微軟於 8 月 12 日釋出了面向 GitHub Copilot 的程式碼模型 MAI Code 1.1 Flash，宣稱其效能優於前代，成本僅為 6 月版本的四分之一，token 效率提升 25%，開發者對其輸出的接受率提高了 4%。訓練過程涉及“GitHub Copilot 中數十萬個強化學習環境”。然而，在公開基準測試中，該模型在效能和價格兩方面均被 DeepSeek-V4-Flash-0731 大幅超越。
根據微軟公佈的基準資料，MAI Code 1.1 Flash 在 SWE-bench Verified 上得分為 72.6%，高於前代 MAI-Code-1-Flash 的 71.6%，也優於 Anthropic 的 Haiku 4.5（69.8%）和 OpenAI 的 GPT-5.4 mini（69.2%），但 DeepSeek-V4-Flash-0731 未公佈該項成績。在 Terminal Bench 2.1 測試中，MAI Code 1.1 Flash 得分為 62.9%，前代為 51.7%，Haiku 4.5 為 49.4%，GPT-5.4 mini 為 60.7%，而 DeepSeek-V4-Flash-0731 高達 82.7%。
價格方面，MAI Code 1.1 Flash 的輸入價格為每百萬 token 0.20 美元，帶快取輸入為 0.02 美元，輸出為 1.20 美元；相比之下，DeepSeek-V4-Flash 分別為 0.14 美元、0.0028 美元和 0.28 美元。雖然僅看每 token 成本並不全面，但考慮到使用效率，差距可能依然顯著。Anthropic 的 Claude Haiku 4.5 定價更高，輸入 1.00 美元、帶快取輸入 0.10 美元、輸出 5.00 美元。
值得注意的是，微軟在官方公告中僅籠統提及“程式碼存活率提升 4%、回訪增加 9%”等改進，而未直接與競品對比，基準測試結果被隱藏在模型卡中。分析認為，這可能是因為直接對比會暴露其與 DeepSeek 的差距。
這一發布與微軟近期宣稱的“開源 AI 擁護者”形象並不相符。微軟並未採用更強大且免費可用的 DeepSeek-V4-Flash，反而投入資源開發效能較弱、價格更高的專有模型，且很可能不會開放權重。此舉背後的原因或許與微軟近期調整 Copilot 策略一致——用自家更便宜的 MAI 模型替換 OpenAI 和 Anthropic 的模型，以降低成本，但代價是效能下降，從而改善利潤率。
微軟生態內的使用者仍可根據應用場景選擇不同模型，但微軟幾乎肯定會逐步將自家模型設為預設選項。由於大多數使用者不會主動選擇特定 AI 模型，這可能會鎖定大量市場份額。這一策略在短期內可能有利於微軟的財務表現，但從長期看，若使用者因效能差距而轉向其他工具，微軟在 AI 程式碼生成市場的競爭力或將受到挑戰。