Microsoft lanza MAI-Code-1.1-Flash, un modelo de programación más barato y eficiente para GitHub Copilot

Microsoft ha presentado MAI-Code-1.1-Flash, un modelo de inteligencia artificial diseñado para tareas de programación dentro de GitHub Copilot. La compañía asegura que esta versión, que reemplaza al modelo lanzado en la pasada Build 2026, produce código de mayor calidad, consume menos tokens y cuesta una cuarta parte de lo que costaba su predecesor.

Por Redacción17 de agosto de 2026, 08:00

Un modelo pequeño y eficiente para tareas rápidas

MAI-Code-1.1-Flash está pensado para cargas de trabajo ligeras e iterativas: explorar código existente, aplicar cambios, refinar pruebas y corregir errores. Según Microsoft, el modelo adapta la longitud de sus respuestas según la complejidad de la tarea, de modo que solo profundiza cuando es necesario. Esta estrategia busca maximizar la eficiencia sin recurrir a modelos más grandes.

La compañía priorizó dos áreas que los desarrolladores señalaron como relevantes: la línea de comandos y el rendimiento en proyectos .NET. En los primeros benchmarks, la nueva versión consigue una mejora del 22% en Terminal-Bench 2.1 y un 15% en otras tareas relacionadas con .NET.

Reducción de costes y mejoras en producción

El argumento económico es uno de los puntos fuertes de MAI-Code-1.1-Flash. Según Microsoft, el modelo cuesta una cuarta parte de lo que costaba el anterior y consume menos tokens, lo que se traduce en un menor coste por tarea para los desarrolladores. La generación de tokens es un 25% más rápida en GitHub Copilot y el modelo necesita un 25% menos de tokens para completar una tarea.

En el entorno real, los datos de producción muestran una tasa de supervivencia del código un 4% superior, es decir, cuánto código generado por la IA se mantiene tras la edición y en el momento del commit. Además, las visitas recurrentes de los desarrolladores subieron un 9%, lo que sugiere una mayor retención entre los usuarios.

Entrenamiento desde cero para evitar disputas por destilación

Un detalle destacado es que Microsoft entrenó MAI-Code-1.1-Flash desde cero, con datos propios y trazables. Los ingenieros aseguran que no usaron destilación de modelos de terceros, una técnica popular entre empresas chinas para replicar el rendimiento de modelos como los de OpenAI y Anthropic. Esta decisión busca evitar problemas legales y de propiedad intelectual que han salpicado a otras compañías.

En comparación con otros modelos del mercado, Microsoft revisó datos de VS Code para evaluar la calidad del código y la eficiencia. Según la compañía, MAI-Code-1.1-Flash genera código de mayor calidad que Claude Haiku 4.5 y GPT-5.4 Mini. Frente a modelos más potentes como GPT-5.6 Luna o Kimi K2.7 Code, la IA de Microsoft no puede competir en calidad, pero sí en eficiencia: estos modelos requieren entre un 67% y un 94% más de tokens por turno y más turnos para llegar a un commit.

Disponibilidad y acceso

MAI-Code-1.1-Flash ya está disponible en GitHub Copilot y no requiere descarga ni instalación adicional. Para acceder a él, es necesario tener una cuenta de GitHub con un plan de Copilot activo, ya sea individual o empresarial. El modelo se puede utilizar dentro de VS Code y Visual Studio, las herramientas de desarrollo más extendidas en el ecosistema de Microsoft.

Con este lanzamiento, Microsoft refuerza su apuesta por modelos especializados y eficientes en el campo de la programación asistida por IA, un segmento cada vez más competitivo donde rivales como Anthropic, OpenAI y Google están presionando con sus propias soluciones.