先了解这件事
微软AI主管Mustafa Suleyman于2026年10月16日宣布,微软AI已拥有自研的3T参数级最先进预训练基座模型。微软AI博客同日披露,该模型为MAI-Base-2,采用MoE架构,总参数2.8万亿、激活参数800亿,已完成预训练,在内部留出评测上优于其测试的所有开放权重模型;预训练FLOPs效率比最强的开放基础模型DeepSeek-V4-Pro-Base高4至12倍,训练使用16k块GB200 GPU、历时38天,平均MFU 21%、goodput 89%,基于有机数据训练、不涉及其他模型蒸馏。目前该模型正进行后训练,微软计划通过Foundry向可信伙伴授权模型权重。财联社同日报道称,Suleyman在员工大会上表示该模型性能超过目前驱动GPT-5.6 Sol的模型,训练算力仅为OpenAI的四分之一。
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最新进展 · 正式报道
微软完成 2.8 万亿参数 MAI-Base-2 预训练事件进展
1 个已确认进展
- 来源：Microsoft AI Blog
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月20日
The Elec
微软完成 2.8 万亿参数 MAI-Base-2 预训练
微软在官方博客中称已完成自研大模型 MAI-Base-2 的预训练，总参数 2.8 万亿、激活参数 800 亿，全部层采用 MoE 架构。该模型在 8 月至 9 月用 16000 块 Nvidia GB200 GPU 训练 38 天，数据集含 50 万亿 token，视觉语言数据约占 18%。微软称其预训练算力效率达到 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4.2 至 12.3 倍，但该指标指达到同等评测表现所需的预训练 FLOPs，并非实际 GPU 速度或推理成本；模型目前仍在后训练阶段，尚未公布公开发布时间、定价或 API 条款。
10月17日
SiliconANGLE
微软发布 2 万亿参数基座模型 MAI-Base-2
微软 AI 研究团队公布基座模型 MAI-Base-2，采用全 MoE 架构，总参数 2 万亿、每次提示激活 800 亿。微软称其在科学、编程和数学的内部基准上超过 DeepSeek-V4-Pro-Base，部分指标上硬件效率最高提升 12 倍。该模型用 16000 块 NVIDIA GB200 训练 38 天，数据集为 50 万亿 token，其中约五分之一用于训练集成的计算机视觉模块；权重将通过 Azure 以授权方式提供给可信合作伙伴。
10月16日
IT之家·人工智能
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
微软宣布已完成新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 的预训练，称其性能强于所有参测开源权重模型。该模型总参数 2.8T、活跃参数 80B，在 6,000 个 NVIDIA GB200 GPU 上训练 38 天，平均浮点算力利用率 21%、有效吞吐量 89%。微软称其预训练算力效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍，并已启动 MAI-Base-3 的准备工作。
Latent Space精选
Goodfire 的 Nick Cammarata 提出神经网络已足够清晰，称多义性判断有误
Goodfire 的 Nick Cammarata 发布文章提出，多数神经元本身是可解读的，许多著名的多义性案例属于误读；他称 2023 年在 OpenAI 的自动可解释性工作只找到约 2% 可解读神经元。相关讨论提到 Qwen-32B 中 90% 的神经元只承担一项功能。Neel Nanda 表示这没有改变他的关键判断，仍认为存在表征叠加，弱激活承载记忆事实；Leo Gao 主张用神经元模拟的 KL 指标来评判解释，Pfau 指出论文尚未发表。
IT之家·人工智能
微软称自研模型 MAI-Base-2 仅用 OpenAI 四分之一算力即超越同类产品
微软 AI 业务 CEO 苏莱曼在员工大会上称，微软自研预训练基础模型 MAI-Base-2 性能超过驱动 GPT-5.6 Sol 的模型，训练算力仅为 OpenAI 的四分之一。他称微软曾私下将 MAI-Base-2 与包括代号 Spud 在内的多款 OpenAI 模型比较，在测试 AI 理解和预测信息规律的能力时取得更好成绩，比较依据是微软掌握的 OpenAI 模型技术资料。苏莱曼还称该模型所需计算量只有 DeepSeek 的十二分之一，但未透露比较对象是何种 DeepSeek 模型。
财联社精选
微软发布 MAI-Base-2 基础模型，称性能超越驱动 GPT-5.6 的模型且算力仅为其四分之一
微软发布自研预训练基础模型 MAI-Base-2，采用 MoE 架构，总参数量 2.8 万亿、激活参数量 800 亿。微软 AI 主管苏莱曼在员工大会上称，该模型性能超过目前驱动 GPT-5.6 Sol 的模型，训练算力仅为 OpenAI 的四分之一；微软博客称其训练方法在四项评估中计算效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高出 4.2 到 12.3 倍。微软私下还将该模型与 OpenAI 代号 Spud 的模型对比，称在衡量 AI 理解和预测信息模式的测试中表现更好，比较基于微软掌握的相关技术信息。
Mustafa Suleyman
微软 MAI 发布 3T 参数级自研预训练基座模型
Mustafa Suleyman 宣布 MAI 已拥有 3T 参数级别的 SOTA 预训练基座模型，完全由 MAI 内部自研。后训练结果即将公布，技术博客中有更多细节。
Microsoft AI Blog一手精选
微软 AI 完成 MAI-Base-2 预训练，2.8T 参数 MoE 基础模型
微软 AI 宣布完成新一代基础模型 MAI-Base-2 的预训练，这是一个 80B 激活参数、2.8T 总参数的 MoE 模型，在内部留出评测上优于其测试的所有开放权重模型。微软称其预训练 FLOPs 效率比最强的开放基础模型 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4-12 倍，训练使用 16k 块 GB200 GPU、历时 38 天，平均 MFU 21%、goodput 89%。该模型基于有机数据训练、不涉及其他模型蒸馏，目前正进行后训练，微软计划通过 Foundry 向可信伙伴授权模型权重。
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- 31 10月16日 22:00
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