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MAI-Code-1-Flash

MicrosoftProprietary

説明

MAI-Code-1-Flash is a Microsoft AI coding model built for fast, efficient assistance in everyday developer workflows, built end-to-end by Microsoft on clean and appropriately licensed data. It is trained directly with the GitHub Copilot harnesses used in production for agentic coding in real developer environments, and uses adaptive solution length control to stay concise on simple requests while spending more reasoning budget on complex tasks. It outperforms Claude Haiku 4.5 across coding benchmarks while using up to 60% fewer tokens, and is rolling out to GitHub Copilot individual users in Visual Studio Code via the model picker and the default Auto picker.

リリース日
2026-06-02
パラメータ
コンテキスト長
モダリティ

能力レーダー

60
general
60
coding
40
reasoning
68
science推定
60
agents
20
multimodal

専用の科学ベンチマークがない場合、Science は LLM Stats の科学スコアまたは推論能力から推定します。

ランキング

ランキングデータがありません

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Code

Artifacts Bench36.4%自己申告

Communication

Tau2 Telecom71.7%自己申告

Instruction Following

IFBench75.0%自己申告
AdvancedIF71.4%自己申告
Robust IF61.2%自己申告

Math

AIME 202692.5%自己申告
AMO Bench40.0%自己申告
FrontierMath6.3%自己申告

Reasoning

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)84.6%自己申告
SWE-Bench Verified71.6%自己申告
SWE-bench Multilingual65.5%自己申告
Frontier Science58.2%自己申告
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)54.8%自己申告
SWE-Bench ProPrinceton NLP (2024)51.2%自己申告
Humanity's Last Exam18.0%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)

AA評価データがありません

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Physics
80
Instruction Following
80
Biology
80
Chemistry
80
Communication
70
Reasoning
60
General
60
Code
60
Tool Calling
60
Frontend Development
50
Agents
50
Math
40
Vision
20

価格設定

価格データがありません

速度

速度データがありません

プロバイダー価格ランキング

プロバイダーデータがありません

外部リンク