Microsoft AI、GitHub Copilot向けMAI-Code-1-FlashとExcel向けMAIモデルの成果を公表

MAI-Code-1-Flashは6月にGitHub Copilotで提供が始まり、数百万人の開発者が日常業務で使っている。VS Codeでは、GPT 5.4 MiniやClaude Haiku 4.5に比べてコード採用率が約10%高い。複数日にわたって再び使う確率はGPT 5.4 Miniより6%、Claude Haiku 4.5より11%高い。トークン使用量の中央値は両モデルより10%少なく、ユーザー起点のターン数は多いとしている。

Excel向けモデルは、MAI-Code-1-FlashのチェックポイントをExcelの強化学習環境でさらに学習させて作られた。エージェント型のコーディングから、エージェント型のナレッジワークへ能力が移転するかを試す位置づけである。本番トラフィックからのユーザーフィードバックでは、最も一般的なタスクの品質がGPT-5.6と同等とされる。

小型で効率が高いため、最新世代に限らずNvidia H100やA100クラスのGPUで提供でき、Microsoftの導入コストが大きく下がるという。図では、SWE Bench Verifiedで72%に達したコード用チェックポイントから、Excel評価で81%から86%へ上がる推移が示されている。

Microsoftはこの手法を、モデル、ハーネス、エージェント、製品固有の評価をすべて持つ強みを生かした学習方針と位置づける。同じhill-climbingをCopilot Chat、Outlook、PowerPointなど、エージェント型製品群へ広げているところである。