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Microsoft는 35B 파라미터 규모의 추론 모델 'MAI-Thinking-1'을 공개했다. 이 모델은 현재 일부 파트너에게 제공되며, 블라인드 인간 평가에서 Sonnet 4.6보다 우수한 성능을 보였다고 보고되었다.
근거
- MAI-Thinking-1은 블라인드 인간 평가에서 Sonnet 4.6보다 선호된다. — 본문 내 Microsoft 주장 인용
'MAI-Code-1-Flash'는 5B 파라미터의 소형 모델로, GitHub Copilot과 VS Code 환경에서 고성능과 저비용을 제공하도록 설계되었다. 이 모델은 향후 GitHub Copilot 개인 사용자에게 순차적으로 배포될 예정이다.
두 모델 모두 타사 모델을 활용한 지식 증류(distillation) 과정 없이, Microsoft가 자체적으로 확보한 상업용 라이선스 데이터로 처음부터 학습되었다. 이는 데이터 라이선스 이슈를 해결하려는 전략적 접근으로 해석된다.
기술
- MAI-Thinking-1
- MAI-Code-1-Flash
- GitHub Copilot
- VS Code
활용 사례
- Reasoning
- Code Generation
- GitHub Copilot
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원문 발행 2026. 06. 03.수집 2026. 06. 03.출처 타입 RSS
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