마이크로소프트(Microsoft)는 2026년 6월 2일 Build 2026 키노트에서 자사 AI 부문(MAI)이 처음으로 독자 개발한 7종의 모델 패밀리를 공개했다. 추론·코딩·이미지·음성·전사 5개 분야를 아우르는 이 모델들은 다른 연구소 모델로부터의 지식 증류(distillation) 없이, 적절히 라이선스된 데이터만으로 바닥부터 학습됐다는 점에서 이목을 끌었다. 무스타파 슐레이만(Mustafa Suleyman)이 이끄는 MAI 팀은 이번 출시를 단일 모델 공개가 아니라 데이터·인프라·평가 체계를 공유하는 하나의 시스템으로 규정했다.
공개된 7종 모델의 면면은 다양하다. 추론 모델 MAI-Thinking-1은 35B 활성 파라미터, 약 1조 총 파라미터 규모의 희소 전문가 혼합(sparse MoE) 구조로 설계됐으며, 수학 추론 벤치마크 AIME 2025에서 97.0%를 기록하고 코딩 평가 SWE-Bench Pro에서 52.8%를 달성해 Claude Opus 4.6과 동급 수준을 보였다. 코딩 모델 MAI-Code-1-Flash는 5B 파라미터의 경량 구조로, GitHub Copilot 환경에서 직접 학습돼 같은 체급의 Claude Haiku 4.5를 SWE-Bench Pro 기준 51.2% 대 35.2%로 앞섰다. 이미지 분야에서는 고품질 생성·편집에 특화된 MAI-Image-2.5와 대규모 프로덕션용 MAI-Image-2.5-Flash가 함께 출시됐으며, 음성 합성 MAI-Voice-2는 한국어를 포함한 15개 언어를 지원한다. 전사(STT) 모델 MAI-Transcribe-1.5는 43개 언어를 커버하며 1시간 분량 오디오를 15초 이내에 처리하는 속도를 내세웠다.
이번 발표에서 마이크로소프트가 반복적으로 강조한 것은 모델 성능 수치보다 개발 방식이었다. 자사 Maia 200 가속기와 모델을 공동 설계(co-design)해 GB200 대비 와트당 성능을 1.4배 향상시켰고, 사전 학습에서 AI 생성 콘텐츠를 배제한 30조 토큰 규모의 데이터를 사용했다고 밝혔다. 또한 기업이 자체 데이터와 강화학습 환경(RLE)으로 모델을 직접 튜닝하는 ‘프런티어 튜닝(Frontier Tuning)’ 기능이 처음으로 개방됐다. 내부 실험에서 Excel용으로 튜닝한 MAI 모델은 GPT-5.4 수준의 품질을 내면서 비용을 최대 10배 낮춘 것으로 보고됐다.
모델 배포 측면에서 마이크로소프트는 Azure Foundry와 PowerPoint·OneDrive·GitHub Copilot·Teams 등 자사 서비스에 통합하는 동시에, OpenRouter·Fireworks·Baseten 같은 외부 개발자 플랫폼에도 공급한다. 헬스케어 분야에서는 메이요 클리닉(Mayo Clinic)과 협력해 비식별화된 임상 데이터를 활용한 의료 특화 AI 모델을 공동 개발하기로 했으며, 해당 모델의 소유권은 메이요 클리닉에 귀속된다고 명시됐다. 마이크로소프트는 이번 출시를 ‘휴머니스트 초지능(Humanist Superintelligence)’ 구현을 향한 첫걸음으로 표현하며, 인간의 통제 아래 있는 AI를 궁극적 지향점으로 제시했다.
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