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MAI-Thinking-1

预览版推理大模型MAI ThinkingMAI-Thinking-1

MAI-Thinking-1

发布时间: 2026-06-02浏览量: 3
在线体验GitHubHugging Face对比
模型参数
1万亿
上下文长度
256K
多语言支持
暂无数据
推理能力
暂无数据

Microsoft AI 首个公开 reasoning model;约 1T 总参数、35B 激活 MoE,256K 总请求预算,面向数学、软件工程、企业推理。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

MAI-Thinking-1

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考模式 (默认)
上下文长度
256K tokens
最大输出长度
64K tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本 → 文本
发布时间
2026-06-02
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
1万亿 / 350亿
知识截止
暂无数据
MAI-Thinking-1

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无
Hugging Face
暂无
在线体验
暂无
MAI-Thinking-1

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无
MAI-Thinking-1

API接口信息

接口速度
暂无数据
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-$2.00/ 1M tokens$8.00/ 1M tokens

表中「—」表示该模态在此方向不计费,或供应商未公开对应价格。

MAI-Thinking-1

评测结果

MAI-Thinking-1 当前已收录的代表性评测结果包括 LiveCodeBench(13 / 126,得分 87.70)、MMLU-Pro(28 / 176,得分 85)、AIME2025(20 / 111,得分 97)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
工具使用

综合知识考试

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU-Pro
思考模式
85
28 / 176

科学知识与推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GPQA Diamond
思考模式
84.20
98 / 255

仓库修复与多文件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SWE-bench Verified
思考模式工具
73.50
47 / 119
SWE-Bench Pro - Public
思考模式工具
52.80
40 / 64

算法与竞赛编程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
思考模式
87.70
13 / 126

数学

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME2025
思考模式
97
20 / 111
AIME 2026
思考模式
94.50
16 / 32
HMMT Feb 2026
思考模式
84.90
9 / 11

指令与格式遵循

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
IF Bench
思考模式
69
20 / 33
MultiChallenge
思考模式
53
1 / 1

自主开发与终端任务

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Terminal Bench 2.0
思考模式工具
46
44 / 50

临床工作与医疗决策

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
35
4 / 4

事实可靠性与幻觉

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQA Verified
思考模式
31
1 / 1
MAI-Thinking-1

发布机构

MAI-Thinking-1

模型解读

MAI-Thinking-1 是 Microsoft 发布的推理模型。Microsoft AI 首个公开 reasoning model;约 1T 总参数、35B 激活 MoE,256K 总请求预算,面向数学、软件工程、企业推理。官方首次公开日期为 2026-06-02,在 Microsoft Foundry / Azure 上可用的日期为 2026-08-12。

规格与公开信息

  • 架构:Sparse Mixture-of-Experts
  • 参数规模:1000B(激活 35B)
  • 上下文:262,144 tokens
  • 最大输出:65536
  • 训练:约 30T pretraining tokens;midtraining 后扩展到 256K context

说明

  • 总参数约 1T 为官方近似值

来源:https://microsoft.ai/news/introducing-mai-thinking-1/

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