Microsoft défie Claude et GPT en local avec MAI Code 1.1 Flash, exigeant 75 Go de RAM
Microsoft prépare l’arrivée d’une version locale de MAI Code 1.1 Flash dans GitHub Copilot, avec un objectif clair : exécuter un modèle de codage directement sur le PC, sans passer par les serveurs de l’entreprise. Cette approche réduit les coûts d’usage, mais elle impose aussi des exigences matérielles très élevées, ce qui limite pour l’instant l’accès à quelques machines seulement.
Un modèle de codage pensé pour tourner hors ligne
Le modèle MAI Code 1.1 Flash a été présenté par Microsoft AI et intégré à GitHub Copilot durant l’été. Microsoft indique qu’une version locale doit arriver d’ici la fin octobre, avec un fonctionnement sur Windows sans connexion Internet et sans facturation des jetons utilisés, puisque les calculs sont effectués sur la machine de l’utilisateur.
La version locale repose sur un modèle compressé de 53 Go. Microsoft précise qu’il faut au moins 53 Go de modèle en mémoire et recommande plus de 120 Go de mémoire vive sur la puce vidéo pour obtenir de bonnes performances. Dans la pratique, cela réserve l’usage à des configurations très haut de gamme, comme le Surface Laptop Ultra dans sa version 128 Go de mémoire unifiée.
Des performances correctes, mais encore en retrait face aux meilleurs
Sur le test Terminal-Bench 2.1, Microsoft annonce 62,9 % de réussite pour la version cloud du modèle. La version locale atteint 66,3 % selon les mesures internes de l’entreprise réalisées le 5 octobre sur un Surface Laptop Ultra. Ce test évalue des tâches de terminal, allant de l’entraînement d’un modèle à l’administration système.
Microsoft compare aussi son modèle à d’autres références du marché. Dans les chiffres cités, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra obtiennent des scores supérieurs, tandis que Claude Sonnet 5.5 et GPT-5.6 Luna restent également devant MAI Code 1.1 Flash. L’entreprise reconnaît donc un écart de performance sur les tâches les plus complexes, même si son modèle vise un meilleur compromis entre coût, vitesse et exécution locale.
Un déploiement progressif dans GitHub Copilot
Microsoft prévoit de proposer ce modèle dans GitHub Copilot en accès expérimental, via l’outil en ligne de commande, l’application et VS Code. Le mode Auto permettra à Copilot de choisir entre le modèle local et le cloud, tandis que l’utilisateur pourra aussi sélectionner manuellement la version locale.
Le modèle peut fonctionner avec un contexte maximal de 256 000 jetons, mais cette capacité fait grimper la mémoire utilisée à 75,5 Go. Microsoft précise également que les commandes de l’agent pourront être exécutées dans un bac à sable, afin de limiter l’accès aux fichiers et au réseau. Enfin, GitHub Copilot pourra se connecter à un serveur local compatible avec l’API d’OpenAI, ce qui élargit les options pour les développeurs.
Ce qu’il faut retenir
- Microsoft prépare une version locale de MAI Code 1.1 Flash pour GitHub Copilot, attendue d’ici fin octobre.
- Le modèle nécessite une mémoire très importante, avec 53 Go pour le modèle et jusqu’à 75,5 Go en contexte maximal.
- Les tests internes de Microsoft montrent des résultats solides, mais encore inférieurs à plusieurs concurrents sur les benchmarks cités.
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