GitHub Copilot MAI-Code-1.1-Flash：9 月 10 日退役前的遷移檢查

先看懂 MAI-Code 的新舊版本#

GitHub 對新模型的公告提到，它加入原生 vision 支援，並改善 coding quality、instruction following、tool use 和 performance。這些是官方對模型的功能描述，不等於每個 repository 的任務都會得到相同輸出；遷移完成仍要以你的驗收條件為準。

先按方案和 policy 確認可用性#

GitHub 公告把可用方式分成幾個層級：

Business 與 Enterprise 的管理員需要在 Copilot settings 啟用 MAI-Code-1.1-Flash policy；公告指出這個 policy 預設關閉。因此「我在文件看到新模型」和「團隊成員能選到新模型」是兩個不同的驗證結果。

排查看不到模型時，依序確認：登入帳號、Copilot 方案、organization／enterprise policy、實際 client 版本，以及是否仍在 rollout 期間。先不要重裝 IDE 或刪除所有本機設定，因為服務端政策關閉時，重裝不會把模型變成可選。

搜尋 repository 裡的固定模型依賴#

先在 repository、CI 設定和團隊文件找出舊名稱。搜尋結果只是線索，每一筆都要回到實際使用入口確認：

1
rg -n -i \
2
  'MAI[-_ ]?Code[-_ ]?1[-_ ]?Flash|MAI[-_ ]?Code[-_ ]?1[.]1[-_ ]?Flash' \
3
  --glob '!node_modules/**' \
4
  --glob '!dist/**' \
5
  .

可以把命中位置分成四類：

• .vscode、Copilot 設定或團隊文件：更新選擇說明，避免新人照著選退役模型。
• CI、script 或 agent workflow：確認是否把模型 ID 寫死，並設計可替換設定或 fallback。
• 測試 prompt 和 snapshot：保留基準輸出，但標記它是舊模型結果，不能當成新模型一定相同的契約。
• 管理政策或 onboarding：確認新模型不是只對個人帳號開放，組織 policy 也已同步。

不要把所有含有 MAI 的文字都當成有效設定。模型名稱可能只是文章、測試資料或歷史紀錄；逐筆確認比大量取代更安全。

用固定任務做替代模型回歸#

準備一個不含 secrets 的小型 repository，讓新舊模型都完成同一個可檢查任務：

1
任務：讀取指定資料夾，列出三個測試缺口，輸出固定 Markdown 表格。
2
驗收：
3
1. 不修改檔案。
4
2. 每個缺口都指向實際檔案或測試名稱。
5
3. 輸出欄位順序固定。
6
4. 缺少輸入時要明確停止並說明原因。

至少記錄以下結果：

1. 使用的 client、登入方案和模型名稱。
2. 是否能完成同一個 tool call 或 agent 步驟。
3. 輸出是否符合格式、檔案範圍和不可寫入的限制。
4. 失敗時能否回到人工處理，而不是無限重試。

如果任務使用 Copilot cloud agent，也要把 reasoning level、額度和完成條件分開記錄；可以參考 Copilot cloud agent 的 reasoning level 檢查，不要把換模型和提高推理深度當成同一個修復。

9 月 10 日前的 rollout 清單#

• 在測試 organization 先啟用 MAI-Code-1.1-Flash policy，確認成員能看到替代模型。
• 更新固定模型 ID、文件、範例和 workflow 設定，保留變更前後的 diff。
• 完成至少一組固定任務的回歸，並記錄輸出、tool call、權限與失敗行為。
• 對使用 auto model selection 的團隊，確認新模型已能被實際入口選用，而不是只在公告或 pricing table 出現。
• 9 月 10 日後不需要另外刪除舊模型；GitHub 公告要求的是在退役前更新 workflow 和 integrations。

如果你之前處理過 Gemini 模型停用，可以參考 GitHub Copilot Gemini 模型退役後的檢查順序。兩篇文章的共同點是要把模型可見、模型可選和工作流已驗證分開；但這次 MAI-Code-1-Flash 有明確的未來退役日，應加入排程提醒。

結論：把模型 ID 當成有生命週期的依賴#

MAI-Code-1.1-Flash 的 rollout 和 MAI-Code-1-Flash 的退役是同一個遷移事件的兩面。先確認 policy 和方案，再搜尋固定依賴、完成小型回歸，最後把 9 月 10 日前的 rollout 設成可追蹤工作；這比等模型消失後臨時改一個名稱，更容易保留可驗證的 fallback。

常見問題#