Por Canuto  

Microsoft lanzó su nuevo modelo de código MAI Code 1.1 Flash para GitHub Copilot, pero el análisis de The Decoder muestra que DeepSeek lo supera ampliamente en precio y rendimiento. La estrategia de Microsoft de usar modelos propios contrasta con su discurso de IA abierta.
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  • Microsoft lanzó MAI Code 1.1 Flash, un modelo para GitHub Copilot, que queda rezagado frente a DeepSeek en benchmarks clave.
  • DeepSeek ofrece precios por token significativamente más bajos, hasta 4 veces más económico en salida.
  • La decisión de Microsoft de usar modelos propios apunta a ahorrar costos, pero sacrifica rendimiento y contradice su postura de apertura.

La batalla por la supremacía en la inteligencia artificial de código tiene un nuevo capítulo. Microsoft lanzó MAI Code 1.1 Flash, un modelo para GitHub Copilot, y The Decoder analizó sus resultados frente a DeepSeek.

Un nuevo modelo con promesas de eficiencia

Microsoft presentó el 12 de agosto de 2026 su nuevo modelo MAI Code 1.1 Flash, orientado a tareas de programación. La compañía afirmó que el modelo escribe mejor código y es un 25 por ciento más eficiente en tokens.

El costo del nuevo modelo es una cuarta parte del de su predecesor lanzado en junio. Los desarrolladores aceptaron un 4 por ciento más de su producción, y las visitas de retorno aumentaron un 9 por ciento.

El entrenamiento involucró “cientos de miles de entornos de aprendizaje por refuerzo en GitHub Copilot”, según el comunicado oficial. La compañía destacó estas mejoras como evidencia del avance del modelo.

En los benchmarks internos, MAI Code 1.1 Flash supera a su versión anterior y a los mini-modelos de Anthropic y OpenAI. Sin embargo, la comparación con DeepSeek no es favorable para Microsoft.

No se incluyeron comparaciones directas con DeepSeek en el anuncio oficial. Solo se mencionaron métricas de mejora generales sin referencias externas.

Resultados en benchmarks: DeepSeek se impone

Los resultados de los benchmarks muestran una brecha significativa a favor de DeepSeek. En Terminal Bench 2.1, DeepSeek-V4-Flash alcanza un 82,7 por ciento, mientras que MAI Code 1.1 Flash obtiene un 62,9 por ciento.

En SWE-bench Verified, MAI Code 1.1 Flash marca un 72,6 por ciento, superando a su predecesor (71,6 por ciento) y a Haiku 4.5 (69,8 por ciento) y GPT-5.4 mini (69,2 por ciento). DeepSeek no publicó resultados para esta prueba.

La superioridad de DeepSeek en Terminal Bench es notable, con casi 20 puntos de diferencia. Esta prueba mide la capacidad de ejecutar tareas en terminales reales, un aspecto crucial para desarrolladores.

Aunque Microsoft destaca mejoras sobre su propio modelo anterior, la comparación con DeepSeek revela que la brecha de rendimiento es considerable. La comparación directa muestra que DeepSeek es superior en el benchmark más relevante.

La elección de benchmarks por parte de Microsoft parece deliberada para evitar comparaciones desfavorables. La compañía prefiere resaltar avances relativos en lugar de cifras absolutas frente a la competencia.

Costo por token: una diferencia abismal

El costo por token es otro factor donde DeepSeek lleva la delantera. Según los datos publicados, DeepSeek-V4-Flash cobra USD $0,14 por millón de tokens de entrada y USD $0,28 por millón de tokens de salida.

MAI Code 1.1 Flash tiene un precio de USD $0,20 para entrada y USD $1,20 para salida. Esto significa que la salida de DeepSeek es casi 4,3 veces más barata.

Además, el precio de caché de entrada de DeepSeek es de USD $0,0028, frente a USD $0,02 de Microsoft. Esto representa una diferencia de más de 7 veces.

Aunque el costo por token no cuenta toda la historia sin considerar la eficiencia, la brecha es significativa. El análisis de The Decoder señala que probablemente DeepSeek sea más económico incluso en uso real.

Estos precios colocan a DeepSeek como una alternativa mucho más atractiva para desarrolladores y empresas. La ventaja de Microsoft en integración con GitHub Copilot podría no compensar la diferencia de costos.

La estrategia de Microsoft: ¿abierta o propietaria?

Microsoft ha intentado posicionarse como un defensor de la IA abierta, pero la decisión de usar modelos propios contradice esa narrativa. En lugar de aprovechar alternativas como DeepSeek, la empresa invierte en un modelo interno más débil y caro.

La razón detrás de esta estrategia es probablemente el ahorro de costos. En la reciente reorganización de Copilot, Microsoft reemplazó modelos de OpenAI y Anthropic por sus alternativas MAI para reducir gastos.

Según el análisis, el cambio resultó en un peor rendimiento a cambio de mejores márgenes. Los clientes pueden elegir otros modelos, pero Microsoft probablemente hará los suyos predeterminados.

Eso podría bloquear una parte masiva del mercado, ya que la mayoría de usuarios no cambian activamente de modelo de IA. La integración por defecto favorece los intereses comerciales de Microsoft.

La postura de Microsoft sobre IA abierta parece ser más de marketing que de práctica real. La empresa no publica los pesos de MAI Code, lo que contradice su discurso de apertura.

Implicaciones para el ecosistema de IA

La comparación refleja una tendencia más amplia: los modelos de peso abierto de DeepSeek están desafiando a los gigantes tecnológicos. El rendimiento superior y el precio más bajo los convierten en opciones atractivas.

Para Microsoft, la presión por mantener su ecosistema cerrado podría resultar contraproducente. Si los desarrolladores pueden obtener mejores resultados con DeepSeek, la adopción de Copilot podría verse afectada.

La transparencia de DeepSeek en sus resultados también genera confianza. Mientras Microsoft oculta comparativas desfavorables, DeepSeek publica sus benchmarks abiertamente.

Los usuarios de GitHub Copilot podrían notar la diferencia en calidad y costo si comparan modelos. La elección por defecto de Microsoft podría no ser la más eficiente.

El futuro de la IA de código depende de equilibrar rendimiento, costo y apertura. Microsoft tendrá que reconsiderar su estrategia si quiere competir con alternativas como DeepSeek.


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