Microsoft udostępnił model MAI-Code-1.1-Flash w GitHub Copilot, zyskując przewagę w wyścigu z konkurencją. Uaktualniona wersja zapewnia wyższą wydajność w GitHub Copilot CLI i lepsze wyniki w zadaniach .NET. Dzięki optymalizacji treningu tokeny są streamowane o 25 proc. szybciej, a model zużywa o tyleż mniej zasobów. Największą zmianą jest jednak obniżka ceny o 3/4 w porównaniu do wersji 1.0 i dodanie natywnej obsługi wizji. Nowy wariant zastąpi dotychczasowy MAI-Code-1-Flash, który zostanie wycofany 10 września 2026 r.
Microsoft odpowiada rywalom. Debiut nowego modelu
W czerwcu 2026 r. Microsoft po raz pierwszy ujawnił model MAI-Code-1, zoptymalizowany pod kątem wydajności wnioskowania i dostosowany do obciążeń w usłudze GitHub Copilot. Wariant Flash tego rozwiązania został udostępniony w ramach GitHub Copilot jako alternatywa dla modeli tworzonych przez OpenAI i Anthropic.
Choć cennik i efektywność modelu MAI-Code-1-Flash wyglądały konkurencyjnie w momencie ogłoszenia, wariant ten szybko został przyćmiony przez przystępne cenowo i wydajne chińskie modele, takie jak GLM-5.2 i Kimi K3, a także przez model GPT-5.6 Luna od OpenAI. W odpowiedzi na te wyzwania gigant zaprezentował uaktualnioną wersję MAI-Code-1.1-Flash, która zapewnia lepszą wydajność kodowania przy jednoczesnej znacznej redukcji kosztów i zużycia tokenów.
MAI-Code-1.1-Flash osiąga wyższą wydajność w kluczowych testach
Według deklaracji Microsoftu nowy model osiąga o 22 proc. lepsze wyniki w benchmarku Terminal-Bench 2.1 przy użyciu GitHub Copilot CLI i zapewnia 15 proc. poprawę w zadaniach związanych z technologią .NET.
Dowiedzieliśmy się z feedbacku deweloperów, że zadania CLI i wydajność .NET miały znaczenie, więc na tym się skupiliśmy. Wynik: poprawa o 22% w Terminal-Bench 2.1 w GitHub Copilot CLI i poprawa o 15% w zadaniach .NET - wyjaśnia Microsoft.
Udoskonalenia objęły również ogólną jakość tworzonego kodu i szybkość działania. Zgodnie z informacjami przekazanymi przez twórców tokeny są przesyłane strumieniowo o 25 proc. szybciej, a model zużywa o 25 proc. mniej tokenów do wykonania tego samego zadania.
MAI-Code-1.1-Flash generuje kod wyższej jakości, przy o 25% większej efektywności tokenów i za jedną czwartą kosztu w porównaniu z modelem, który uruchomiliśmy w czerwcu na Microsoft Build. Ten mały, wydajny wołek roboczy do kodowania jest już dostępny produkcyjnie w GitHub Copilot - poinformował Microsoft.
Twórcy zwracają uwagę, że najważniejsze sprawdziany odbywają się w codziennym użytkowaniu:
Benchmarki są przydatnymi wskazówkami, ale to produkcja jest miejscem, gdzie weryfikuje się rzeczywistość. Co najważniejsze, przeżywalność kodu wzrosła o 4%, a liczba ponownych wizyt zwiększyła się o 9% - wylicza dalej firma.
Ogólnie rzecz biorąc, dzięki wyższej wydajności użytkownicy mogą liczyć na szybszą pracę i efektywniejsze wykorzystanie zasobów. Ale to nie wszystko. Deweloperzy odczują też zmiany w swoich portfelach.
Microsoft zdecydowanie obniża opłaty za tokeny
Poprawa wydajności treningu i działania pozwoliła na zaoferowanie modelu MAI-Code-1.1-Flash w cenie stanowiącej jedną czwartą kosztu pierwotnej wersji.
Lepsza wydajność treningu i serwowania pozwala nam zaoferować silniejszy, szybszy model za jedną czwartą ceny wersji 1.0 - i niezawodnie przenosić te oszczędności na klientów. Osiągnęliśmy to poprzez optymalizację pod kątem rzeczywistego użycia w ponad setkach tys. środowisk uczenia się ze wzmacnianiem w GitHub Copilot - przekazał Microsoft.
Zgodnie z tabelą opłat GitHub Copilot model MAI-Code-1.1-Flash kosztuje 0,20 USD za 1 mln tokenów wejściowych, 0,02 USD za 1 mln buforowanych tokenów wejściowych i 1,20 USD za 1 mln tokenów wyjściowych. Stawki te są znacząco niższe w porównaniu z MAI-Code-1-Flash, którego koszty wynosiły odpowiednio 0,75 USD / 0,075 USD / 4,50 USD za 1 mln tokenów. Dla rocznych subskrybentów usługi Copilot nowy model jest rozliczany według mnożnika żądań premium wynoszącego 0,25x.
Obsługa wizji i dostępność w GitHub Copilot
Poza udoskonaleniami w zakresie generowania kodu, MAI-Code-1.1-Flash wprowadza natywną obsługę wizji (ang. computer vision), co umożliwia sztucznej inteligencji analizę i rozumienie obrazów.
MAI-Code-1.1-Flash jest obecnie wdrażany we wszystkich środowiskach GitHub Copilot, w tym w VS Code, Visual Studio, IDE od JetBrains, Copilot CLI, GitHub Mobile i innych wspieranych aplikacjach. Użytkownicy darmowi i studenci mają do niego dostęp w ramach automatycznego doboru modelu, natomiast użytkownicy płatnych planów mogą go wybrać ręcznie.
Wraz z udostępnieniem ulepszonej wersji GitHub zaplanował wycofanie modelu MAI-Code-1-Flash ze wszystkich usług Copilot na 10 września 2026 r.
