마이크로소프트의 새 코드 모델 MAI-Code-1.1-Flash, 이전 모델보다 저렴하지만 성능은 약하고 DeepSeek보다 비싸

마이크로소프트가 GitHub Copilot용 코드 모델 'MAI-Code-1.1-Flash'를 공개했다. 마이크로소프트에 따르면 이 모델은 25% 더 높은 토큰 효율로 더 나은 코드를 생성하며, 비용은 6월에 출시된 이전 버전의 4분의 1 수준이고, 개발자들은 이 모델이 생성한 코드를 4% 더 많이 유지했다. 이 모델은 GitHub Copilot에서 수십만 개의 강화 학습 환경을 사용해 훈련되었다. 벤치마크에서 이 모델은 이전 버전과 Anthropic 및 OpenAI의 mini 모델보다 약간 앞서지만, DeepSeek-V4-Flash-0731보다는 상당히 뒤처진다. 예를 들어, Terminal-Bench 2.1에서 MAI-Code-1.1-Flash는 62.9%를 기록한 반면, DeepSeek는 82.7%를 기록했다. 가격도 더 높다: 입력은 $0.20 대 $0.14, 출력은 토큰당 $1.20 대 $0.28이다. 마이크로소프트는 모델 카드에 벤치마크 결과를 숨기고 발표에서는 모호한 지표를 사용한다. 이는 마이크로소프트가 오픈 AI 모델을 옹호한다는 내러티브와 충돌한다. 그들은 DeepSeek와 같은 사용 가능한 오픈 가중치 대안을 사용하지 않고, 독점적이고 더 약하며 더 비싼 모델에 투자하고 있기 때문이다. 그 이유는 자체 마진을 최적화하고, 자신의 모델을 생태계 내 표준으로 확립하려는 목적일 가능성이 높다.