MAI-Thinking-1 vs DeepSeek 推理模型对比：API 开发者的推理模型选型指南

推理模型会先逐步分析问题，然后再给出答案。2026 年中，两个推理模型是使用 OpenAI 兼容端点的 API 开发者最值得关注的选项：MAI-Thinking-1（微软）和 DeepSeek V4 Pro（深度求索）。两者都支持思维链推理、函数调用和 Chat Completions API 格式。但在架构、定价、可用性和部署模式上差异很大。

我们从生产推理负载最关键的维度做了对比。简短回答：DeepSeek V4 Pro 已通过公开 API 提供服务，定价透明且激进；MAI-Thinking-1 目前在 Azure Foundry 上处于私有预览阶段，基准测试成绩优异但尚未公布定价。你的选择取决于是否需要即时访问和低成本，还是需要在 Azure 生态内进行企业级部署。

速览对比表

MAI-Thinking-1 是什么

MAI-Thinking-1 是微软首个自主研发的推理模型，在 Build 2026 上发布。它是一个稀疏混合专家（MoE）模型，总参数约 1 万亿，每个 token 激活约 350 亿参数。35B 的激活参数量使推理成本远低于同等质量的稠密模型。

微软模型页面 公布的关键规格：

• 架构： 稀疏 MoE，总参数 ~1T，激活参数 35B
• 上下文窗口： 256,000 tokens
• 训练方式： 未从第三方模型蒸馏；使用干净的合规授权数据训练
• API： Chat Completions API，支持函数调用
• 可用性： Azure Foundry 私有预览（2026 年 6 月需注册申请）

微软将该模型定位为开箱即用的企业级模型，内置安全护栏、版权保护和合规机制。

DeepSeek V4 Pro 的推理能力

DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek 的旗舰推理模型，是 DeepSeek-R1 的后继者。它是一个 1.6 万亿参数的 MoE，激活参数 490 亿。与 MAI-Thinking-1 的私有预览不同，DeepSeek V4 Pro 自 2026 年初就已公开可用，定价透明。

DeepSeek 定价页面 公布的关键规格：

• 架构： MoE，总参数 1.6T，激活参数 49B
• 上下文窗口： 1,000,000 tokens
• 思维模式： 支持（默认开启），可切换
• API： OpenAI 兼容 + Anthropic 兼容端点
• 并发： 500 个并发请求
• 许可证： MIT（开源）

DeepSeek 还提供 V4 Flash，以更低的价格服务于成本敏感的推理任务，同样具备 1M 上下文窗口和 2,500 并发限制。

推理基准测试对比

两个模型都公布了出色的推理基准分数，但直接比较需要谨慎——所有厂商报告的数据都应在你自己的任务上验证。

MAI-Thinking-1 的 AIME 2026 分数（94.5%）值得关注，因为 2026 年竞赛题不太可能出现在训练数据中，这表明模型是在真正推理而非记忆答案。DeepSeek V4 Pro 的 SWE-Bench Verified 分数 80.6% 与 Claude Opus 4.6 仅差 0.2 个百分点（据第三方分析）。

这些基准测试测量的是不同的能力。SWE-Bench 衡量实际软件工程能力，AIME 衡量数学推理。在没有相同基准套件的直接对比前，将这些视为不同能力轴的方向性信号。

API 请求格式

两个模型都使用 Chat Completions API，切换只需更改 base URL 和模型名称。

MAI-Thinking-1（通过 Azure Foundry）：

from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint="https://<your-foundry-endpoint>",
    api_key="YOUR_FOUNDRY_KEY",
    api_version="2024-10-21",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="mai-thinking-1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位高级工程师。"},
        {"role": "user", "content": "分析这个代码库的安全漏洞。"},
    ],
)

DeepSeek V4 Pro：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_DEEPSEEK_KEY",
    base_url="https://api.deepseek.com",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位高级工程师。"},
        {"role": "user", "content": "分析这个代码库的安全漏洞。"},
    ],
)

关键区别：MAI-Thinking-1 使用 AzureOpenAI 客户端和 Azure 风格的端点，DeepSeek 使用标准 OpenAI 客户端配合自定义 base_url。如果你通过 OpenAI 兼容路由网关 路由，两者可以抽象在同一接口之后。

定价与成本对比

这是对比变得不对称的地方。DeepSeek 公布了透明的按 token 计费价格。微软截至 2026 年 6 月尚未公布 MAI-Thinking-1 的定价——该模型还在私有预览阶段。

DeepSeek V4 定价（每百万 token，来自官方文档）：

DeepSeek 的缓存命中价格非常激进——V4 Pro 的缓存命中比缓存未命中便宜超过 99%。对于有重复上下文的工作负载（如 Agent 编码循环），这显著降低了实际成本。

MAI-Thinking-1 定价： 尚未公开。Azure Foundry 模型通常采用按量付费的按 token 定价，但 MAI-Thinking-1 的具体费率要等模型退出私有预览后才能确定。请关注 Azure Foundry 定价页面 获取最新信息。

何时路由推理模型：使用场景

推理模型在逐步分析比速度更重要的任务上表现出色：

• 复杂代码审查和重构 — 需要追踪依赖关系的多文件变更
• 数学和科学分析 — 需要多步推导的问题
• 架构决策 — 评估多个维度的权衡
• Agent 工作流 — 模型需要规划、执行和从错误中恢复的任务

对于简单任务——摘要、翻译、基本问答——推理模型是过度设计。你会为不需要的思维链 token 付费。这些任务应路由到更快、更便宜的模型。

如果你正在为推理工作负载构建故障转移路由，请考虑这个权衡：DeepSeek V4 Pro 提供即时可用性和透明成本；MAI-Thinking-1 提供 Azure 生态集成和企业级数据来源保证。

选型决策矩阵

选择 MAI-Thinking-1 如果：

• 你已在 Azure 生态中，希望单一供应商部署
• 数据来源和清洁训练数据对合规性至关重要
• 你需要开箱即用的企业安全护栏和版权保护
• 你可以等待公开可用性（目前为私有预览）
• 你的上下文需求在 256K token 以内

选择 DeepSeek V4 Pro 如果：

• 你需要一个现在就可以通过公开 API 使用的推理模型
• 成本重要，你需要透明的、已公布的按 token 定价
• 你需要 1M token 上下文来处理大型代码库或长文档
• 你需要一个可以自托管的开源模型（MIT 许可证）
• 你需要更高的并发（Pro 500，Flash 2,500）

同时路由两者如果：

• 你想要 Azure 优先部署，同时用 DeepSeek 作为低成本后备
• 你在正式选型前需要跨供应商测试推理质量
• 你想在自己的特定工作负载上比较不同的思维链方法

对于已经使用 OpenAI 兼容路由层 的团队，将两者都加为推理模型选项很简单——API 接口兼容，路由决策可以基于成本、延迟或任务复杂度。

常见问题

MAI-Thinking-1 可以通过公开 API 使用吗？ 暂时不行。截至 2026 年 6 月，MAI-Thinking-1 在 Azure Foundry 上处于私有预览阶段。你可以通过微软的候补名单注册早期访问。公开可用时间尚未公布。

可以用和 OpenAI 相同的 SDK 调用 DeepSeek V4 Pro 吗？ 可以。DeepSeek V4 Pro 在 https://api.deepseek.com 提供 OpenAI 兼容端点。你使用标准的 openai Python 或 Node SDK，只需更改 base_url 和 api_key。详见我们的 DeepSeek API 完整指南。

MAI-Thinking-1 和 DeepSeek-R1 相比如何？ DeepSeek-R1 是 DeepSeek 最初的推理模型。DeepSeek V4 Pro 以更强的基准分数、1M 上下文窗口和统一的思维/非思维模式取代了它。旧模型名 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 对应 DeepSeek V4 Flash，将于 2026/07/24 弃用。新项目请直接使用 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。

MAI-Code-1-Flash 和编码任务怎么选？ MAI-Code-1-Flash 是微软独立的编码模型，针对 GitHub Copilot 集成优化，每个任务减少 60% 的 token 消耗。它面向不同的场景——高效的内联代码补全——而非 MAI-Thinking-1 处理的深度推理任务。两者互补，而非竞争。

TheRouter 可以在这些推理模型之间路由吗？ TheRouter 通过配置的供应商路由 OpenAI 兼容请求。如果 MAI-Thinking-1（通过 Azure Foundry）和 DeepSeek V4 Pro 都暴露 OpenAI 兼容端点，两者之间的路由遵循与其他模型故障转移配置相同的模式。配置前请根据当前供应商文档验证端点兼容性和模型标识符。