माइक्रोसॉफ्ट का नया कोड मॉडल MAI-Code-1.1-Flash अपने पूर्ववर्ती से सस्ता है, लेकिन DeepSeek से कमजोर और ज्यादा महंगा है

Microsoft ने GitHub Copilot के लिए MAI-Code-1.1-Flash नामक एक कोड मॉडल प्रकाशित किया है। Microsoft के अनुसार, यह 25% अधिक टोकन दक्षता के साथ बेहतर कोड प्रदान करता है, इसकी लागत जून के अपने पूर्ववर्ती की तुलना में एक चौथाई है, और डेवलपर्स ने इसके 4% अधिक कोड को बनाए रखा। इसे GitHub Copilot में सैकड़ों हजारों रीइन्फोर्समेंट लर्निंग वातावरणों के साथ प्रशिक्षित किया गया था। बेंचमार्क में, मॉडल अपने पूर्ववर्ती और Anthropic तथा OpenAI के मिनी मॉडलों से थोड़ा आगे है, लेकिन DeepSeek-V4-Flash-0731 से काफी पीछे है। उदाहरण के लिए, Terminal-Bench 2.1 पर, MAI-Code-1.1-Flash ने 62.9% स्कोर किया जबकि DeepSeek ने 82.7%। मूल्य निर्धारण भी अधिक है: इनपुट $0.20 बनाम $0.14, आउटपुट $1.20 बनाम $0.28 प्रति टोकन। Microsoft मॉडल कार्ड में बेंचमार्क परिणाम छुपाता है और अपनी घोषणा में अस्पष्ट मेट्रिक्स का उपयोग करता है। यह Microsoft की ओपन AI मॉडल्स के पक्षधर के रूप में कथा के साथ संघर्ष करता है, क्योंकि यह उपलब्ध ओपन-वेट विकल्पों जैसे DeepSeek का उपयोग करने के बजाय एक स्वामित्व, कमजोर और अधिक महंगे मॉडल में निवेश करता है। संभावित कारण अपने स्वयं के मार्जिन का अनुकूलन है, जिसका उद्देश्य अपने पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर अपने मॉडलों को मानक के रूप में स्थापित करना है।