Microsoft का MAI Code 1.1 Flash कीमत और प्रदर्शन में DeepSeek से पीछे

परिचय

Microsoft ने MAI Code 1.1 Flash जारी किया है, जो GitHub Copilot के लिए डिज़ाइन किया गया एक कोड जनरेशन मॉडल है। कंपनी का दावा है कि नया मॉडल बेहतर कोड लिखता है, 25 प्रतिशत अधिक टोकन-कुशल है, और इसकी लागत जून के अपने पूर्ववर्ती की तुलना में एक चौथाई है। हालांकि, बेंचमार्क तुलनाओं से पता चलता है कि मॉडल कीमत और प्रदर्शन दोनों में DeepSeek के V4 Flash से पीछे है, जो प्रतिस्पर्धी AI परिदृश्य में Microsoft की स्थिति पर सवाल उठाता है।

प्रदर्शन बेंचमार्क

आंतरिक बेंचमार्क में, MAI Code 1.1 Flash अपने पूर्ववर्ती और कुछ प्रतिस्पर्धी मॉडलों की तुलना में मामूली सुधार दिखाता है। SWE-bench Verified पर, इसने 72.6% स्कोर किया, जो MAI Code 1 Flash (71.6%), Haiku 4.5 (69.8%), और GPT-5.4 mini (69.2%) से आगे है। हालांकि, DeepSeek ने इस बेंचमार्क के लिए स्कोर प्रकाशित नहीं किया।

Terminal Bench 2.1 पर, परिणाम अधिक स्पष्ट हैं। MAI Code 1.1 Flash ने 62.9% स्कोर किया, जो अपने पूर्ववर्ती के 51.7% और Haiku 4.5 के 49.4% से महत्वपूर्ण सुधार है, लेकिन फिर भी DeepSeek V4 Flash के 82.7% से काफी पीछे है। यह अंतर इंगित करता है कि DeepSeek का मॉडल वास्तविक दुनिया के कोडिंग कार्यों में काफी अधिक सक्षम है।

मूल्य तुलना

Microsoft MAI Code 1.1 Flash को बजट-अनुकूल विकल्प के रूप में पेश करता है, लेकिन मूल्य निर्धारण पर करीब से नज़र डालने से पता चलता है कि यह अभी भी DeepSeek की पेशकश से अधिक महंगा है। इनपुट टोकन के लिए, MAI Code 1.1 Flash की लागत $0.20 प्रति मिलियन है, जबकि DeepSeek की $0.14 है। कैशिंग के साथ, कीमत MAI के लिए $0.02 और DeepSeek के लिए $0.0028 हो जाती है। आउटपुट टोकन वह जगह है जहां अंतर बढ़ता है: MAI $1.20 प्रति मिलियन चार्ज करता है, जबकि DeepSeek केवल $0.28 चार्ज करता है।

ये कीमतें Anthropic के Claude Haiku 4.5 की तुलना में काफी कम हैं, जो इनपुट के लिए $1.00, कैश के साथ $0.10, और आउटपुट के लिए $5.00 खर्च करता है। हालांकि, DeepSeek की कीमत Microsoft की तुलना में काफी कम है, जिससे यह लागत के प्रति जागरूक डेवलपर्स के लिए अधिक आकर्षक विकल्प बन जाता है।

टोकन दक्षता और उपयोगकर्ता अपनाना

Microsoft का दावा है कि MAI Code 1.1 Flash अपने पूर्ववर्ती की तुलना में 25 प्रतिशत अधिक टोकन-कुशल है, जिसका अर्थ है कि समान आउटपुट उत्पन्न करने के लिए कम टोकन की आवश्यकता होती है। यह दक्षता उपयोगकर्ताओं के लिए कम लागत में तब्दील हो सकती है, लेकिन कंपनी ने इस बारे में विस्तृत डेटा प्रदान नहीं किया है कि यह वास्तविक दुनिया की बचत में कैसे तब्दील होता है।

उपयोगकर्ता अपनाने के संदर्भ में, Microsoft रिपोर्ट करता है कि डेवलपर्स ने पिछले संस्करण की तुलना में मॉडल के आउटपुट को 4 प्रतिशत अधिक स्वीकार किया। इसके अतिरिक्त, कंपनी रिटर्न विज़िट में 9 प्रतिशत की वृद्धि नोट करती है, जो बताती है कि उपयोगकर्ता मॉडल को अधिक उपयोगी पा रहे हैं। हालांकि, ये मेट्रिक्स Microsoft के अपने मॉडलों के सापेक्ष हैं और यह संबोधित नहीं करते हैं कि मॉडल DeepSeek जैसे प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कैसा प्रदर्शन करता है।

प्रशिक्षण और विकास

Microsoft ने MAI Code 1.1 Flash को "GitHub Copilot में सैकड़ों हजारों सुदृढीकरण-सीखने के वातावरण" का उपयोग करके प्रशिक्षित किया। यह दृष्टिकोण मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए वास्तविक दुनिया के कोडिंग परिदृश्यों का लाभ उठाता है। कंपनी ने सटीक प्रशिक्षण डेटा या पद्धति का खुलासा नहीं किया है, लेकिन उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से सुदृढीकरण सीखने का उपयोग एक उल्लेखनीय रणनीति है।

रणनीतिक निहितार्थ

MAI Code 1.1 Flash की रिलीज़ Microsoft के ओपन AI चैंपियन के रूप में खुद को स्थापित करने के प्रयासों के बीच आई है। हालांकि, एक स्वामित्व मॉडल में निवेश करने का कंपनी का निर्णय जो कीमत और प्रदर्शन दोनों में DeepSeek जैसे ओपन-वेट विकल्पों से पीछे है, विरोधाभासी लगता है। Microsoft ने बार-बार ओपन-वेट मॉडलों के लिए प्रशंसा व्यक्त की है, फिर भी इसकी अपनी रणनीति इन-हाउस, बंद समाधानों का पक्ष लेती है।

संभावित कारण लागत में कटौती है। Microsoft ने हाल ही में अपने Copilot पेशकशों को फेरबदल किया, लागत कम करने के लिए OpenAI और Anthropic मॉडलों को अपने सस्ते MAI विकल्पों से बदल दिया। व्यापार-बंद बेहतर मार्जिन के लिए खराब प्रदर्शन है। MAI Code 1.1 Flash इस पैटर्न में फिट बैठता है: यह अपने पूर्ववर्ती से सस्ता है लेकिन फिर भी DeepSeek से अधिक महंगा है, और यह खराब प्रदर्शन करता है।

GitHub Copilot पारिस्थितिकी तंत्र में Microsoft के ग्राहक अभी भी ऐप और उपयोग के मामले के आधार पर विभिन्न मॉडलों में से चुन सकते हैं। हालांकि, Microsoft संभवतः अपने स्वयं के मॉडल को डिफ़ॉल्ट विकल्प बना देगा, जिससे उपयोगकर्ता कम प्रतिस्पर्धी समाधान में बंद हो जाएंगे। यह रणनीति उन डेवलपर्स को अलग-थलग कर सकती है जो प्रदर्शन और लागत को प्राथमिकता देते हैं।

निष्कर्ष

Microsoft का MAI Code 1.1 Flash अपने पूर्ववर्ती पर एक वृद्धिशील सुधार का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन यह कीमत या प्रदर्शन दोनों में DeepSeek के V4 Flash के साथ प्रतिस्पर्धा करने में विफल रहता है। स्वामित्व मॉडलों पर कंपनी का ध्यान ओपन AI पर अपने सार्वजनिक रुख के विपरीत है और अंततः तेजी से विकसित हो रहे AI बाजार में इसकी प्रतिस्पर्धात्मकता में बाधा उत्पन्न कर सकता है। जैसे-जैसे डेवलपर्स तेजी से लागत प्रभावी और उच्च प्रदर्शन वाले समाधान चाहते हैं, Microsoft को अपने दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने या अधिक चुस्त प्रतिस्पर्धियों से जमीन खोने का जोखिम उठाने की आवश्यकता हो सकती है।

यह लेख The Decoder की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।