Microsoft AI、MAI-Code-1.1-Flashを発表 前モデルの4分の1のコストで性能向上

MAI-Code-1.1-Flashは、開発者からのフィードバックでCLIタスクと.NETの性能が重視されていたため、そこに注力して改善された。GitHub Copilot CLIでのTerminal-Bench 2.1は22%、.NETタスクは15%向上した。本番指標ではコードの生存率が4%上昇し、再訪問も9%増えたという。

効率面では、GitHub Copilotでトークンのストリーミングが25%速くなり、タスク完了に必要なトークン数も25%減った。訓練と提供の効率化により、1.0の4分の1の価格で提供でき、その削減分を顧客に還元するとしている。GitHub Copilot上の数十万を超える強化学習環境で、実利用を想定した最適化を行ったと説明している。

オンデバイス向けには3-bit量子化を適用した版が用意された。メモリ要件を抑えつつ256Kのコンテキストウィンドウを維持し、SWE-Bench VerifiedとTerminal-Bench 2.1でフル精度版に近いコーディング性能を保つとされる。ローカルのモデル呼び出しには推論料金がかからず、Copilotのルーターのローカル選択肢として、対象となるコーディング作業を手元のハードウェアで実行できる。より高い能力が必要な作業はクラウドモデルが補う。