微软 MAI 自研 3T 参数基座模型亮相，多项 held-out 评测领先
soldni · x · 2026-10-16
Mustafa Suleyman 宣布微软 MAI 团队完全自研的 3T 参数量级预训练 base 模型达成 SOTA，后训练结果即将公布。研究人员转发评价「it's a Good Model」，并解释后训练需要时间。
配图显示在内部 held-out 评测（bits per byte，越低越好）上：
- MAI-Base-2（80B/2.8T）在 Code、QA、STEM、Math 四项上全面领先，如 QA 0.4162、Math 0.3561
- 对比对象包括 MiMo-V2-6-Pro-RL、Qwen3.8、DeepSeek-V4-Base、Kimi-K3 等后训练模型
- MAI-Base-1（35B/1.1T）也已超过多数更大的对比模型
所属事件:微软自研基座模型 MAI-Base-2 亮相,2.8T 参数预训练效率超 DeepSeek(3 条相关)→
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