Si eres programador, esta nueva IA de Microsoft es más rápida y barata que Claude Code

Microsoft ha lanzado una nueva IA para competir con Claude Code y otros modelos de desarrollo de software.

Conocido como MAI-Code-1.1-Flash, el modelo está pensado para tareas de programación dentro de GitHub Copilot.

Según sus creadores, esta IA supera en calidad, velocidad y coste a su predecesor y puede hacer frente a otros modelos de la industria.

MAI-Code-1.1-Flash llega como reemplazo al modelo que lanzó Microsoft durante la pasada Build 2026 .

En una publicación de su blog, el gigante tecnológico asegura que esta versión produce código de mayor calidad , consume menos tokens y cuesta una cuarta parte de lo que costaba el modelo anterior.

En términos generales, MAI-Code-1.1-Flash es un modelo pequeño y eficiente que se desempeña bien en tareas rápidas e iterativas a la hora de programar.

Microsoft menciona que priorizó dos áreas que los desarrolladores señalaron como relevantes, y son la línea de comandos y el rendimiento en proyectos .NET.

De acuerdo con los primeros benchmarks, esta versión consigue una mejora del 22% en Terminal-Bench 2.1 y 15% en otras tareas relacionadas con .NET.

Para evitar problemas con otras empresas, 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 que ya se volvió popular entre las empresas chinas que intentan hacer frente a OpenAI y Anthropic.

Dejando de lado los benchmarks, Microsoft afirma que su nuevo modelo tiene lo suficiente para brillar en el entorno real.

Según los datos de producción, la tasa de supervivencia del código aumentó un 4%, mientras que las visitas recurrentes de los desarrolladores subieron un 9%.

La primera métrica tiene que ver con cuánto código generado por la IA se mantiene tras la edición y en el momento del commit. ¿Por qué deberías usar MAI-Code-1.1-Flash para programar? Una ventaja puntual de MAI-Code-1.1-Flash es su eficiencia.

La tecnológica menciona que los tokens se generan un 25% más rápido en GitHub Copilot y que el modelo necesita un 25% menos para completar una tarea.