微软完成 2.8T 参数基础模型 MAI-Base-2 预训练，算力效率达同类模型 4 至 12 倍

微软宣布已完成新一代基础模型 MAI-Base-2 的预训练工作。该模型总参数规模达 2.8T，活跃参数规模 80B，官方称其性能强于所有参测的开源权重模型。

在训练层面，MAI-Base-2 在 6000 个 NVIDIA GB200 GPU 上历经 38 天完成训练，平均浮点算力利用率为 21%，有效吞吐量为 89%。据微软介绍，其预训练算力效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4 至 12 倍。

微软表示，科学规模化、模型与基础设施协同设计、数据规模化三项举措对本次预训练尤为关键。目前该公司已启动新一代模型 MAI-Base-3 的准备工作。