鲸云网10月16日消息，据媒体报道，微软当地时间昨日宣布，已完成新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 的预训练工作。微软称，该模型在性能上强于所有参测的开源权重模型。
官方披露的参数显示，MAI-Base-2 总参数规模达到 2.8T（万亿），活跃参数规模为 80B（十亿），在 6,000 个 NVIDIA GB200 GPU 上历时 38 天完成训练。整个训练过程的平均浮点算力利用率为 21%，有效吞吐量为 89%。
微软方面表示，MAI-Base-2 的预训练算力效率达到 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4 至 12 倍。大模型训练普遍受算力规模与能耗约束，单位算力所能产出的模型能力，正成为衡量训练方案优劣的核心指标之一。
据微软介绍，三项举措对 MAI-Base-2 的成功预训练尤为关键：科学规模化、模型与基础设施的协同设计，以及数据规模化。这三者分别对应算法、硬件与语料层面的系统整合。
在完善 MAI-Base-2 的同时，微软已启动 MAI-Base-3 的准备工作。这意味着这家科技巨头在自研基础模型上的投入仍在加码，后续代际的路线图已经铺开。
编辑：华磊
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