Microsoft nunca había construido sus propios modelos de IA. Pagaba a OpenAI. Integraba GPT-4. Esperaba actualizaciones de terceros. Eso terminó esta semana.
En Build 2026, celebrado el 2 y 3 de junio en San Francisco, Microsoft anunció siete modelos MAI construidos internamente: texto, imagen, voz, transcripción, razonamiento y código. El primero ya está disponible hoy mismo en GitHub Copilot para usuarios individuales en VS Code.
Los 7 modelos MAI — qué hace cada uno
La familia MAI cubre todo el stack que una empresa de software necesita:
- MAI-Code-1-Flash — modelo de codificación para GitHub Copilot (disponible ya)
- MAI-Thinking-1 — modelo de razonamiento para tareas complejas (preview privado)
- MAI-Image-2.5 — generación y edición de imágenes con image-to-image
- MAI-Image-2.5 Flash — versión rápida y económica del anterior
- MAI-Voice-2 — texto a voz multilingüe
- MAI-Voice-2 Flash — versión flash, próximamente
- MAI-Transcribe-1.5 — transcripción, el más rápido y económico de Microsoft
Todos viven en Azure AI Foundry, que ahora tiene más de 12,000 modelos disponibles incluyendo OpenAI, Anthropic y los nuevos MAI.
MAI-Code-1-Flash: el que ya está en tu Copilot
Este es el que importa si programas hoy. MAI-Code-1-Flash es un modelo de 5 mil millones de parámetros, entrenado exclusivamente para tareas de código y optimizado directamente con los harnesses de producción de GitHub Copilot.
El resultado: el modelo ya sabe cómo interactuar con las herramientas que rodean a Copilot en flujos de trabajo reales, no solo en benchmarks de laboratorio.
El otro número que importa: resuelve problemas complejos con hasta 60% menos tokens en SWE-Bench Verified. Menos tokens significa menor costo por tarea en producción.
Tiene algo llamado adaptive solution length control: el modelo ajusta la profundidad de su respuesta al problema. Preguntas simples, respuestas cortas. Tareas complejas, razonamiento extendido. Lo que antes requería ajuste manual de prompts.
Disponible ahora en GitHub Copilot para usuarios individuales en VS Code (model picker y auto picker). También accesible vía API en Fireworks AI, Baseten y OpenRouter.
MAI-Thinking-1: el razonador que compite con o3
Microsoft no dio benchmarks públicos detallados aún — está en preview privado con acceso por solicitud. Lo que sí confirmó: está diseñado para razonamiento, matemáticas e inteligencia general a una fracción del costo de modelos comparables.
Viene incluido (bundled) con GitHub Copilot Enterprise. Si tu equipo ya paga Enterprise, MAI-Thinking-1 llega sin costo adicional.
También está disponible en Azure AI Foundry y GitHub Models. Pricing por token aún sin publicar.
Precios de los modelos que sí están disponibles
Microsoft publicó precios para la mayoría:
- MAI-Image-2.5: $5 USD / 1M tokens texto entrada · $8 USD / 1M tokens imagen entrada · $47 USD / 1M tokens imagen salida
- MAI-Image-2.5 Flash: $1.75 USD / 1M tokens entrada (texto e imagen) · $33 USD / 1M tokens imagen salida
- MAI-Voice-2: $22 USD / 1M caracteres
- MAI-Transcribe-1.5: $0.36 USD / hora
MAI-Code-1-Flash en GitHub Copilot no tiene costo adicional al plan actual. En APIs externas (Fireworks, Baseten, OpenRouter), el precio lo fija cada plataforma.
Por qué esto cambia el mercado
Hasta esta semana, Microsoft dependía estructuralmente de OpenAI. Su inversión de $13 mil millones compraba capacidad de modelo, no independencia de modelo. Eso generaba un riesgo obvio: si OpenAI subía precios, tardaba en lanzar, o fracasaba en un benchmark importante, Microsoft no tenía alternativa propia.
Ahora tiene siete.
Para desarrolladores en México y LATAM, el efecto concreto es:
- GitHub Copilot se vuelve más competitivo técnicamente sin cambiar de precio
- Azure AI Foundry ofrece más alternativas a OpenAI sin salir del ecosistema Microsoft
- El mercado de coding AI tiene un tercer jugador serio — junto a Anthropic (Claude Code) y OpenAI (Codex)
¿Qué hacer ahora?
Si usas GitHub Copilot con VS Code: MAI-Code-1-Flash ya está en el model picker. Pruébalo hoy en tareas de refactoring o corrección de bugs y compáralo con GPT-4o o Claude Haiku 4.5. Los benchmarks dicen que gana — verifica si coincide con tu código real.
Si tienes flujos de trabajo en Azure: revisa los modelos MAI en Foundry. Para transcripción y voz especialmente, los precios son competitivos frente a Whisper y ElevenLabs.
Si evalúas GitHub Copilot Enterprise para tu equipo: MAI-Thinking-1 incluido es un argumento nuevo que no existía antes de esta semana. Solicita acceso al preview privado.