幣界網消息，微軟宣佈完成新一代自研模型mai-base-2的預訓，該模型總參數達2.8萬億，採用moe混合專家架構，每次激活800億參數。今年8至9月，微軟動用1.6萬張NVIDIA GB200 GPU，訓練38天，處理約50萬億token。新模型首次引入原生視覺預訓，視覺數據佔訓練量的18%。內部測試顯示，mai-base-2在多個文本預測指標上超過deepseek-v4-pro-base、kimi、k3、qwen3.8等模型。微軟表示，若只想訓練出與deepseek-v4-pro-base同等水平的模型，所需算力僅為1/4至1/12。AI負責人Mustafa Suleyman稱，mai-base-2的預訓基座已強於支撐GPT-5.6的OpenAI模型，訓練算力僅爲後者的四分之一。該模型仍處於後訓練階段，微軟計劃將其用於自家產品，並通過Foundry向企業合作夥伴授權模型權重。