微软完成 MAI-Base-2 预训练，称性能超过参测开源权重模型
Miranda 10月16日消息，微软宣布已完成新一代基础模型 MAI-Base-2 的预训练。官方信息显示，该模型在性能方面超过了所有参与测试的开源权重模型。参数方面，MAI-Base-2 的总参数规模为 2.8T，活跃参数规模为 80B。
训练规模与算力效率
该模型在 6,000 个 NVIDIA GB200 GPU 上完成训练，训练周期为 38 天。整个训练过程中，平均浮点算力利用率为 21%，有效吞吐量为 89%。微软同时公布了与 DeepSeek-V4-Pro-Base 的对比结果，称 MAI-Base-2 的预训练算力效率是后者的 4 至 12 倍。
预训练方法与后续计划
微软表示，科学规模化、模型与基础设施协同设计以及数据规模化三项举措，对 MAI-Base-2 的预训练起到了关键作用。目前，微软在继续完善 MAI-Base-2 的同时，已经启动下一代模型 MAI-Base-3 的准备工作。
