Microsoft Build ogłasza siedem nowych modeli, pierwszy flagowy model inferencji rzuca wyzwanie Anthropic i tworzy zamknięty cykl "myślenia + programowania" inteligentnych agentów

Microsoft zaczyna bezpośrednio konkurować z Anthropic na jego własnym terenie.

Podczas dorocznej konferencji dla deweloperów Build, która odbyła się we wtorek 2 czerwca czasu wschodniego USA, Microsoft zaprezentował aż siedem nowych modeli AI, obejmujących obszary takie jak wnioskowanie, programowanie, wizję komputerową oraz multimodalność. Największą uwagę przyciągnął pierwszy flagowy model do wnioskowania Microsoftu – MAI Thinking-1, a także model kodowania MAI-Code-1-Flash, skierowany do scenariuszy GitHub i wyróżniający się niskimi kosztami oraz wysoką efektywnością.

Mustafa Suleyman, szef działu AI w Microsoft, przyznał w wywiadzie dla mediów, że Microsoft obrał inną ścieżkę rozwoju niż Google, Meta czy OpenAI, bardziej skupiając się na rynku przedsiębiorstw, deweloperów i programowania w „stylu Anthropic”. Powiedział: „Skupiamy się bardziej na kierunku w stylu Anthropic – przedsiębiorstwa, deweloperzy i programowanie”.

Wtorkowa seria premier modeli oznacza także wejście Microsoftu w nowy etap realizacji strategii „autonomizacji” AI: kontynuując głęboką współpracę z OpenAI, firma jednocześnie przyspiesza tworzenie własnych, zaawansowanych systemów modeli.

Siedem nowych modeli Microsoftu: od wnioskowania po kodowanie

Zgodnie z komunikatem Microsoftu, siedem nowych modeli należy do rozszerzonej rodziny MAI (Microsoft AI), obejmując różne poziomy umiejętności i zastosowania.

Do kluczowych produktów należą:

• Seria modeli wnioskowania MAI Thinking
• Ultraefektywne modele kodowania
• Modele wizji komputerowej oraz multimodalne
• Lekki model dla systemów agentowych (Agent)
• Modele zoptymalizowane dla przedsiębiorstw i deweloperów

Microsoft opisuje je jako część budowy „hill-climbing machine” – czyli systemu modeli stale iterujących i samodoskonalących się.

Firma podkreśla, że celem nowej kombinacji modeli nie jest wyłącznie powiększanie liczby parametrów, lecz stworzenie „warstwy umiejętności” wspierającej nową generację systemów AI Agent, zdolnej do „myślenia, wnioskowania, wykonywania zadań i programowania”.

MAI Thinking celuje w Anthropic Claude Sonnet 4.6

Najważniejszą premierą jest pierwsza rodzina modeli wnioskowania Microsoftu – MAI Thinking.

Modele wnioskowania stają się głównym punktem rywalizacji AI w 2026 roku. W odróżnieniu od tradycyjnych modeli czatowych, podkreślają: wieloetapowe argumentowanie; rozkładanie złożonych zadań; planowanie długiego łańcucha działań; wnioskowanie matematyczne i kodowanie; wykonywanie zadań agentowych.

Microsoft twierdzi, że MAI Thinking potrafi rozbić złożone problemy na mniejsze, bardziej kontrolowane kroki, specjalnie zoptymalizowane pod kątem kodowania, przepływów pracy deweloperów i zadań agentowych.

Według danych Microsoftu, modele z serii MAI-Thinking osiągają poziom umiejętności kodowania podobny do Claude  Sonnet 4.6 wypuszczonego przez Anthropic w lutym br.

W komunikacie firmy czytamy:

„MAI-Thinking-1 to flagowy model wnioskowania Microsoft AI. Jako model średniej wielkości, plasuje się wśród najlepszych w swojej klasie: w kluczowych benchmarkach inżynierii oprogramowania osiąga wyniki porównywalne z czołowymi modelami, a w ślepych testach preferencji użytkowników dorównuje Sonnet 4.6.”

Mustafa Suleyman przyznaje mediom, że Anthropic nadal ma kilkumiesięczną przewagę, lecz podkreśla, że Microsoft szybko zmniejsza dystans:

„Obecnie jesteśmy na absolutnej krawędzi światowej czołówki.” „W ciągu sześciu miesięcy zredukowaliśmy ogromną lukę.”

Ta deklaracja odzwierciedla również zmianę strategii badawczo-rozwojowej Microsoftu dotyczącej AI – firma nie chce już tylko korzystać z modeli OpenAI, lecz aspiruje do grona liderów wyścigu modelowego.

Ultraefektywne modele kodowania: Microsoft celuje w rynek GitHub i przedsiębiorstw

Oprócz modeli wnioskowania, Microsoft zaprezentował „ultraefektywny” model kodowania MAI-Code-1-Flash. Według doniesień, model ten został specjalnie dostrojony pod platformę GitHub należącą do Microsoftu. Firma opisuje go tak:

„MAI-Code-1-Flash to efektywny model agentowy do programowania. Jest dedykowany GitHub Copilot, VS Code i technologicznej rodzinie Microsoft, z pełną integracją; dzięki liczbie parametrów 5 miliardów dorównuje Haiku, przy znacznie niższych kosztach.”

Modele kodowania są obecnie najbardziej jasno zdefiniowanym kierunkiem komercjalizacji AI. Na rynku konkurują: Anthropic Claude Code / Cowork, OpenAI Codex, Gemini Code od Google, a także AI-native platformy developerskie jak Cursor czy Replit. 

Microsoft wyraźnie chce ponownie wzmocnić swoją pozycję dzięki ekosystemowi GitHub.

Suleyman uważa, że połączenie modeli wnioskowania z kodowaniem stanie się kluczowe dla kolejnej fazy rozwoju agentów AI. Jego zdaniem, zestaw umiejętności „myślenie (thinking) + kodowanie (coding)” pozwoli Microsoftowi zbudować prawdziwe systemy agentowe – inteligentne, autonomiczne wykonujące zadania.

Dlaczego Microsoft zwraca uwagę na Anthropic?

Warto zauważyć, że tym razem kierownictwo Microsoftu jawnie porównuje się do Anthropic.

Suleyman ujawnia w wywiadzie dla „Financial Times”, że Microsoft nie przejmuje się aż tak ścieżką nastawioną na konsumenta przez Google, Meta czy OpenAI.

Firma skupia się głównie na rynku deweloperów i przedsiębiorstw, który jest domeną Anthropic – powód jest prosty.

W ostatnim roku Anthropic szybko awansował, coraz bardziej koncentrując przewagę w najbardziej strategicznym segmencie Microsoftu: oprogramowanie dla przedsiębiorstw, AI do programowania, narzędzia deweloperskie i automatyzacja pracy biurowej.

Szczególnie głośno zrobiło się o AI do kodowania i biurowej obsługi Cowork dla firm, co wzbudziło obawy w branży oprogramowania. Podobne produkty wywołały nawet zbiorowe spadki akcji software, a kurs Microsoftu również ucierpiał, notując ponad 6% zniżki w tym roku – znacznie gorzej niż indeks S&P 500, który wzrósł ponad 10% w tym samym okresie.

Dla Microsoftu to już nie tylko rywalizacja na możliwości modeli, lecz obrona bastionów Office, GitHub, Copilot i własnego oprogramowania dla biznesu.

Microsoft przyspiesza odejście od zależności od OpenAI

W głębi, za premierą nowych modeli stoi strategia autonomizacji AI realizowana przez Microsoft.

Przez ostatnie lata wiele produktów AI Microsoftu opierało się w dużym stopniu na modelach OpenAI – od Copilot po Azure AI i usługi dla firm, OpenAI było rdzeniem AI Microsoftu. Jednak ta sytuacja zaczyna się zmieniać.

Jak wskazują media, po ponownym uregulowaniu relacji z OpenAI w zeszłym roku, Microsoft aktywnie promuje „prawdziwą samowystarczalność” w AI.

Obecnie Microsoft nadal posiada ok. 27% akcji OpenAI oraz ma długoterminowy dostęp do zaawansowanych modeli, ale wyraźnie rozwija wielomodelową strategię „bez jednego źródła zależności”.

W ostatnim roku firma zrobiła wiele: powołała zespół superinteligencji, zintensyfikowała prace nad własnymi modelami, nawiązała partnerstwo chmurowe z Anthropic, stworzyła system modeli MAI oraz rozwinęła ramy agentowe i infrastrukturę bazową.

Suleyman wskazuje, że posiadanie własnych modeli generuje także bezpośrednie korzyści finansowe.

Obecnie dostarczając niektóre usługi AI klientom, Microsoft musi dzielić się znaczącą częścią zysków z partnerami. Gdy własne modele dojrzeją, presja kosztowa wyraźnie się zmniejszy. Suleyman mówi: „To bezpośrednio wpłynie na rachunek zysków i strat.”