MAI-Code-1.1-Flash: o modelo de programação da Microsoft que roda no próprio computador

A Microsoft colocou no seu catálogo público uma versão do MAI-Code-1.1-Flash, o seu modelo de inteligência artificial para programação, feita para rodar no próprio computador, sem depender da nuvem. A versão local foi anunciada em 7 de outubro de 2026, chegou ao catálogo de modelos da empresa em formato pronto para uso doméstico e, em 15 de outubro, ganhou suporte no llama.cpp, o programa mais usado para rodar IA em computador comum. O editor de código VS Code também já tem o recurso no código, ainda fora da versão estável. Há um porém: o modelo pede mais de 120 GB de memória. Esta matéria explica o que é o MAI-Code, o que a versão local promete, o que já está confirmado e o que ainda depende de confirmação.

A ficha

O que é o MAI-Code

MAI é a sigla da Microsoft AI, a divisão de inteligência artificial da Microsoft, liderada por Mustafa Suleyman. Desde 2025, a divisão lança modelos próprios: de voz, de imagem, de raciocínio e de programação. O MAI-Code-1-Flash foi apresentado em junho de 2026, e a versão 1.1 chegou ao GitHub Copilot, o assistente de programação da Microsoft, em 11 de agosto, com preço 73% menor que o da versão anterior e capacidade de ler imagens.

Segundo a ficha técnica, o modelo foi construído a partir do MAI-Thinking-1, o modelo de raciocínio da casa. Tem memória de trabalho de 256 mil tokens, os pedaços de texto que a IA processa, lê texto e imagem, foi treinado entre março e agosto de 2026, com conhecimento até dezembro de 2025, e trabalha só em inglês.

A família cresceu rápido. Em agosto de 2025 vieram o MAI-Voice-1, de voz, e o MAI-1-preview, o primeiro modelo de linguagem da divisão. Em outubro de 2025 chegou o MAI-Image-1, de imagens. Em 2 de junho de 2026, na conferência Build, a Microsoft apresentou sete modelos de uma vez, entre eles o MAI-Thinking-1 e o próprio MAI-Code-1-Flash. Em agosto, o MAI-Thinking-1 entrou em teste público, com cerca de 1 trilhão de parâmetros no total.

Essa família faz parte de uma mudança maior. Em abril de 2026, Microsoft e OpenAI revisaram o acordo entre as duas: a Microsoft continua licenciada a usar a tecnologia da OpenAI até 2032, mas sem exclusividade, e deixou de pagar à OpenAI uma parte da receita, enquanto a OpenAI segue pagando à Microsoft até 2030, com teto. A Microsoft continua acionista da OpenAI. No anúncio de junho, Suleyman falou em “autossuficiência de longo prazo” e num laboratório de superinteligência.

Como um modelo gigante cabe num computador

Os números do MAI-Code local parecem contraditórios: 137 bilhões de parâmetros, mas só 6,8 bilhões ativos. A explicação está na arquitetura chamada mistura de especialistas, ou MoE, na sigla em inglês.

Os parâmetros são os números ajustáveis que o modelo aprendeu no treinamento; quanto mais parâmetros, mais conhecimento guardado. Num modelo de mistura de especialistas, esse conhecimento é dividido em muitas partes especializadas, e, a cada pedaço de texto, um sistema de triagem escolhe só algumas delas para trabalhar. É como um hospital com cem especialistas em que cada paciente passa por três ou quatro. Por isso o modelo responde com a rapidez de um modelo pequeno.

Mas o hospital inteiro precisa estar aberto. Todos os 137 bilhões de parâmetros ficam carregados na memória, e é daí que vem a exigência de memória. Para caber, a Microsoft comprimiu os números do modelo, numa técnica chamada quantização, parecida com a compressão de uma foto: cada número passa a ser guardado com cerca de 3,3 bits, as menores unidades de informação de um computador, e o arquivo fica cerca de 80% menor que a versão da nuvem, com um pouco menos de precisão. A versão local também usa um modelo auxiliar, de cerca de 700 milhões de parâmetros, que adianta palavras prováveis e acelera a resposta em até duas vezes, segundo a Microsoft.

Há um detalhe nos números que a empresa não explicou. A ficha técnica de agosto descreve o modelo com 138 bilhões de parâmetros e 5 bilhões ativos. O material de outubro, sobre a versão local, fala em 137,9 bilhões e 6,8 bilhões ativos. O total praticamente coincide, mas a parte ativa mudou, e nenhuma das duas fontes comenta a diferença.

Que computador é preciso

Aqui está a principal condição. A Microsoft recomenda mais de 120 GB de memória RAM. O arquivo técnico do catálogo indica cerca de 96 GB de memória de vídeo, e, no uso máximo, o modelo pode ocupar até 75,5 GB.

A máquina usada pela Microsoft nos testes foi o Surface Laptop Ultra, com chip NVIDIA RTX Spark e até 128 GB de memória compartilhada, rodando Windows em processador ARM e o llama.cpp com aceleração da NVIDIA. A loja da Microsoft lista o aparelho a partir de US$ 2.599,99, sem dizer se esse preço é da versão de 128 GB. Ou seja, é um recurso para estações de trabalho e notebooks topo de linha, não para o computador doméstico comum.

A Microsoft não fez promessas para máquinas com 16, 32 ou 64 GB, e nenhuma fonte oficial cita suporte ao Mac.

O que está confirmado

No VS Code, segundo o pedido de alteração número 341325, o recurso é ativado por uma chave de configuração experimental, o editor não instala o llama.cpp sozinho, e só oferece o modelo em placas da NVIDIA onde ele caiba. A versão estável do VS Code de 14 de outubro, a 1.142, ainda não traz o recurso.

Como deve chegar ao Copilot

Segundo a Microsoft, o acesso experimental à versão local no aplicativo do Copilot, no Copilot de linha de comando e no VS Code estava previsto para até o fim de outubro. Mesmo quando o recurso estiver ligado, há um limite: a escolha automática de modelo do Copilot, o modo “Auto”, ainda nunca seleciona o MAI local, segundo o pedido de alteração do VS Code. Quem quiser usar o modelo no computador terá de escolhê-lo à mão.

Na versão da nuvem, o modelo já está disponível no GitHub Copilot desde agosto. Em contas de empresa, porém, ele vem desligado, e o administrador precisa liberá-lo.

O MAI local aparece num movimento maior do Windows. Em 7 de outubro, o The Register relatou que a Microsoft prepara um sistema chamado HydraFusion, para distribuir tarefas entre modelos locais e da nuvem, e que o Windows ML, a camada de IA do sistema, vai passar a trabalhar com o llama.cpp. A reportagem não cita o MAI-Code, mas mostra que rodar IA no próprio computador virou parte da estratégia do Windows.

O que ainda depende de confirmação

Duas informações que circularam pedem cautela.

A primeira é a licença. O arquivo técnico do catálogo marca a versão local como MIT, uma das licenças de software mais livres, e traz o texto completo. Mas a ficha técnica da versão na nuvem, de agosto, fala em termos de produto da Microsoft e do GitHub, e a licença MIT do repositório oficial cobre o software e a documentação. O blog e a página do catálogo não usam a palavra MIT. O mais seguro é dizer que a licença é MIT segundo o catálogo, e não como regra geral.

A segunda é o download sem conta. A página do catálogo pede login para começar. O único indício de que dá para baixar sem conta é um roteiro publicado nos comentários do llama.cpp por um usuário sem vínculo identificado com a Microsoft. Não há declaração oficial.

Também houve uma divergência de datas. A Microsoft disse em 7 de outubro que já dava para baixar o modelo, mas dois sites, o Kingy AI e o Muddaser, conferiram no dia seguinte e não acharam o link. A entrada no catálogo só foi aprovada em 8 de outubro.

O desempenho, segundo a Microsoft

A Microsoft divulgou resultados em dois testes de programação: o SWE-bench Verified, que mede a resolução de problemas reais de código, e o Terminal-Bench, que mede tarefas na linha de comando.

Os números foram medidos pela própria Microsoft, no ambiente do Copilot dentro do VS Code, e não no ambiente padrão de cada teste, e não foram reproduzidos por terceiros. A versão local perde menos de dois pontos para a da nuvem no SWE-bench e foi melhor que ela no Terminal-Bench, e a empresa não explicou por quê. Na mesma tabela, a Microsoft coloca o MAI à frente de modelos pequenos da Anthropic e da OpenAI, o que também é uma medição interna. A empresa ainda diz que a versão 1.1 melhorou 22% no Terminal-Bench e 15% em tarefas da plataforma .NET em relação à versão 1.0.

O que a imprensa disse

O contraste com junho é grande. Quando o MAI-Code-1-Flash foi apresentado, a discussão no Hacker News passou de 540 pontos e 255 comentários. Na época, o programador e blogueiro Simon Willison questionou a afirmação da Microsoft de que os dados de treino eram “limpos”. Já a versão local chegou quase em silêncio: até 15 de outubro, Simon Willison não tinha escrito sobre ela, e o artigo técnico do GitHub e do Windows teve 2 pontos e um comentário no fórum.

Por que importa

Rodar um modelo de IA no próprio computador tem três vantagens que a Microsoft destaca: o código não sai da máquina, não há cobrança por uso e o modelo funciona sem internet. Para empresas que lidam com código sigiloso, é uma diferença importante. O preço é o hardware: hoje, esse tipo de modelo exige computadores com muita memória.

A versão local também mostra a direção da Microsoft. Em vez de depender só de modelos de parceiros na nuvem, a empresa passa a oferecer modelos próprios que rodam nas máquinas dos desenvolvedores, dentro das suas próprias ferramentas, como o VS Code e o GitHub Copilot.

O fecho

O MAI-Code-1.1-Flash local é real, está no catálogo da Microsoft e já roda no llama.cpp. Mas ainda não é para todo mundo: exige mais de 120 GB de memória, tem licença com informações desencontradas e só chega oficialmente ao VS Code numa próxima versão. Para quem tem uma estação de trabalho potente e quer programar com IA sem mandar o código para a nuvem, é uma opção a acompanhar.

Fontes: 1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 9 · 10 · 11 · 12 · 13 · 14 · 15 · 16 · 17 · 18 · 19 · 20 · 21 · 22 · 23 · 24 · 25 · 26 · 27