マイクロソフトの新コードモデル MAI-Code-1.1-Flash は前モデルより安価、しかし性能と価格で DeepSeek に劣る

マイクロソフトは、GitHub Copilot向けコードモデル「MAI-Code-1.1-Flash」を公開した。マイクロソフトによると、このモデルは、6月の前身モデルと比較して、トークン効率が25%向上し、より良いコードを生成し、コストは4分の1で済み、開発者は生成されたコードの保持率が4%向上したという。このモデルは、GitHub Copilot内の数十万の強化学習環境を用いてトレーニングされた。ベンチマークでは、このモデルは前身モデルやAnthropic、OpenAIのミニモデルをわずかに上回るものの、DeepSeek-V4-Flash-0731には大きく及ばない。例えば、Terminal-Bench 2.1では、MAI-Code-1.1-Flashは62.9%のスコアを記録したのに対し、DeepSeekは82.7%だった。価格も高く、入力はトークンあたり0.20ドル（DeepSeekは0.14ドル）、出力はトークンあたり1.20ドル（DeepSeekは0.28ドル）である。マイクロソフトは、モデルカードにベンチマーク結果を隠し、発表ではあいまいな指標を用いている。これは、オープンなAIモデルの提唱者としてのマイクロソフトの姿勢と矛盾しており、DeepSeekのような利用可能なオープンウェイトの代替モデルを使用せず、独自の、性能が劣り、より高価なモデルに投資している。その理由は、おそらく自社の利益率の最適化であり、自社エコシステム内で自社モデルを標準にしようとしているのだろう。