微软已经完成了总参数达 2.8 万亿个新 AI 模型的预训练，并表示该模型的性能优于其测试的每个开放权重模型，同时与领先竞争对手相比，所需的计算能力减少了 12 倍。
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该模型 MAI-Base-2 拥有 800 亿个活动参数，并使用专家混合架构，为每个任务仅激活部分参数。微软表示，在四次评估中，其训练方法的计算效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4.2 至 12.3 倍。
该公告标志着微软在推动开发自己的前沿人工智能模型并减少对外部提供商的依赖方面又迈出了一步。该公司周四表示，MAI-Base-2 正在接受后期培训，预计稍后会有进一步结果。
8 月和 9 月，微软在 16,000 个 Nvidia GB200 GPU 上训练了该模型，历时 38 天，使用了约 50 万亿个训练令牌的语料库。其独特代币数据集比 6 月份发布的之前模型 MAI-Base-1 增长了约 36%。
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该公司表示，它是根据原始数据来训练模型的，而不是从其他人工智能系统中提取知识，它认为这一区别对于通过 Azure AI Foundry 将其模型权重授权给值得信赖的合作伙伴非常重要。
微软将性能提升归因于数据质量、模型架构和培训基础设施的改进。它还扩大了训练范围，将视觉本身纳入其中，图像相关材料占训练混合物的 18%。
该公司表示，其训练方案的计算效率是 MAI-Base-1 的 6.3 至 12.7 倍，反映了优化和模型设计方面的进步。
微软没有透露商业上市日期或定价。该公司表示，MAI-Base-3 的准备工作已经在进行中，并继续为其产品和企业客户开发自己的人工智能模型。
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