Microsoftは2026年6月開催のMicrosoft Build 2026で、同社初の自社開発コーディングモデル「MAI-Code-1-Flash」と推論モデル「MAI-Thinking-1」を発表しました。どちらのモデルもOpenAIのデータを一切使わずにゼロから学習させたと明言しており、これまでOpenAIへの依存が指摘されてきたMicrosoftが、AI開発における独立路線を鮮明にした格好です。MAI-Code-1-Flashはすでに個人向けGitHub Copilotのモデルピッカーに展開が始まっており、5億パラメータ規模の効率的なコーディング特化モデルとして、SWE-Bench Proで51.2%（対比：Claude Haiku 4.5は35.2%）という高い性能を示しています。
Microsoft AIの公式ブログによると、MAI-Code-1-Flashは同じ問題を最大60%少ないトークンで解決できる効率性を持ち、レイテンシ低減とコスト削減を両立させています。一方のMAI-Thinking-1は350億アクティブパラメータのMoE（混合エキスパート）アーキテクチャを採用した推論特化モデルで、256Kのコンテキストウィンドウを持ちます。数学・科学的推論の難関ベンチマークであるAIME 2025で97.0%、AIME 2026で94.5%を達成しており、Surgeが実施した独立評価ではClaude Sonnet 4.6を人間の盲検評価で上回ったとされています。MAI-Thinking-1はMicrosoft Foundryでプライベートプレビューとして提供されています。
X上ではGitHub Copilotがトークン課金制に切り替えた翌日の発表というタイミングが批判され、「MicrosoftはOpenAIから独立したい本音が見えた」という分析が広まりました。Hacker Newsのスレッドでは「トレーニング手法の透明性は評価できる」という好意的な意見と、「GitHubがエディタを握っているなら品質より配布力で勝てる」という現実的な見方が並立しています。Redditでは技術的な詳細が薄いという批判も波及しており、Claude・GPT・Geminiとの独立ベンチマーク比較を求める声が多数上がっています。
Microsoftが自社製モデルをGitHub Copilotという数百万人の開発者が使うプラットフォームに直接展開できる点は、他のAIプロバイダーにとって大きな脅威になりえます。技術的な優位性の主張が独立検証を経て裏付けられるかどうかが、今後の評価の分岐点になるでしょう。