微软MAI编程模型降价1/4仍被DeepSeek碾压

时间：2026年8月12日 地点：美国华盛顿州雷德蒙德 / 中国杭州 人物：微软AI团队 / DeepSeek团队 事件详情：微软于8月12日发布 MAI-Code-1.1-Flash 编程模型，作为 GitHub Copilot 的可选模型之一。新版在 Terminal-Bench 2.1 测试中较初代提升22%，.NET 任务提升15%，Token 产出速度提升25%、消耗降低25%，并新增原生视觉理解能力。微软同步将单价压至初代的1/4：每百万输入 Token 0.20 美元、缓存输入 0.02 美元、输出 1.20 美元，年度 Copilot 订阅的高级请求倍率也下调至 0.25 倍。9月10日 GitHub 将下线初代 MAI-Code-1-Flash，新模型已陆续接入 VS Code、Visual Studio、JetBrains、Copilot CLI、GitHub Mobile 等入口。 背景：MAI-Code-1-Flash 首发于今年6月旧金山 Build 大会，是微软首款自研编程模型，定位是替代 Copilot 中部分 OpenAI / Anthropic 模型以降低对外采购成本。 影响：The Decoder 横向测评显示，MAI 1.1 Flash 在 Terminal Bench 2.1 上仅得 62.9%，被 DeepSeek-V4-Flash-0731 的 82.7% 碾压；价格上 DeepSeek 输入 0.14 美元/百万 Token 仍比 MAI 的 0.20 美元更便宜。微软在官方公告中只强调"代码存活率提升4%"等相对指标，未做直接对比，被批"把基准结果埋在模型卡里"。这延续了微软近期 Copilot 改组的方向——用自研但更弱的专有模型替换第三方模型以换取利润率，但用户实际拿到的 AI 编程能力可能下降。 总结：微软在 GitHub Copilot 主力编程模型上既降价又升级，本意是降低对 OpenAI 的依赖，但与 DeepSeek V4 Flash 在价格和性能两端对比仍处于下风，反映出开源生态与中国厂商的低价高性能路线正在挤压巨头利润空间。 参考来源： 1. The Decoder：https://the-decoder.com/microsofts-new-mai-code-1-1-flash-gets-crushed-by-deepseek-on-both-price-and-performance/ 2. 腾讯新闻 IT 时代网：https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_2476a7c024090852 3. 腾讯新闻：https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_1376a7bf8c706852 4. 搜狐：https://www.sohu.com/a/1031339337_122066678 5. 搜狐：https://www.sohu.com/a/1031349947_121956424 6. 搜狐：https://www.sohu.com/a/1031350312_122066678 7. GitHub Discussion：https://github.com/orgs/community/discussions/197306 8. DeepSeek FlashMLA：https://github.com/deepseek-ai/flashmla