Microsoft、MDASH向けセキュリティモデルMAI-Cyber-1-Flashを発表
MicrosoftはMDASHに、同社初のサイバーモデルMAI-Cyber-1-Flashを組み込んだ。タスクの最大90%を処理し、難度の高い10%にGPT-5.4を使う構成で、現行の最良構成(GPT 5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex)よりコストを50%削減する。あわせてMDASH内でエージェントのチームを提供するエージェント型セキュリティシステムPerceptionも公開した。
MicrosoftはMDASHに、同社初のサイバーモデルMAI-Cyber-1-Flashを組み込んだ。タスクの最大90%を処理し、難度の高い10%にGPT-5.4を使う構成で、現行の最良構成(GPT 5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex)よりコストを50%削減する。あわせてMDASH内でエージェントのチームを提供するエージェント型セキュリティシステムPerceptionも公開した。
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。
米連邦通信委員会(FCC)は、外国製の先進ロボット機器と接続型電力インバーターをCovered Listに追加した。掲載後は原則として新規認証を取得できず、新規モデルは米国で輸入、販売できなくなる。Microsoftはエージェント型セキュリティシステム「Project Perception」を発表し、2026年8月3日にパブリックプレビューを開始するとしている。
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。
Premier LeagueはCopilotを基盤とする「Fantasy Premier League Companion」を、8月21日開幕の新シーズンに向けて投入する。Microsoft Foundry上に構築され、Azure OpenAI、Chat GPT 5.4、リーグの公式データを用いて、チーム編成の助言や質問への回答、選手の提案を行う。FPLポイントの予測や自動運用は行わず、会話形式で複数の選択肢と根拠データを示し、最終判断は監督に委ねる設計である。
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の研究チームは、障害やアイデンティティなど共通の経験を持つコミュニティが、AI生成画像での描かれ方を自ら定義できる基盤「Community Library Creator」を開発した。各ライブラリは約400枚の実世界の画像と説明文で構成され、生成画像へのコミュニティの評価がフィードバックとして使われる。データはアドボカシー団体が所有し、Hugging Faceなどでの共有可否や利用制限も決められる。
Microsoftは、AMDのHelios AIプラットフォームと次世代EPYCプロセッサをAzureに導入し、HDv2 VM、HXv2 VM、ND MI455X v7 VMの3種を提供予定と発表した。HDv2は6th Gen AMD EPYCの物理コア約500基と4テラバイトのRAMを備え、データ処理向け。HXv2は176コアで5GHz超、EDAやHPC向け、ND MI455X v7はAI推論向けである。
Microsoft AIは、William Siegharts監修の音声対話アプリ「Ode Poetry」を公開した。利用者の気持ちを尋ね、実在の人物による朗読音声で詩を推薦する仕組みである。音声認識にはMAI-Transcribeを使用し、FLEURSベンチマークでWord Error Rate 4.86%と、競合の中で最も低い値を達成したという。音声合成のMAI-Voiceは短い音声サンプルからWilliamの話し方を再現する。
Theodore Roosevelt Presidential Libraryが7月4日に開館し、Microsoftの技術を使ったAI搭載の「living library」として、来館者がRooseveltのアバターと対話できる。数十万点の史料をAIで整理するナレッジベース「Box 1」が基盤で、検索ツールThe Campfire Reading Roomは世界中から利用できる。Microsoftは技術を解説する論文の公開と、プロジェクトで使ったソフトウェアのオープンソース化を計画している。
OpenAIは2026年6月22日、防御者向けの枠組み「Daybreak」を拡張し、脆弱性の発見から検証、修正パッチの作成、テスト・対応記録の証跡化までを一気通貫で支援する仕組みを示した。コードの脆弱性を自動で点検・修正する「Codex Security」、サイバー防御に特化した「GPT-5.5-Cyber」(限定提供)、OSS保守者を支援する「Patch the Planet」などを組み合わせる。
Mistral AIはOCRモデルMistral OCR 4を公開した。テキストに加え、バウンディングボックス、ブロック種別の分類、インラインの信頼度スコアを返し、10言語グループにわたる170言語に対応する。APIは1,000ページあたり$4で、Batch APIでは50%割引の$2、Document AIは$5である。単一コンテナでセルフホストもでき、企業向けに提供される。
選定理由:バウンディングボックスや信頼度スコアを返す構造化出力と、ベンチマーク自体の採点上の限界が併記されており、自社文書での検証の考え方をつかみやすい。
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は、ヘルス分野で自社の価値観を製品設計や提携に反映していると説明した。Mayo Clinicと医療特化のフロンティアAIモデルを共同開発しており、米国ではCopilot Healthのプレビューを開始している。
選定理由:ヘルス分野でMicrosoft AIが価値観をどう設計や提携に落とし込むかを、利用規模やMayo Clinicとの協業を軸に整理している。
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。
Hugging FaceでDifferential Transformer V2が発表された。V2はV1の推論速度低下(約6〜12%減)と学習の不安定性を解消する改良とされ、Query側のヘッド数を2倍にしてKey/Valueは増やさず、FlashAttentionを1回呼び出した出力を偶数・奇数ヘッドで分けて差分を取る構成になっている。