微软发布两款新LLM：MAI-Thinking-1和MAI-Code-1-Flash
微软于2026年6月2日发布两款新文本LLM：MAI-Thinking-1（350亿参数推理模型）和MAI-Code-1-Flash（50亿参数代码模型），后者专为GitHub Copilot和VS Code设计，强调低参数、高性能和商业许可数据训练，可能成为首个不依赖未授权网络数据的代码模型。
2026年6月2日微软今天早上宣布了两款新的文本LLM- MAI-Thinking-1（推理，35 B参数，可用于“选择早期合作伙伴”）和MAI-Code-1-Flash（5 B参数”，专为GitHub Copilot和VS Code构建，
以提供高性能和低成本[.]在Visual Studio Code中向GitHub Copilot个人用户推出”）。我还没能尝试其中任何一个。看到微软发布参数计数如此之低的模型是非常有趣的，特别是考虑到目前访问大型模型的成本非常高。
他们声称MAI-Thinking-1“在我们的盲人人类并排评估中优于十四行诗4.6”，这对于35 B模型来说是令人印象深刻的，因为我经常在自己的笔记本电脑上运行比模型更大的模型。
还值得注意的是：我们从头开始训练[MAI-Thinking-1]企业级、干净且商业许可的数据，而不是从第三方模型中提炼出来。对于MAI-Code-1-Flash也是如此：它由Microsoft使用干净且适当许可的数据进行端到端构建。
我非常想更多地了解这些“适当许可”的数据！这些是否会成为第一个不进行未经许可的网络转储训练的普遍有用的代码专家模型？
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