI-Thinking-1 répond à ses promesses en matière de benchmarks, cela pourrait déplacer les achats d'IA d'entreprise des fournisseurs d'API tiers vers la plateforme Azure de Microsoft. Nvidia, dont les GPU H100 et B200 alimentent une grande partie de l'infrastructure d'entraînement de Microsoft, devrait bénéficier de la croissance continue des dépenses d'investissement, quel que soit le modèle gagnant. Les revenus d'Azure AI de Microsoft ont augmenté de 157 % en glissement annuel au cours du dernier trimestre, et les modèles maison pourraient améliorer les marges en réduisant les coûts d'inférence par token.

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