微软当地时间昨日宣布，其新一代SOTA基础模型MAI-Base-2的预训练工作已正式完成。该模型在性能上超越了所有参与测试的开源权重模型，成为微软在基础模型领域的最新成果。

从规模与训练配置看，MAI-Base-2总参数规模达到2.8T，活跃参数规模为80B。整个预训练过程在6000个NVIDIA GB200 GPU上运行，历时38天。训练期间，该模型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的预训练算力效率是DeepSeek-V4-Pro-Base的4至12倍。微软将这一成果归因于三项关键举措：科学规模化、模型-基础设施协同设计以及数据规模化。

在推进MAI-Base-2完善的同时，微软已启动下一代模型MAI-Base-3的准备工作。此前微软曾表示，其自研模型仅凭OpenAI同类产品四分之一的算力便实现了超越。