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Microsoft défie Claude et GPT en local, mais réclame 75 Go de RAM avec son nouveau modèle MAI Code 1.1 Flash
Microsoft a présenté ce mercredi 7 octobre, dans un billet publié sur son blog technique Command Line, une version de MAI-Code-1.1-Flash qui tourne directement sur un PC Windows, sans passer par ses serveurs, de manière gratuite. Ce modèle d’IA spécialisé dans le code est arrivé cet été dans GitHub Copilot.
En local, les calculs se font sur la machine, et Microsoft explique ainsi qu’ils ne seront pas facturés. Il faut surtout loger 53 Go de modèle en mémoire, et Microsoft recommande plus de 120 Go de mémoire vive sur la puce vidéo pour de bonnes performances. Pour l’instant, ça réserve l’expérience à des machines comme le Surface Laptop Ultra, dans sa version à 128 Go de mémoire unifiée (la configuration d’entrée n’en a que 24 Go).
Le modèle lui-même date du 11 août. Il vient de Microsoft AI, la division qui conçoit les modèles maison du groupe et qui leur a même rédigé un code de conduite en septembre. Cette division résumait alors sa promesse dans le titre de son annonce : un code de meilleure qualité, produit plus vite, pour un quart du prix de la première version présentée en juin.
GitHub Copilot est l’assistant de programmation de Microsoft, à ne pas confondre avec l’assistant Copilot grand public, qui sait lui aussi coder. Dans GitHub Copilot, MAI-Code-1.1-Flash coûte 0,20 dollar (environ 0,18 euro HT) par million de jetons en entrée et 1,20 dollar (environ 1,07 euro HT) en sortie, contre 0,75 et 4,50 dollars (environ 0,67 et 4,02 euros HT) pour la version précédente. Un jeton est un fragment de mot de quelques caractères, l’unité avec laquelle les IA lisent, écrivent et facturent.
Mais le plus intéressant, c’est que Microsoft propose désormais de faire tourner ce modèle sur un PC local, sans Internet, et sans payer les tokens utilisés puisque c’est la puissance du PC qui est utilisé.
Côté performances, Microsoft annonce 62,9 % de réussite sur Terminal-Bench 2.1. Ce test compte 89 tâches à accomplir dans un terminal, de l’entraînement d’un modèle à l’administration système. Sur le classement tenu par Vals AI, Claude Opus 5.5 atteint 87,6 % et GPT-6 Astra 87,3 %. GPT-5.6 Luna monte à 79 % et Claude Sonnet 5.5 à 83,1 %.
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Les outils de mesure diffèrent d’un classement à l’autre, donc on parle d’un ordre de grandeur. Même avec cette réserve, le modèle de Microsoft reste nettement derrière, y compris face à GPT-5.6 Luna.
Quand Microsoft se compare à un concurrent, il choisit GPT-OSS-120B, le modèle ouvert d’OpenAI, dans une version compressée par Unsloth, qui peut tourner sur des ordinateurs en local. Celui-ci obtient 32 % sur SWE-Bench Verified, un test de 500 vrais bugs à corriger, contre 72,6 % pour MAI-Code-1.1-Flash dans sa version cloud, et 70,8 % pour sa version locale.
Microsoft prépare plus largement l’exécution de gros modèles d’IA en local sur Windows, et MAI-Code-1.1-Flash s’y prête par sa conception. Il s’agit d’un mélange d’experts : sur 137 milliards de paramètres, les réglages internes du modèle, seuls 6,8 milliards travaillent à chaque étape. Microsoft l’a aussi quantifié, c’est-à-dire qu’il a stocké chaque paramètre avec moins de précision, environ 3,3 bits en moyenne. Le modèle ne pèse plus que 53 Go, 80 % de moins que la version cloud, et garde 70,8 % sur SWE-Bench Verified.