Microsoft włożył w OpenAI miliardy dolarów i przez lata sprzedawał jego modele jako serce swoich produktów. A teraz, na własnej konferencji Build 2026, zrobił ruch, który wygląda na skok w bok: pokazał rodzinę własnych modeli AI, które mają robić część tej pracy taniej i z większą kontrolą po stronie Microsoftu. Najgłośniejsze są dwa. MAI-Thinking-1 to pierwszy własny model rozumujący Microsoftu, a MAI-Code-1-Flash służy do pisania kodu. Ten drugi w testach producenta bije Claude Haiku 4.5 od Anthropic i zużywa do 60 procent mniej tokenów. Za całością stoi jedna myśl: obniżyć koszt AI i mieć więcej kontroli nad tym, jaki model trafia do produktu.
Co Microsoft pokazał na Build 2026
Microsoft zaprezentował 2 czerwca 2026 pakiet własnych modeli pod marką MAI, czyli Microsoft AI. To najmocniejszy dotąd sygnał, że firma chce stawiać na froncie modele zbudowane u siebie, a nie tylko licencjonowane od OpenAI. Dwa z nich dostały najwięcej uwagi.
MAI-Thinking-1 to model rozumujący, czyli taki, który rozkłada trudny problem na kroki, zanim odpowie. Według Microsoftu osiąga 97 procent na teście matematycznym AIME 2025 i 94,5 procent na AIME 2026, a na popularnym benchmarku programistycznym SWE-Bench Pro dorównuje Claude Opus 4.6 od Anthropic. W ślepych porównaniach prowadzonych przez niezależnego partnera Surge bywał wybierany częściej niż Claude Sonnet 4.6. Te liczby podaje jednak sam Microsoft. Traktujmy je więc jak deklarację producenta, a nie niezależny audyt. Model jest na razie w zamkniętym preview przez platformę Microsoft Foundry.
MAI-Code-1-Flash to z kolei mniejszy, szybki model do kodowania. Tu liczby robią wrażenie: około 51 procent na SWE-Bench Pro wobec 35 procent dla Claude Haiku 4.5, przy zużyciu do 60 procent mniej tokenów na trudniejszych zadaniach. Mniej tokenów oznacza wprost niższy rachunek, bo to właśnie za tokeny płaci się w tego typu narzędziach. I właśnie ten argument kosztowy Microsoft powtarza najczęściej.
Dlaczego Microsoft buduje własne AI, skoro ma OpenAI
Powód jest prosty i sprowadza się do pieniędzy oraz kontroli. Microsoft jest największym inwestorem OpenAI i jednocześnie jego największym klientem, bo to modele OpenAI napędzały do tej pory Copilota i wiele funkcji w pakiecie biurowym. Każde takie wywołanie modelu to jednak koszt i zależność od dostawcy, który z czasem stał się też rywalem. Własne modele pozwalają ten rachunek obciąć i lepiej kontrolować koszt działania Copilota. Mówiąc wprost: dziś każde zapytanie do modelu OpenAI to dla Microsoftu koszt płacony dostawcy, który walczy z nim o tych samych klientów. Własny model więcej z tego kosztu zatrzymuje u siebie.
Za strategią stoi Mustafa Suleyman, szef Microsoft AI i współzałożyciel DeepMind, który od reorganizacji wiosną 2026 zajmuje się wyłącznie budową własnych modeli. Twierdzi on, że model dostrojony dla firmy doradczej McKinsey pobił GPT-5.5 od OpenAI przy dziesięciokrotnie lepszej efektywności kosztowej. To mocna teza i również pochodzi od Microsoftu, więc warto ją czytać z rezerwą. Kierunek jest jednak jasny: firma chce mieć do 2027 roku własny model klasy frontier, czyli zdolny rywalizować z najlepszymi systemami OpenAI i Google.
Microsoft przez lata opierał Copilota na modelach OpenAI. Teraz chce mieć własne modele tam, gdzie koszt i kontrola są ważniejsze niż logo dostawcy.
To nie jest pierwszy sygnał, że gigant z Redmond chce zejść z jednego dostawcy. Niedawno pisaliśmy, jak Microsoft odłączył wewnętrzne licencje Claude Code i ciął koszty narzędzi AI. MAI to ten sam ruch, tylko na poziomie samych modeli.
Co to znaczy dla układu OpenAI, Anthropic i Google
Dla rynku to kolejny dowód, że era jednego dominującego dostawcy AI się kończy. Jeszcze rok temu sojusz Microsoft plus OpenAI wyglądał na nierozerwalny. Dziś trzy obozy budują własne fundamenty: Microsoft z modelami MAI, Google z rodziną Gemini i Anthropic z modelami Claude. OpenAI nadal jest w grze, ale przestaje być jedynym sercem produktów Microsoftu.
Ten ruch pasuje do szerszego obrazu, który widać od kilku tygodni. Anthropic i OpenAI równolegle szykują się do wejścia na giełdę, o czym pisaliśmy przy okazji złożenia przez Anthropic dokumentów do amerykańskiego SEC. Wszyscy gracze ścigają się jednocześnie o pieniądze inwestorów i o niezależność technologiczną. Dla klienta końcowego to dobra wiadomość, bo większa konkurencja zwykle oznacza niższe ceny i szybszy rozwój.
Dla polskich firm i zespołów płynie z tego praktyczny wniosek: nie warto przywiązywać się do jednego dostawcy. Jeszcze niedawno wybór brzmiał prosto, bo bierze się OpenAI, skoro jest wszędzie. Dziś realnie konkurują ze sobą co najmniej cztery rodziny modeli, a różnice w cenie za to samo zadanie potrafią sięgać kilkukrotności. Kto buduje produkt albo automatyzację na konkretnym modelu, powinien zostawić sobie furtkę. Chodzi o to, by dało się ten model wymienić, gdy konkurencja wypuści coś taniej lub lepiej. To samo widzieliśmy przy chińskim agencie kodowania jako tańszej alternatywie dla Claude Code, gdzie liczył się głównie rachunek za tokeny.
Co z tego ma zwykły użytkownik Copilota
Najwięcej zmienia się dla osób, które piszą kod z pomocą GitHub Copilota. MAI-Code-1-Flash trafił już do selektora modeli w edytorze VS Code i działa jako automatyczny wybór dla części użytkowników. Według dokumentacji GitHuba jest dostępny w planach Copilot Pro, Pro+, Max, Business i Enterprise. Microsoft wspomina też o stopniowym udostępnianiu go indywidualnym użytkownikom Copilota w VS Code. Plany darmowy i studencki mają jednak na razie tylko zmienny wybór modeli. Niski jest za to cennik dla deweloperów korzystających z modelu przez interfejs programistyczny. Ustalono go na 0,75 dolara za milion tokenów wejściowych i 4,50 dolara za milion wyjściowych. To taniej niż za Claude Haiku 4.5. Model można też podpiąć przez zewnętrzne platformy, takie jak Fireworks AI, Baseten czy OpenRouter.
W praktyce oznacza to, że Copilot może coraz częściej kierować część zadań do modelu Microsoftu przez automatyczny wybór, a użytkownik często nawet tego nie zauważy. Dla zespołu, który płaci za narzędzia AI z firmowej karty, niższy koszt za token przy podobnej jakości to realna oszczędność w skali miesiąca. Warto tylko pamiętać, że niższa cena nie zwalnia z rozumienia kodu, który podpowiada model, bo to wciąż człowiek odpowiada za to, co trafi na produkcję.
Kurs n8n 2.0 · Kodożercy
n8n + AI = automatyzacje, które naprawdę myślą
n8n pozwala podłączyć modele AI do swoich workflow – wysyłać dane do ChatGPT, analizować wyniki, reagować automatycznie. Kurs n8n 2.0 na Kodożercach pokaże Ci jak to połączyć.
Sprawdź jak to działa →
FAQ
Czy MAI-Code-1-Flash jest lepszy od Claude?
Według benchmarków podanych przez Microsoft model wypada lepiej od Claude Haiku 4.5 w teście SWE-Bench Pro i robi to taniej. To jednak porównanie z mniejszym, ekonomicznym modelem Anthropic, nie z jego najmocniejszymi systemami. Liczby pochodzą też od samego producenta, więc traktujmy je jako deklarację, a nie niezależny ranking.
Czy OpenAI zniknie z produktów Microsoftu?
Na razie nie. Microsoft dalej korzysta z modeli OpenAI w wielu miejscach, a MAI ma raczej dać alternatywę i zmniejszyć zależność niż z dnia na dzień zastąpić partnera. Kierunek jest jednak jasny: firma chce mieć do 2027 roku własny model zdolny rywalizować z najlepszymi.
Podsumowanie
Microsoft pokazał na Build 2026, że nie chce już być tylko sprzedawcą cudzej technologii. Własne modele MAI, na czele z rozumującym MAI-Thinking-1 i szybkim MAI-Code-1-Flash, mają obniżyć koszty i zmniejszyć zależność od OpenAI. Dla zwykłego użytkownika najważniejsza zmiana dzieje się w Copilocie, który coraz częściej może kierować zadania do modelu Microsoftu, często taniej niż wcześniej. Trzeba tylko pamiętać o dwóch rzeczach. Po pierwsze, efektowne porównania z Claude pochodzą od samego Microsoftu i czekają na niezależne potwierdzenie. Po drugie, tańszy model nie zwalnia z rozumienia kodu, który podpowiada, bo odpowiedzialność za produkt wciąż jest po stronie człowieka.
Newsletter · DevstockAcademy & Kodożercy
Bądź na bieżąco ze światem IT, AI i automatyzacji
Co wtorek: newsy z branży, praktyczne tipy i narzędzia które warto znać. Zero spamu.
