微软完成 SOTA 基模 MAI-Base-2 预训练，称性能强于所有参测开源权重模型

微软完成 SOTA 基模 MAI-Base-2 预训练，性能强于所有参测开源权重模型

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决策要点

微软自研基模把卖点放在预训练算力效率而非性能榜单，全部关键数据出自官方口径，暂无独立验证。

影响：微软自研基模若进入产品化，企业可在 OpenAI 之外多一个模型选项；4~12 倍效率口径若获独立验证，成本测算基线需重新校准；当前数据均为官方自述，尚不构成选型依据。
参考：可考虑将 4~12 倍效率数据按官方口径对待，等独立评测或模型可用后再纳入供应商对比；已使用微软 AI 服务的企业值得盘点 OpenAI 模型依赖占比。
依据：参数规模、6,000 块 GB200 与 38 天训练时长，以及对 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍效率对比，均为微软官方口径，暂无独立验证。

正文

IT之家 10 月 16 日消息，Microsoft（微软）当地时间昨日宣布，其已经完成了新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 的预训练工作。这一模型在性能方面强于所有参测开源权重模型。

MAI-Base-2 总参数规模达 2.8T，活跃参数规模 80B，在 6,000 个 NVIDIA GB200 GPU 上历经 38 天训练而成。在整个训练过程中，该模型平均浮点算力利用率为 21%、有效吞吐量为 89%。

根据微软的说法，MAI-Base-2 的预训练算力效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍。

微软完成 SOTA 基模 MAI-Base-2 预训练，性能强于所有参测开源权重模型

微软表示，三项举措对于 MAI-Base-2 的成功预训练尤为重要：科学规模化、模型-基础设施协同设计、数据规模化。在完善 MAI-Base-2 的同时，这家科技巨头已启动 MAI-Base-3 的准备工作。

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微软自研基模把卖点放在预训练算力效率而非性能榜单，全部关键数据出自官方口径，暂无独立验证。

影响：微软自研基模若进入产品化，企业可在 OpenAI 之外多一个模型选项；4~12 倍效率口径若获独立验证，成本测算基线需重新校准；当前数据均为官方自述，尚不构成选型依据。
参考：可考虑将 4~12 倍效率数据按官方口径对待，等独立评测或模型可用后再纳入供应商对比；已使用微软 AI 服务的企业值得盘点 OpenAI 模型依赖占比。
依据：参数规模、6,000 块 GB200 与 38 天训练时长，以及对 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍效率对比，均为微软官方口径，暂无独立验证。