Microsoft a présenté une nouvelle version de son modèle de code basé sur l’IA, MAI-Code-1.1-Flash, spécialement conçu pour fonctionner directement sur les PC sous Windows, sans nécessiter de connexion Internet ni de serveurs cloud. Ce modèle, qui avait été introduit pour la première fois dans GitHub Copilot au début de l’été, effectue les calculs en local, ce qui supprime les coûts liés à l’utilisation de tokens. Il requiert 53 Go de mémoire de stockage, et Microsoft recommande plus de 120 Go de mémoire graphique pour des performances optimales. Il est actuellement disponible sur des machines haut de gamme comme le Surface Laptop Ultra, qui dispose de 128 Go de mémoire unifiée, car la version d’entrée de gamme n’en propose que 24 Go. Le modèle a été lancé le 11 août et est développé par Microsoft AI, la division en charge de la création de modèles internes et de l’établissement de leurs directives éthiques en septembre. Par rapport à la version précédente du modèle, MAI-Code-1.1-Flash permettrait de générer du code de meilleure qualité, plus rapidement et à un quart du coût. Dans GitHub Copilot, le nouveau modèle coûte 0,20 $ (environ 0,18 € HT) par million de tokens en entrée et 1,20 $ (environ 1,07 € HT) en sortie, contre 0,75 $ et 4,50 $ (environ 0,67 € et 4,02 € HT) pour l’ancienne version. Un token est un petit fragment de mot, l’unité de mesure utilisée par les systèmes d’IA pour lire, écrire et facturer leurs services. Microsoft affirme que l’exécution de ce modèle en local est huit à dix fois moins chère que celle de Claude Sonnet 5.5, un modèle concurrent. Toutefois, en termes de performances, MAI-Code-1.1-Flash obtient un score de 62,9 % sur Terminal-Bench 2.1, un test composé de 89 tâches terminales, ce qui est inférieur aux scores d’autres modèles comme GPT-5.6 Luna et Claude Opus 5.5. Microsoft a optimisé ce modèle pour qu’il fonctionne efficacement sur des machines locales, le rendant adapté à l’exécution de grands modèles d’IA directement sous Windows. Le modèle contient 137 milliards de paramètres, mais seulement 6,8 milliards sont actifs à chaque étape, ce qui réduit sa taille globale. Microsoft a également eu recours à la quantification, une technique qui stocke les paramètres avec moins de précision – environ 3,3 bits en moyenne –, réduisant ainsi la taille du modèle à 53 Go, soit 80 % de moins que la version cloud. Selon les tests menés par Microsoft le 5 octobre sur un Surface Laptop Ultra, la version locale du modèle affiche des performances légèrement supérieures sur Terminal-Bench 2.1, avec un taux de réussite de 66,3 % contre 62,9 % pour la version cloud. Cependant, les performances du modèle chutent lorsqu’il utilise sa fenêtre de contexte maximale de 256 000 tokens, augmentant l’utilisation de la mémoire à 75,5 Go. D’ici la fin octobre, GitHub Copilot proposera deux options expérimentales dans son outil en ligne de commande, son application et son éditeur VS Code. Le mode Auto permet à Copilot de choisir automatiquement entre le modèle local ou cloud, tandis que les développeurs peuvent sélectionner manuellement le modèle local. Les deux options permettent d’exécuter des commandes dans un bac à sable, un environnement isolé limitant l’accès aux fichiers et au réseau, si cette fonction est activée dans les paramètres du projet ou via la commande /sandbox. Bien que MAI-Code-1.1-Flash puisse représenter une solution économique pour les tâches de codage, il pourrait ne pas offrir des performances aussi élevées que d’autres modèles pour des tâches complexes. La version locale est initialement destinée aux PC équipés de la puce Nvidia RTX Spark, comme le Surface Laptop Ultra, dont les précommandes sont désormais ouvertes et dont la livraison débutera le 16 octobre. Le modèle peut également fonctionner sur d’autres configurations, à condition qu’elles disposent d’une VRAM suffisante.