أعلنت مايكروسوفت في مؤتمر Windows وSurface الذي عُقد في 7 أكتوبر 2026 أنها ستضيف دعم نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية لبرنامج GitHub Copilot قبل نهاية هذا الشهر، مما يسمح للمطورين بالتبديل الحر بين النماذج على السحابة وجهازي الجوال أو تحقيق تنظيم تلقائي.
لمعالجة مشاكل قيود الذاكرة ومشكلة استهلاك موارد السياق الطويل في الاستدلال على الجانب الطرفي، أطلقت مايكروسوفت نموذج MoE المختلط MAI Code1.1Flash عالي الكفاءة. يحتوي هذا النموذج على 137 مليار متغير رئيسي و6.8 مليار متغير نشط، ويجمع بين تقنيات التقييم والترجمة الاستثمارية لخفض استهلاك الذاكرة بشكل كبير مع تحسين سرعة استجابة الترميز على الجهاز، وقد تم تطبيقه لأول مرة على جهاز Surface Laptop Ultra الجديد المزود بمعالج NVIDIA RTX Spark.
في التطبيقات العملية، يمكن للمستخدمين اختيار نمط الاستدلال بشكل مستقل من خلال أداة CLI لGitHub Copilot، تطبيق Copilot، وVisual Studio Code. يمكنهم الاعتماد على التنسيق التلقائي لمركز Copilot في تنظيم الموارد، أو يمكنهم تحديد استدعاء النماذج المحلية مثل MAI Code1.1Flash من خلال مورد Windows ML أو نقاط النهاية المحلية المتوافقة مع OpenAI. من ناحية الأمان، يتم دمج حاوية تنفيذ مايكروسوفت (MXC) التي تم إنشاؤها بواسطة فريق Windows في النظام، وذلك باستخدام آلية العزل الخاصة بالحاويات في كل نظام تشغيل لضمان أمان تشغيل الكود.
تُعَدُّ هذه التحديثات دليلاً على أن مساعد الترميز الذكي يتحرك بسرعة نحو هيكل مختلط يجمع بين الخدمات السحابية والجهاز، بدلاً من الاعتماد الكامل عليها. لا تُبسّط هذه الخطوة فقط مستوى تطبيق النماذج المحلية، بل توفر أيضًا حلولاً أكثر كفاءة لمواقف التطوير التي تتطلب خصوصية عالية وانتظار منخفض.