Grok 4.6、Microsoft Foundryで利用可能に
xAIのGrok 4.6がMicrosoft Foundryで利用可能になった。コンテキストウィンドウは500kで、推論の強度はlow、medium、high、xhighから設定できる。Foundryでは他のフロンティアモデルとの比較評価、マネージドエンドポイントへのデプロイ、エンタープライズ向けのセキュリティとガバナンス管理が行える。
xAIのGrok 4.6がMicrosoft Foundryで利用可能になった。コンテキストウィンドウは500kで、推論の強度はlow、medium、high、xhighから設定できる。Foundryでは他のフロンティアモデルとの比較評価、マネージドエンドポイントへのデプロイ、エンタープライズ向けのセキュリティとガバナンス管理が行える。
Microsoft AI(MAI)は、自社初の音声生成モデルMAI-Voice-1と、初めてエンドツーエンドで学習した基盤モデルMAI-1-previewを発表した。MAI-Voice-1は単一GPUで1分間の音声を1秒未満で生成でき、Copilot DailyやPodcastsで利用されている。MAI-1-previewはLMArenaで公開テストを開始した。
Microsoft AIは、完全に自社で開発した初の画像生成モデルMAI-Image-1を発表した。LMArenaのテキストから画像への生成モデルでトップ10にデビューした。11月4日の更新では、Bing Image CreatorとCopilot Audio Expressionsでの提供開始も伝えている。
Microsoft AIは、アクティブ80B、総計2.8Tパラメータの MoE 基盤モデル MAI-Base-2 の事前学習を完了した。保留評価では試験したオープンウェイトモデルをすべて上回り、DeepSeek-V4-Pro-Base に対する事前学習のFLOPs効率は4〜12倍である。16k GB200 GPUで38日間学習し、現在は事後学習中で、重みはFoundry経由で信頼できるパートナーにライセンス提供する方針である。
TypeSafeは「Series AI」を発表し、Sequoiaが同社の第1週の ARR(年間経常収益)が1億ドルを超えたと「リーク」したとされる。Jevは判断系モデルの基準として各社が比較対象にしており、複数のベンダーが同日に類似の判断モデルを公開したと本文は伝えている。評価額75億ドルについては本文に記載がない。
Microsoft AIはコーディングモデルMAI-Code-1.1-Flashを発表した。6月にMicrosoft Buildで公開したモデルと比べ、コードの品質が向上し、トークン効率は25%高く、コストは4分の1である。GitHub Copilotで本番稼働しており、ローカル実行向けのダウンロードも可能で、GitHub Copilotでの実験的提供は月末までに始まる。
Microsoft AI(MAI)は、ストリーミング文字起こしモデルMAI-Transcribe-2-Streamingと、音声合成モデルMAI-Voice-2.1、高速版のMAI-Voice-2.1-Flashを発表した。MAI-Transcribe-2-Streamingは60言語に対応し、Artificial Analysisで最終・部分の両方の文字起こし精度が1位とされる。MAI-Voice-2.1は23言語・26ロケールに対応し、料金は100万文字あたり$22である。
Microsoftは画像モデルMAI-Image-2.6をMicrosoft Foundryの開発者向けに提供し、低遅延向けのMAI-Image-2.6-Flashを加えた。MAI-Image-2.6はArenaでtext to imageと画像編集がともにNo. 2、Artificial Analysisではtext-to-imageがNo. 2、画像編集がNo. 1である。Flashは GPT-Image-2-Mediumより2.8倍高速で、効率は72%高いとしている。
Microsoft AIが音声認識モデルMAI-Transcribe-2を発表した。FLEURSの60言語で平均Word-Error-Rate 5.2%の1位となり、Artificial Analysisでは精度とレイテンシーのPareto Frontierを形成している。話者分離、単語単位のタイムスタンプ、verbatim/cleanの出力設定に対応し、OpenAIのGPT-Transcribeより10x高速という。価格は年末までの期間限定で1時間あたり$0.10である。
Microsoft AIは推論モデルMAI-Thinking-1を発表した。35B-active、約1T-totalパラメータのスパースMoEで、AIME 2025で97.0%、AIME 2026で94.5%を記録した。他社モデルからの蒸留を行わず、追跡可能なデータで学習したと説明している。
MicrosoftはMAI-Image-2.6を発表し、Arenaのtext-to-imageリーダーボードで2位となった。MAI-Image-2.5からは総合で+79 Elo、テキスト描画では+91 Eloの向上で、全カテゴリーで改善した。Arenaで利用可能で、MAI Playgroundには今週後半に追加され、Microsoft Foundryなどにも順次展開される予定である。
Microsoft ResearchとPaige(現Tempusの傘下)は、組織画像と病理報告書由来の言語で学習した病理基盤モデルPRISM2を開発し、Nature Medicineに発表した。前立腺がん、乳がん、乳房リンパ節転移の検出など複数のベンチマークで、専用のがん検出システムに並ぶか上回る性能を示した。モデルの重みは研究用途向けにHugging Faceで公開されている。
Microsoft AIは、モデル、ハーネス、RLEを同時に最適化してトークン効率を高める方針を示した。MAI-Cyber-1-FlashとMDASHの組み合わせはCyberGymで96%(any crashスコア)を記録し、MDASHの現行最良構成の50%のコストで動くという。複数のMAIモデルが自社製品に組み込まれ、GPUコストを50-90%削減した例も挙げている。
Microsoft AIは画像生成モデルMAI-Image-2.5-Proと音声モデルMAI-Voice-2-Flashをパブリックプレビューとして公開した。Proは同社最高忠実度の画像モデルで、Flashは MAI-Voice-2より2倍高速で32%安価、価格は100万文字あたり$15である。両モデルはFoundryやMAI Playgroundで試せる。
Microsoft AIは、GitHub Copilot向けのMAI-Code-1-Flashと、そこから派生したExcel向けMAIモデルの結果を公表した。Excelのモデルは最も一般的なタスクでGPT-5.6と同等の品質で、コスト効率が高いという。今後はCopilot Chat、Outlook、PowerPointなどにも同じ手法を広げる。
Microsoft AIが音声合成(TTS)モデル「MAI-Voice-2」を発表した。対応言語は英語のみから15言語に拡大され、並列比較テストでは前世代のMAI-Voice-1より72%の割合で好まれたとされる。5~60秒の参照音声から声を再現するzero-shot音声プロンプトに対応し、Microsoft Foundryで提供されるほか、VSCodeとDynamics 365 Contact Centerへの統合が進められている。
Microsoft AI(MAI)が画像モデル「MAI-Image-2.5」を公開し、Arenaの画像編集リーダーボードで2位にランクインした。高速版の「MAI-Image-2.5-Flash」も同時に提供され、両モデルは開発者向けにFoundryで利用できる。料金はMAI-Image-2.5が1Mテキスト入力トークンあたり5ドル、1M画像入力トークンあたり8ドル、1M画像出力トークンあたり47ドルで、MAI-Image-2.5-Flashはそれぞれ1.75ドル、1.75ドル、19.50ドルである。
Microsoft AI(MAI)はBuild 2026の基調講演で、画像、音声、文字起こし、推論、コーディングにわたる7つの新モデルを発表した。初の推論モデルMAI-Thinking-1は35B active parameterのMoEで256Kコンテキストウィンドウを持ち、SWE Bench Proで53%、AIME 25で97%と説明されている。モデルはFoundryに加え、Open Router、Fireworks、Basetenでも提供される予定である。
Microsoft AIは新たなMAIモデル7種を公開し、OpenRouter、Fireworks、Baseten、Foundryで提供する。開発者がモデルのウェイトを自らチューニングできるのは初めてだという。強化学習で自社ワークフローに適応させるMicrosoft Frontier Tuningも発表し、Excel向けのMAIチューニング済みモデルはGPT 5.4に並びつつ最大10×効率的とした。
Microsoft AIは音声認識モデル「MAI-Transcribe-1.5」を発表した。ユーザーが指定したドメイン固有のキーワードへ予測を寄せるキーワードバイアシングに対応し、人名、製品名、医療用語などの認識を改善する。FLEURS多言語ベンチマークでは、キーワードバイアシング使用時にWord-Error-Rate(WER)が30%削減された。モデルは文脈を基に適用の要否を判断し、一般的な音声での精度は維持する。
Microsoft AIはコーディングモデルMAI-Code-1-Flashを発表した。GitHub Copilotの本番ハーネスで直接学習し、SWE-Bench Proでは51.2%対35.2%でClaude Haiku 4.5を上回ったとしている。SWE-Bench Verifiedでは最大60%少ないトークンで解いたという。
選定理由:GitHub Copilotの本番ハーネスで学習・評価した点と、同一ハーネスでClaude Haiku 4.5と比べた数値が示されており、比較の前提を把握しやすい。
Microsoft AIは画像生成モデルMAI-Image-2-Efficientを公開した。タイトルでは旗艦級の品質を41%低いコストで提供するとしており、Microsoft FoundryとMAI Playground 3で本日から利用できる。CopilotとBingにも順次展開し、PowerPointなどにも広げる予定である。
Microsoft AIは、MAI-Transcribe-1、MAI-Voice-1、MAI-Image-2の3モデルをMicrosoft FoundryとMAI Playgroundで提供開始した。料金はMAI-Transcribe-1が1時間あたり$0.36から、MAI-Voice-1が100万文字あたり$22から、MAI-Image-2がテキスト入力100万トークンあたり$5、画像出力100万トークンあたり$33からである。
Microsoft AIは音声認識モデルMAI-Transcribe-1を発表した。料金は音声1時間あたり$0.36で、Microsoft Foundryでパブリックプレビューとなっている。CopilotのVoiceモードとMicrosoft Teamsでも段階的に展開されている。
Microsoft AIは画像生成モデルMAI-Image-2を発表した。Arena.aiのリーダーボードでモデルファミリー3位にランクインし、MAI Playgroundですぐに試せる。Copilotとビング Image Creatorへの展開も始まっている。