微软AI完成MAI-Base-2预训练，称效率超DeepSeek-V4-Pro-Base四至十二倍
微软AI宣布完成2.8万亿参数MoE模型MAI-Base-2的预训练，自报其预训练计算效率比DeepSeek-V4-Pro-Base高4到12倍。
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微软AI于2026年10月15日在其官方博客“Lab Notes”中宣布，已完成新基础模型MAI-Base-2的预训练。该模型采用混合专家（MoE）架构，总参数量为2.8万亿，激活参数量为800亿。
微软在公告中声称，MAI-Base-2在其内部保留评估集上的表现优于所有测试过的开源权重模型。具体而言，微软称其预训练的浮点运算（FLOPs）效率比目前最强的开源基础模型DeepSeek-V4-Pro-Base高出4到12倍。
此次发布仅涉及预训练阶段的基础模型。微软表示，后续将公布基于该模型的推理性能等后训练结果。上述效率对比数据源自微软自测，尚未提供独立的第三方验证或公开基准测试细节。