Microsoft AI GitHub Copilot üçün MAI-Code-1-Flash-ı təqdim edib

Microsoft AI, gündəlik developer iş axınlarında sürətli və səmərəli kömək üçün hazırlanmış MAI-Code-1-Flash kodlaşdırma modelini təqdim edib. Model Visual Studio Code-da GitHub Copilot-un fərdi istifadəçilərinə mərhələli şəkildə verilir: model seçimində və standart Auto seçimində görünəcək, əlavə quraşdırma tələb olunmur.

İstehsalatdaki Copilot mühiti ilə təlim

Şirkətə görə model üçüncü tərəf modellərindən distillə olmadan, təmiz, izlənə bilən və korporativ səviyyəli məlumatlarla sıfırdan öyrədilib. Təlimdə istehsalatda işləyən GitHub Copilot mühitlərindən istifadə edilib, beləliklə model agent əsaslı kodlaşdırma tapşırıqlarında ətrafdaki alətlərlə necə qarşılıqlı əlaqə quracağını öyrənir. Nəzarət nöqtələri əsas proqram mühəndisliyi tapşırıqlarında, repo sual-cavabında, refaktorinqdə və real Copilot istifadəsindən uyğunlaşdırılmış telemetriya tapşırıqlarında qiymətləndirilib.

Claude Haiku 4.5 qarşısında nəticələr

Şirkət eyni istehsalat mühitində keçirilən dörd qiymətləndirmənin hamısında daha yüksək uğur nisbəti bildirir: SWE-Bench Verified, SWE-Bench Pro, SWE-Bench Multilingual və Terminal Bench 2. Ən böyük fərq SWE-Bench Pro-dadır: 51,2%-ə qarşı 35,2%, yəni 16 bal fərq. Microsoft-a görə model SWE-Bench Verified-da daha çətin məsələləri 60%-ə qədər az tokenlə həll edir.

Təlimat izləmədə IF Bench dəqiq təlimat testində 28,9 bal, rubrika əsaslı Advanced IF-də 14,5 bal öndədir. Şirkət əlavə edir ki, model riyaziyyat, elm və vizual generasiya kodunda əsas mühakimədə də Claude Haiku 4.5-dən üstündür.

Uyğunlaşan düşüncə və token başına dəyər

MAI-Code-1-Flash cavabın dərinliyini tapşırığa uyğunlaşdıran adaptiv uzunluq nəzarəti ilə öyrədilib: sadə sorğulara qısa cavab, mürəkkəb işə daha çox mühakimə büdcəsi. Microsoft bunu token başına dəyər kimi təqdim edir: az token daha aşağı gecikmə və xərc, daha axıcı interaktiv iş deməkdir.

Rəqib testlər və əlçatanlıq

Şirkət həmçinin tərsinə çevrilmiş klassiklər, qeyri-mümkün tapşırıqlar və natamam ssenarilər kimi tələlərdən ibarət 186 suallıq, 34 kateqoriyalı meyar yaradıb. MAI-Code-1-Flash 85,8% düzəliş edilmiş dəqiqliyə çatıb; mühakimə, təlimat izləmə və qeyri-mümkün məsələləri tanımada güclü nəticələr göstərib, lakin Einstellung tələləri kimi əsas kateqoriyalarda dəqiqlik 50%-dən aşağı qalıb. Model artıq VS Code-da fərdi Copilot istifadəçiləri üçün əlçatandır.