微软推出 MAI-Code-1.1-Flash 编程模型：更好、更快，价格降至 1/4

8 月 12 日消息，早在今年 6 月，微软首次公布了 MAI-Code-1。这是一款针对 GitHub Copilot 工作负载进行优化、强调推理效率的编程模型。此后，MAI-Code-1 的 Flash 版本登陆 GitHub Copilot，成为用户可选的模型之一，可与 OpenAI 和 Anthropic 的模型竞争。

MAI-Code-1-Flash 刚发布时，其价格和效率表现颇具竞争力，但很快就被 GLM-5.2、Kimi K3 等价格更低且性能强大的中国模型，以及 OpenAI 的 GPT-5.6 Luna 抢去了风头。

今天，微软宣布推出升级版 MAI-Code-1.1-Flash，在提升代码编写能力的同时，大幅降低成本和 Token 消耗。微软表示，通过 GitHub Copilot CLI 使用 MAI-Code-1.1-Flash 时，该模型在 Terminal-Bench 2.1 测试中的表现提升了 22%，在.NET 相关任务中的表现则提升了 15%。

微软还表示，新模型的 Token 生成速度提升了 25%，同时完成相同任务所需的 Token 数量减少了 25%。得益于训练和服务效率的提升，微软将 MAI-Code-1.1-Flash 的价格降至初代模型的四分之一。对于年度 Copilot 订阅用户，该模型的高级请求倍率为 0.25 倍。

根据 GitHub Copilot 的价格表，MAI-Code-1.1-Flash 的价格为每 100 万输入 Token 收费 0.20 美元（注：现汇率约合 1.4 元人民币），每 100 万缓存输入 Token 收费 0.02 美元（现汇率约合 0.14 元人民币），每 100 万输出 Token 收费 1.20 美元（现汇率约合 8.1 元人民币）。

相比之下，MAI-Code-1-Flash 每 100 万 Token 的价格分别为 0.75 美元（现汇率约合 5.1 元人民币）、0.075 美元（现汇率约合 0.51 元人民币）和 4.50 美元（现汇率约合 30.4 元人民币），新模型的价格大幅下降。

除了代码能力提升之外，MAI-Code-1.1-Flash 还新增原生视觉能力，可以理解和分析图像内容。

目前，MAI-Code-1.1-Flash 已经开始陆续登陆 GitHub Copilot 的各项服务，包括 VS Code、Visual Studio、JetBrains IDE、Copilot CLI、GitHub Mobile 以及其他受支持的平台。

免费用户和学生用户可以通过自动模型选择功能使用该模型，付费用户则可以手动选择 MAI-Code-1.1-Flash。

随着升级版模型正式上线，GitHub 将于 2026 年 9 月 10 日在所有 Copilot 服务中停止提供 MAI-Code-1-Flash。