微软完成 MAI-Base-2 预训练：2.8T 总参数，FLOPs 效率超 DeepSeek 4-12 倍
gordic_aleksa · x · 2026-10-16
gordicaleksa 祝贺微软 MAI 团队，并附上官方博客《Frontier Pre-training at Microsoft AI》要点：
- 微软已完成新旗舰基座模型 MAI-Base-2 的预训练：MoE 架构，800 亿激活参数 / 2.8 万亿总参数
- 此前 6 月发布的 MAI-Thinking-1 是在 MAI-Base-1 之上后训练的通用推理模型
- MAI-Base-2 在其 held-out 评测上超越所有测试过的开源权重模型
- 预训练 FLOPs 效率比最强开源基座 DeepSeek-V4-Pro-Base 高 4-12 倍，节省的算力被用于训练更大的模型
- 团队还分享了包括 dropout scaling laws 在内的预训练洞察
这是微软自研前沿模型路线的重要节点，官方放出的 scaling law 经验值得研究者细读。
所属事件:微软官宣 MAI-Base-2：2.8T 参数 MoE 基座模型完成预训练(5 条相关)→
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