微软发升级版编程模型 MAI-Code-1.1-Flash
8月11日，微软发布MAI-Code-1.1-Flash，即日起在GitHub Copilot全平台上线。更强、更快、还便宜了四分之三。

数字说话。Terminal-Bench 2.1提升22%，.NET任务提升15%。Token生成速度提升25%，完成相同任务所需Token减少25%，速度和效率双升，通常快了就糙，省了就差，微软的解法是跑数十万个Copilot真实使用场景的强化学习环境，用产品数据反哺模型。

价格砍得更狠。输入每百万Token从0.75美元降到0.20美元，输出从4.50美元降到1.20美元，整体降幅约73%。旧版9月10日下线，不留过渡期。

真正值得读的不是benchmark，是两个产品侧指标。代码留存率涨4%——开发者接受AI建议后没撤销的比例，比评测分数更能说明质量。

用户回访率涨9%。微软博文中说了句大实话："benchmark是有用的指南，但生产环境才是轮胎碰地面的地方。"

竞争语境里看。MAI-Code-1今年6月在Build亮相后，很快被智谱GLM-5.2、Kimi K3等中国模型和OpenAI自家GPT-5.6 Luna抢了风头。

9to5Windows直接点明：更新首要驱动力是"应对越来越强的中国AI编码模型"。自研模型既要跟外部竞品打，还要跟合作伙伴OpenAI的模型抢Copilot内部默认位。

价格能砍到这个水平，硬件侧是关键。同日传出微软自研AI芯片Maia 200即将面世，台积电3nm，超1400亿晶体管，每美元性能比现有硬件高30%。自研推理芯片加软件效率优化，是微软把推理成本结构性压下来的底层引擎。

微软和Meta走不同的自研路线，但共同点很清楚：都不追最强，追最便宜够用。

当编码模型benchmark差距缩到小数点后一位，价格和产品体验就成了真正的战场。"又好又便宜"不再是矛盾命题，而是活下去的入场券。
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