A Microsoft Build lançou 7 modelos de IA, com consumo de tokens 60% menor do que o de concorrentes

A Microsoft (Microsoft) anunciou durante a conferência Build em junho o lançamento de 7 novos modelos de IA, cobrindo raciocínio, código, imagens, transcrição e voz. Em 4 testes de desempenho principais de programação, o MAI-Code-1-Flash superou totalmente o Claude Haiku 4.5 e, no SWE-Bench Verified, a quantidade de tokens utilizada foi reduzida em até 60%.

Lista de 7 modelos: cobertura total em cinco áreas

A Build da Microsoft já publicou os nomes completos de 6 modelos: MAI Thinking-1 (raciocínio), MAI Code-1-Flash (código), MAI Image-2.5 (imagens), MAI Image-2.5-Flash (versão enxuta de imagens), MAI Transcribe-1.5 (transcrição) e um modelo de voz; o nome completo do 7º modelo ainda não foi divulgado integralmente nos relatos atuais. A Microsoft afirmou que o modelo de raciocínio principal MAI-Thinking-1 é competitivo em tarefas de raciocínio e codificação em STEM com modelos do mesmo tipo, sem fornecer dados de benchmarks específicos.

MAI-Code-1-Flash vs Claude Haiku 4.5: dados de 4 testes de benchmark

O MAI-Code-1-Flash teve percentuais de aprovação mais altos que o Claude Haiku 4.5 nos seguintes 4 benchmarks, ao mesmo tempo em que usa menos tokens:

SWE-Bench Pro: MAI-Code-1-Flash 51,2% vs Claude Haiku 4.5 35,2%, vantagem de 16 pontos

SWE-Bench Verified: redução de até 60% na quantidade de tokens ao resolver problemas complexos

IF Bench (rastreio preciso de instruções): MAI-Code-1-Flash à frente em 28,9 pontos

Advanced IF: MAI-Code-1-Flash à frente em 14,5 pontos

A documentação oficial da Microsoft aponta que, em categorias adversariais centrais como o “Einstellung”, a precisão do MAI-Code-1-Flash ainda fica abaixo de 50%, sendo uma lacuna de melhorias já identificada.

Disponibilidade atual do MAI-Code-1-Flash: usuários individuais sem configurações adicionais

O MAI-Code-1-Flash já foi disponibilizado na versão para usuários individuais do GitHub Copilot no VS Code, podendo ser usado diretamente via seletor de modelos, ou roteado automaticamente pelo Copilot. O modelo utiliza controle adaptativo de comprimento de resposta: mantém o texto conciso para solicitações simples e dedica mais recursos de raciocínio para tarefas complexas. O cronograma de implantação da versão empresarial e de outros grupos de usuários ainda não foi divulgado.

Perguntas frequentes

Quais são os 7 novos modelos divulgados pela Microsoft no Build 2026?

Entre os nomes completos divulgados estão MAI Thinking-1, MAI Code-1-Flash, MAI Image-2.5, MAI Image-2.5-Flash, MAI Transcribe-1.5 e um modelo relacionado a voz, totalizando 6; o nome completo do 7º modelo ainda não foi revelado integralmente nos relatos oficiais atuais.

Como é alcançada a redução de 60% de tokens no MAI-Code-1-Flash?

A Microsoft afirma que o modelo adota treinamento com controle adaptativo de comprimento de resposta, ajustando automaticamente a profundidade das reações conforme a complexidade da tarefa. Os resultados da Microsoft nos testes do SWE-Bench Verified mostram que, ao resolver problemas complexos, o uso de tokens pode ser reduzido em até 60%.

Para quais usuários o MAI-Code-1-Flash está aberto atualmente e qual é o cronograma da versão empresarial?

Em junho de 2026, o MAI-Code-1-Flash já está disponível para usuários individuais do VS Code GitHub Copilot, sem necessidade de configurações adicionais. A Microsoft ainda não divulgou o cronograma de implantação da versão empresarial ou de outros grupos de usuários.