マイクロソフトは2026年10月7日のWindowsおよびSurface発表会で、今月末を目途にGitHub CopilotにローカルAIモデルのサポートを導入すると発表しました。これにより、開発者はクラウド側のモデルと端末側のモデルを自由に切り替えたり、自動的なスケジュールを実装したりすることが可能になる予定です。
端側推論におけるメモリのボトルネックと長いコンテキストリソースの占有問題に対して、マイクロソフトは効率的な MAI Code1.1Flash MoEモデルを発表しました。このモデルには1370億の総パラメータと68億のアクティベーションパラメータがあり、量化と予測解読技術を組み合わせることで、メモリ使用量を大幅に減らしながらデバイス側のエンコード応答速度を向上させました。また、NVIDIA RTX Sparkハードウェアを搭載した新しいSurface Laptop Ultraにも先導的に搭載されています。
具体的な使用例では、ユーザーはGitHub Copilot CLI、Copilotアプリケーション、およびVisual Studio Codeを通じて、任意の推論モードを選択できます。Copilotのバックグラウンドが自動的にリソースを調整することを利用することも、Windows MLプロバイダーやOpenAIと互換性のあるローカルエンドポイントを通じてMAI Code1.1Flashなどのローカルモデルを呼び出すことも可能です。セキュリティ面では、システムはWindowsチームが構築したマイクロソフト実行コンテナ（MXC）を統合しており、各オペレーティングシステムのネイティブなコンテナ隔離機構を利用してコードの安全な実行を保証しています。
このアップグレードにより、AIコーディングアシスタントは、単なるクラウド依存から「クラウド＋端末」の協同的なハイブリッドアーキテクチャへと進化している。この措置により、ローカルモデルの導入のハードルが軽減され、高プライバシーで低遅延の開発環境に対しても、より効率的な実装方法が提供される。