A Microsoft új MAI-Code-1.1-Flash modellje: olcsóbb, de gyengébb és drágább, mint a Deepseek

• Az új MAI-Code-1.1-Flash modell olcsóbb az elődjénél, de teljesítményben és árban elmarad az Deepseek-től[^1].
• A modell a GitHub Copilotban kapott helyet, és főként Microsoft saját ökoszisztémájához készült.
• Bár egyes mutatókban javulás tapasztalható, jelentős hátrányban van a konkurens Open-Weight modellekkel szemben.

Az Microsoft bemutatta az új MAI-Code-1.1-Flash mesterséges intelligencia kódmodellt, amely a GitHub Copilot számára készült. Bár az új modell olcsóbb az előző verziónál, teljesítménye és ára még így is elmarad az Deepseek legújabb modelljétől, amely nyílt súlyú alternatívaként elérhető.

Az MAI-Code-1.1-Flash bemutatása és főbb jellemzői

Az MAI-Code-1.1-Flash modell 25%-kal jobb token-hatékonyságot ígér, és fejlesztői szerint egynegyedébe kerül az előző, júniusi verzió árának. A fejlesztés során “százezernyi megerősítéses tanulási környezetet” használtak fel a GitHub Copilot integrációjában[^1].

Teljesítmény-összehasonlítás a piacon elérhető modellekkel

Az MAI-Code-1.1-Flash több benchmark teszten is szerepelt:

• SWE-bench Verified: 72,6% (az előző modell: 71,6%)
• Terminal-Bench 2.1: 62,9% (az előző modell: 51,7%)

Ugyanakkor az Deepseek-V4-Flash-0731 sokkal jobb eredményt ért el a Terminal-Bench 2.1 teszten (82,7%), miközben ára jelentősen alacsonyabb[^1].

Árképzés és költségek összehasonlítása

Az input, cache és output tokenköltségek alapján az MAI-Code-1.1-Flash modell drágább, mint az Deepseek-V4-Flash:

• Deepseek-V4-Flash: input $0,14, cache $0,0028, output $0,28
• MAI-Code-1.1-Flash: input $0,20, cache $0,02, output $1,20

Bár az MAI-Code-1.1-Flash ára a saját elődjéhez képest kedvezőbb, az Deepseek még mindig jelentős előnyben van mind árban, mind teljesítményben[^1].

Stratégiai döntések az Microsoft részéről

Az Microsoft a jelek szerint továbbra is saját, zárt modelljeit helyezi előtérbe, annak ellenére, hogy a nyílt súlyú modellek – például az Deepseek-V4-Flash – jobb ár-érték arányt kínálnak. A benchmark eredményeket az MAI-Code-1.1-Flash modellkártyájában rejtve jelentette meg, az hivatalos bejelentésben pedig inkább puha, nehezen összevethető mutatókat kommunikált[^1].

„Az Microsoft valószínűleg saját modelljeit kívánja sztenderddé tenni, hogy hosszú távon nagyobb piaci részesedést szerezzen, mivel a legtöbb felhasználó nem választ tudatosan MI-modellt egy-egy feladathoz.”

Az MI-modellek jövője az Microsoftnál

A vállalat stratégiája arra mutat, hogy az Microsoft saját MI-modelljeit igyekszik szabvánnyá tenni az ökoszisztémáján belül, így az alternatíváknál kevésbé hatékony, de integrált megoldások hosszú távon a piac jelentős részét lefedhetik. Ez a fejlesztői és felhasználói választékot szűkítheti, különösen, ha a vállalat továbbra is elzárkózik az Open-Weight modellek szélesebb körű alkalmazásától[^1].

Összefoglaló

Az MAI-Code-1.1-Flash modell bemutatásával az Microsoft ugyan olcsóbb, de a piacon elérhető alternatívákhoz képest kevésbé hatékony megoldást kínál, amelynek fő előnye az ökoszisztéma-integrációban keresendő. A stratégiai irányok azt mutatják, hogy a vállalat továbbra is saját, zárt MI-modellekre épít, ami hosszabb távon a fejlesztői szabadság és a költséghatékonyság rovására mehet.

Forrás:

[^1]: THE DECODER (2026-08-12). “Microsofts neues Code-Modell MAI-Code-1.1-Flash ist günstiger als der Vorgänger, aber schwächer und teurer als Deepseek”. Közzétéve [2026. 08. 12.].