MAI-Code-1.1-Flash
Microsoft AI
- Veröffentlicht
- 11. August 2026
- Datenstand
- 3. Oktober 2026
Neu an MAI-Code-1.1-Flash ist der geringere Tokenverbrauch für Coding-Aufgaben. Microsoft berichtet von 25 % weniger Token pro Aufgabe und 25 % schnellerer Tokenausgabe in GitHub Copilot gegenüber Version 1.0. Das Nachtraining konzentriert sich unter anderem auf CLI-Aufgaben und .NET.
Microsoft setzte die Version am 11. August 2026 produktiv in GitHub Copilot ein. Die Veröffentlichung bietet weder offene Gewichte noch einen gesonderten öffentlichen API-Zugang an.
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
SWE-bench Verified pass rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 72.6
- Bewertung
- 72.6
- Messgröße
- SWE-bench Verified pass rate
- Einheit
- %
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- MAI-Code-1.1-Flash Model Card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Produktions-Harness von GitHub Copilot mit Repository-Kontext, Werkzeugaufrufen und Prüfung in VS Code; Modellkarte Seite 5.
- Einordnung
- Herstellerberichteter Wert für dieses Harness. Reasoning-Stufe, Stichprobengröße und Laufdatum fehlen; keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
Terminal-Bench 2.1 pass rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 62.9
- Bewertung
- 62.9
- Messgröße
- Terminal-Bench 2.1 pass rate
- Einheit
- %
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- MAI-Code-1.1-Flash Model Card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Produktions-Harness von GitHub Copilot mit Repository-Kontext, Werkzeugaufrufen und Prüfung in VS Code; Modellkarte Seite 5.
- Einordnung
- Herstellerberichteter Wert für dieses Harness. Reasoning-Stufe, Stichprobengröße und Laufdatum fehlen; keine gemeinsame Vergleichsgruppe.
Text2WebApp pass rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 74.1
- Bewertung
- 74.1
- Messgröße
- Text2WebApp pass rate
- Einheit
- %
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- MAI-Code-1.1-Flash Model Card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Interner Visual-Coding-Test im Produktions-Harness von GitHub Copilot; Webanwendung nach Textvorgabe; Modellkarte Seite 5.
- Einordnung
- Herstellerberichteter interner Benchmark. Aufgaben, Bewertungsprotokoll, Stichprobengröße, Reasoning-Stufe und Laufdatum sind nicht veröffentlicht.
ScreenShot2WebApp pass rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 42.1
- Bewertung
- 42.1
- Messgröße
- ScreenShot2WebApp pass rate
- Einheit
- %
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- MAI-Code-1.1-Flash Model Card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Interner Visual-Coding-Test im Produktions-Harness von GitHub Copilot; Webanwendung nach Screenshot; Modellkarte Seite 5.
- Einordnung
- Herstellerberichteter interner Benchmark. Aufgaben, Bewertungsprotokoll, Stichprobengröße, Reasoning-Stufe und Laufdatum sind nicht veröffentlicht.
Vision2Web Level 3 pass rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 11.5
- Bewertung
- 11.5
- Messgröße
- Vision2Web Level 3 pass rate
- Einheit
- %
- Kategorie
- coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- MAI-Code-1.1-Flash Model Card
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-04
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Quellenspezifischer Test Vision2Web Level 3 im Produktions-Harness von GitHub Copilot; Modellkarte Seite 5.
- Einordnung
- Herstellerberichteter Visual-Coding-Benchmark. Diese Karte enthält keine öffentlichen Aufgaben, kein Bewertungsprotokoll, keine Stichprobengröße, Reasoning-Stufe oder Laufdatum. Vision2Web wird nicht ausdrücklich als intern bezeichnet.
Quellen und Datenstand
Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Recherchestand | Recherchestand 4. Oktober 2026. 3 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | vision-benchmark-protocol Originalwortlaut Für die drei Visual-Coding-Tests nennt die Modellkarte genaue Erfolgsquoten, aber keine öffentlichen Aufgaben, kein Bewertungsprotokoll und keine Stichprobengröße. Nur Text2WebApp und ScreenShot2WebApp sind ausdrücklich als intern bezeichnet. Für Vision2Web wird das nicht abgeleitet. |
| Weitere Quelle | Microsoft AI MAI-Code-1.1-Flash announcement (abgerufen 3. Oktober 2026; 4. Oktober 2026) · Microsoft AI MAI-Code-1.1-Flash announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | MAI-Code-1.1-Flash Model Card (abgerufen 4. Oktober 2026) |