Microsoft, MAI-Thinking-1 출시

Microsoft AI가 새로운 추론 모델인 MAI-Thinking-1을 공개했다. 이 모델은 수학, 지식, 코딩 분야에서 해당 체급 내 최고 수준(SOTA)의 성능을 달성하며, 기업용 작업에 적합한 깨끗하고 추적 가능한 데이터를 제공한다.

MAI-Thinking-1은 35B-active, 약 1T-total 파라미터를 가진 Sparse Mixture of Experts (MoE) 모델이다. 대형 모델 대비 추론 비용이 효율적이면서도, SWE-Bench Pro에서 Claude Opus 4.6과 대등한 성능을 보여 개발자 및 기업의 일상적인 워크플로우에 적합하다.

Microsoft는 모델 개발의 지속적인 발전을 위해 Hill-Climbing Machine이라 불리는 공동 설계 파이프라인을 도입했다. 이 시스템은 다음 세 가지 철학을 따른다:

• 학습된 능력 (Learned, not Inherited): 타사 모델의 지식을 전수받는 증류(Distillation) 방식이 아닌, 모델 스스로 과업을 학습하도록 설계했다.
• 클린 데이터 (Clean Data): 품질과 출처가 명확한 기업급 데이터를 기반으로 처음부터 학습하여 모델의 동작을 완전히 이해하고 제어할 수 있다.
• 풀스택 자급자족 (Self-sufficiency): 자체 가속기부터 강화 학습 프레임워크까지 인하우스 인프라를 통해 전체 스택을 최적화한다.

수학적 추론 능력 또한 매우 강력하다. AIME 2025에서 97.0%, AIME 2026에서 **94.5%**를 기록하며 뛰어난 수학 및 과학적 추론 성능을 입증했다.