Microsoft、コード生成モデル「MAI-Code-1.1-Flash」を公開しコスト削減と効率向上を実現
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Microsoft は GitHub Copilot に新モデル MAI-Code-1.1-Flash を導入し、コストを従来の四分の一に抑えつつ、トークン効率を25%向上させ、CLI や.NET タスクの性能も大幅に改善したと発表した。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月13日 22:22
AI深層分析
キーポイント
コスト削減と効率化の実現
新モデル MAI-Code-1.1-Flash は、6 月に Microsoft Build で発表されたモデルと比較してコストを四分の一に抑えつつ、トークン効率が 25% 向上している。
開発者フィードバックに基づく性能強化
CLI タスクと.NET パフォーマンスへの要望に応えるため重点的に最適化され、Terminal-Bench 2.1 で 22% の改善、.NET タスクで 15% の向上を達成した。
本番環境における実質的な成果
ベンチマークの数値だけでなく、コードの生存率(code survival)が 4% 上昇し、リターン訪問率が 9% 増加するなど、実際の利用現場での品質向上が確認されている。
コスト削減と効率向上
MAI-Code-1.1-Flash は先行モデルと比較してコストが4分の1になり、トークン効率が25%向上している。このモデルはGitHub Copilotで実際に運用されており、トークンのストリーミング速度も25%速い。
CLIおよび.NETタスクの性能改善
開発者のフィードバックに基づきCLIと.NETに焦点を当てた結果、Terminal-Bench 2.1で22%、.NETタスクで15%の改善が達成された。
重要な引用
MAI-Code-1.1-Flash produces higher quality code, at 25% greater token efficiency, and at a quarter of the cost
code survival rose 4% and return visits increased 9%
a quarter of the cost
ship, learn, improve, repeat. That's the MAI hill climbing machine.
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コスト削減と効率化を謳う新モデルの導入は、AI ツールの普及における最大の障壁である運用コストへの明確な回答となる。特に CLI や.NET といった特定のワークフローでの性能向上が実証された点は、開発現場の即戦力としての価値を示している。
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モデル
2026 年 8 月 11 日

MAI-Code-1.1-Flash は、Microsoft Build で 6 月に発表したモデルと比較して、より高品質なコードを生成し、トークン効率が 25% 向上しています。さらにコストは4 分の 1です。この小型で効率的なコーディングワークホースは、すでに GitHub Copilot の本番環境で稼働しています。
開発者からのフィードバックに基づき、CLI タスクと.NET パフォーマンスに注力しました。その結果、GitHub Copilot における CLI 対応ではTerminal-Bench 2.1 で 22% の改善を達成し、.NET タスクでも15% の向上を実現しています。
ベンチマークは有用な指標ですが、本番環境こそが真価を問われる場所です。最も重要なのは、コードの生存率が 4% 上昇し、再訪問率が 9% 増加したことです。
バージョン 1.1 は劇的に効率的になりました。GitHub Copilot 内でのトークンストリームは25% 高速化され、タスク完了に必要なトークン数は25% 削減されました。つまり、より素早い回答と待機時間の短縮、そして何よりも、コスト増を伴う巨大モデルではなく、各トークンからより多くの価値を引き出すことができるようになったのです。
より優れたトレーニングとサービング効率を実現したことで、MAI-Code-1.0 の 4 分の 1 のコストで、より強力で高速なモデルを提供できるようになりました。このコスト削減分は、顧客に確実に還元されます。その実現には、GitHub Copilot で利用されている数十万もの強化学習環境における実世界ユースケースへの最適化が不可欠でした。
仕組みはシンプルです。「リリースして、学習し、改善し、繰り返す」。これが MAI の登頂マシーンです。
今後の改善に貢献する
今日から GitHub Copilot で MAI-Code-1.1-Flash をお試しください。そして、こちら から課題や要望を報告し、私たちの開発に参加してください。
私たちと一緒に未来を築こう
私たちは少数精鋭の探求者、研究者、フルスタックエンジニアで構成されるチームです。スピードを重視し、細部までこだわり、世界最高峰の AI モデル構築というロードマップのもとでフロンティア規模で活動しています。何より重要なのは、「正しく行うこと」こそが「行う唯一の方法」という信念で団結している点です。私たちのミッションに共感いただける方は、ぜひお話ししましょう。
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Models
August 11, 2026
Models

MAI-Code-1.1-Flash produces higher quality code, at 25% greater token efficiency, and at a quarter of the cost compared to the model we launched in June at Microsoft Build. This small, efficient, coding workhorse is now in production in GitHub Copilot.
We learned from developer feedback that CLI tasks and .NET performance mattered, so that’s where we focused. The result: a 22% improvement on Terminal-Bench 2.1 in GitHub Copilot CLI and a 15% improvement on .NET tasks.
Benchmarks are useful guides but production is where the rubber meets the road. Most importantly, code survival rose 4% and return visits increased 9%.
1.1 is also dramatically more efficient. In GitHub Copilot tokens stream 25% faster and the model uses 25% fewer tokens to complete a task. That means faster answers, less waiting, and more useful work from every token—not simply a bigger model with a bigger bill.
Better training and serving efficiency let us offer a stronger, faster model at one quarter of the price of 1.0—and pass those savings reliably to customers. We achieved this by optimizing for real-world use across more than hundreds of thousands of reinforcement-learning environments in GitHub Copilot.
The loop is simple: ship, learn, improve, repeat. That’s the MAI hill climbing machine.
Help shape future improvements
Try MAI-Code-1.1-Flash today in GitHub Copilot, then tell us what needs improving by opening an issue here.
Build the Future With Us
We’re a lean, talent-dense team of explorers, researchers, and full-stack engineers. We move fast, sweat the details, and operate at frontier scale with a roadmap to build the world’s most powerful AI models. Most importantly, we’re united by the belief that doing this right is the only way to do it at all. If our mission resonates with you, we’d love to talk.
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