微软MAI-Code-1.1-Flash发布，Copilot本月支持端云混合推理

会懂网AI资讯，10月13日，近日，微软在二零二六年十月七日的Windows与Surface发布会上宣布，将于本月底前为GitHub Copilot引入本地AI模型支持，开发者可在云端模型与设备端模型之间自动或手动切换。这反映出人工智能技术正在从单点突破走向系统级能力的构建，企业与应用侧对此高度关注。

具体来看，系统提供两种模式：自动编排由后台协调推理任务，或强制使用设备端模型，用户可在Copilot CLI、Copilot应用与Visual Studio Code中设置偏好，本地模型既可通过Windows ML选择MAI Code 1.1 Flash，也可连接OpenAI兼容的本地端点。

从技术细节出发，同步推出的MAI-Code-1.1-Flash是混合专家模型，总参数一千三百七十亿、激活参数六十八亿，采用量化与推测解码技术，三比特量化后仍保留完整的二十五万六千token上下文并维持与全精度版相近的编码性能。在算力供给持续扩张与推理成本快速下行的背景下，这类进展对开发者和行业用户都意义重大。

在产业层面，相比六月发布的版本，该模型在GitHub Copilot CLI的Terminal-Bench 2.1上提升百分之二十二，.NET任务提升百分之十五，代码存活率提升百分之四、回访增加百分之九，token流速度快百分之二十五且完成任务少用百分之二十五token，价格仅为四分之一。

对开发者与企业用户而言，相比六月发布的版本，该模型在GitHub Copilot CLI的Terminal-Bench 2.1上提升百分之二十二，.NET任务提升百分之十五，代码存活率提升百分之四、回访增加百分之九，token流速度快百分之二十五且完成任务少用百分之二十五token，价格仅为四分之一。

展望后续，相比六月发布的版本，该模型在GitHub Copilot CLI的Terminal-Bench 2.1上提升百分之二十二，.NET任务提升百分之十五，代码存活率提升百分之四、回访增加百分之九，token流速度快百分之二十五且完成任务少用百分之二十五token，价格仅为四分之一。相关进展将持续影响行业格局，值得长期跟踪。