MAI-Code-1.1-Flash

Fiche modèle · Microsoft · mai-code-1.1-flash

MAI-Code-1.1-Flash is a Microsoft text-to-text and image-to-text coding model built for fast, efficient assistance in everyday developer workflows, including agentic coding in real repositories, repository Q&A, refactoring, and tool-using developer scenarios in GitHub Copilot. Building on MAI-Code-1-Flash, it adds native vision support and, per Microsoft, produces higher-quality code at about 25% greater token efficiency and roughly one quarter of the cost of the June MAI-Code-1-Flash launch. It is GA in GitHub Copilot; for annual Copilot subscribers on request-based billing, GitHub charges it at a 0.25× premium request multiplier.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Microsoft
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-08-11
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text
Fenêtre de contexte	—
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	138 B
Paramètres actifs (session)	5 B
Source des paramètres actifs	web : https://microsoft.ai/pdf/MAI-Code-1.1-Flash-Model-Card.PDF
Curation des paramètres actifs	2026-10-19
Prix par session	0.44 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	3.70 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-08-13T17:05:20.687213Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:52.870827Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/mai-code-1.1-flash

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
GitHub Copilot	llm-stats	non	0.20 $	1.20 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
reasoning	0.70
frontend_development	0.70
general	0.70
agents	0.60
code	0.70
tool_calling	0.60

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
swe-bench-verified	reasoning	0.73	1.00	0.73	non	oui	2026-11-04T06:04:52.878658Z
terminal-bench-2.1	reasoning	0.63	1.00	0.63	non	oui	2026-11-04T06:04:52.883062Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
agents	128	—	10.36	1	trueskill	2026-10-19	model_history
code	123	—	18.56	2	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04