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The Decoder • 45일 전

마이크로소프트 신모델, 딥시크에 가격·성능 모두 패배

IMP
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핵심 요약

마이크로소프트가 깃허브 코파일럿용 코드 모델인 'MAI Code 1.1 Flash'를 공개했지만, 성능과 가격 모두 오픈웨이트(OpenWeight) 기반인 딥시크(DeepSeek) 모델에 크게 밀리는 것으로 나타났습니다. 마이크로소프트가 오픈 AI를 지지한다고 발표한 것과 달리, 자사의 독점 모델을 밀어내기 위해 성능을 희생하면서까지 비용 절감과 수익 마진을 우선시하고 있기 때문입니다. 이는 개발자와 실무자들에게 모델 선택의 폭을 제한할 수 있는 중요한 움직임입니다.

번역된 본문

마이크로소프트의 새로운 MAI Code 1.1 Flash, 딥시크에 가격과 성능 모두 대패 Matthias Bastian | 2026년 8월 12일

마이크로소프트가 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)을 위한 코드 모델인 'MAI Code 1.1 Flash'를 출시했다. 마이크로소프트가 스스로 엄청난 팬이라고 주장하는 오픈웨이트(OpenWeight) 대안 모델들에 비해 가격과 성능 두 가지 측면에서 모두 뒤처질 때, 이 회사의 MAI 모델이 존재해야 하는 이유를 찾기란 어렵다.

마이크로소프트에 따르면 새로운 모델은 더 나은 코드를 작성하며, 토큰 효율성이 25% 향상되었고, 6월에 출시된 이전 모델에 비해 비용은 1/4 수준이다. 또한 개발자들은 해당 모델이 생성한 결과물을 4% 더 많이 수용(채택)한 것으로 나타났다. 이 모델은 "깃허브 코파일럿 내 수십만 개의 강화학습(reinforcement-learning) 환경"을 통해 훈련되었다.

벤치마크 테스트 결과, 이 모델은 이전 버전이나 Anthropic, OpenAI의 경량(mini) 모델들을 간신히 앞서지만 DeepSeek-V4-Flash-0731 에는 완벽하게 압도당한다.

[벤치마크 결과 요약]

  • MAI-Code-1.1-Flash: SWE-bench 72.6%, Terminal Bench 2.1 62.9%
  • DeepSeek-V4-Flash-0731: SWE-bench 미공개, Terminal Bench 2.1 82.7% (기타 경쟁 모델들 대비 높은 성능 기록)

이전보다는 저렴하지만 여전히 딥시크보다는 비싸 MAI-Code-1.1-Flash는 서류상으로는 저비용 모델처럼 보이지만, 더 뛰어난 성능을 자랑하는 딥시크(DeepSeek) 모델에 가격과 성능 두 가지 모두에서 뒤처진다. 토큰당 단순 비용만으로는 사용 효율성을 고려하지 않으면 전체 그림을 알 수 없지만, 딥시크가 유리한 격차는 어느 쪽을 계산하든 상당히 크다.

아마도 이것이 마이크로소프트가 모델 카드(model card)에 벤치마크 결과를 파묻어두고, 공식 발표에서는 애매한 개선 지표("코드 생존율 4% 증가, 재방문 9% 증가")만을 자랑하며 직접적인 비교는 생략하는 이유일 것이다.

[모델별 API 가격 구조 요약]

  • DeepSeek-V4-Flash: 가장 저렴 (입력 $0.14, 출력 $0.28 등)
  • MAI Code 1.1 Flash: 중간 (입력 $0.20, 출력 $1.20 등)
  • Claude Haiku 4.5: 가장 비쌈 (입력 $1.00, 출력 $5.00 등)

마이크로소프트의 '오픈 AI' 행보는 자사의 모델 전략과 맞지 않는다 이러한 모습은 최근 마이크로소프트가 스스로를 '오픈 AI의 챔피언(옹호자)'으로 포장하려는 움직임과 전혀 맞지 않는다. 이 회사는 DeepSeek-V4-Flash와 같은 더 뛰어나고 자유롭게 사용 가능한 대안을 채택하는 대신, 성능이 떨어지고 더 비싼 자체 독점 모델에 자원을 쏟아붓고 있으며, 오픈웨이트로 공개할 가능성도 희박하다.

그 이유는 최근 마이크로소프트가 비용 절감을 위해 기존의 OpenAI 및 Anthropic 모델을 자사의 더 저렴한 MAI 모델로 교체하며 벌어진 코파일럿(Copilot) 대대적인 개편의 이면과 동일할 것이다. 이는 성능을 포기하는 대신 더 나은 수익 마진을 얻는 트레이드오프였다.

MAI-Code-1.1-Flash 역시 똑같은 패턴을 따른다. 마이크로소프트 생태계 내 고객들은 앱과 사용 사례에 따라 여전히 다른 다양한 모델을 선택할 수 있지만, 마이크로소프트는 결국 자사 모델을 기본값으로 만들 가능성이 거의 확실시된다. 대부분의 사용자는 애초에 특정 AI 모델을 직접 바꿔서 사용하지 않기 때문에, 이 조치만으로도 거대한 시장 점유율을 확보하고 독점할 수 있다.

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Microsoft's new MAI Code 1.1 Flash gets crushed by Deepseek on both price and performance Matthias Bastian View the LinkedIn Profile of Matthias Bastian Aug 12, 2026 GPT-Image-2 prompted by THE DECODER Ask about this article… Search Microsoft has released MAI Code 1.1 Flash, a code model for GitHub Copilot. It's hard to see the point of Microsoft's MAI models when they trail OpenWeight alternatives on both price and performance, the same models Microsoft keeps saying it's a massive fan of. Microsoft says the new model writes better code, is 25 percent more token-efficient, and costs a quarter of its June predecessor. Developers accepted 4 percent more of its output. Training involved "hundreds of thousands of reinforcement-learning environments in GitHub Copilot." In benchmarks, it edges past its predecessor and mini-models from Anthropic and OpenAI but gets crushed by Deepseek-V4-Flash-0731 . Benchmark MAI-Code-1.1-Flash MAI-Code-1-Flash Haiku 4.5 GPT-5.4 mini DeepSeek-V4-Flash-0731 SWE-bench Verified 72.6% 71.6% 69.8% 69.2% Not published Terminal Bench 2.1 62.9% 51.7% 49.4% 60.7% 82.7% Cheaper than before, still pricier than Deepseek MAI-Code-1.1-Flash looks like a budget model on paper, but it trails the more capable Deepseek on both price and performance. Cost per token doesn't tell the whole story without factoring in usage efficiency, but the gap in Deepseek's favor is likely significant either way. Ad That might explain why Microsoft buries the benchmark results in the model card and only touts vague improvement metrics ("code survival rose 4% and return visits increased 9%") over its predecessor in the official announcement , skipping any direct comparisons. Ad DEC_D_Incontent-1 Model Input Input with Cache Output DeepSeek-V4-Flash $0.14 $0.0028 $0.28 MAI Code 1.1 Flash $0.20 $0.02 $1.20 Claude Haiku 4.5 $1.00 $0.10 $5.00 Microsoft's open AI talk doesn't match its model strategy None of this squares with Microsoft's recent push to paint itself as an open AI champion . Instead of tapping more capable, freely available alternatives like Deepseek-V4-Flash , the company is sinking resources into a weaker, pricier in-house model that's proprietary and likely won't get an open-weights release. The reason is probably the same one behind Microsoft's recent Copilot shakeup , where it swapped out OpenAI and Anthropic models for its own cheaper MAI alternatives to cut costs. The trade-off was worse performance for better margins. Ad MAI-Code-1.1-Flash fits the same pattern: Customers in the Microsoft ecosystem can still pick from different models depending on the app and use case, but Microsoft will almost certainly make its own models the default eventually. That alone would lock up a massive share of the market, since most users never actively choose a specific AI model anyway. Ad DEC_D_Incontent-2 AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now Source: Microsoft
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