MAI-Base-2 在 2026 年 10 月 15 日由 Microsoft AI 在官方博客公布完成预训练。这是一个激活参数 800 亿、总参数 2.8T 的混合专家基础模型，是 6 月发布的 MAI-Base-1 的放大续作；官方称在自建的留出评测上，它的表现优于所测的全部开放权重模型。需要注意，它目前还在后训练阶段，权重并不公开下载。
38天、1.6万张卡的一次训练
按官方披露，这次训练在 2026 年 8 月至 9 月用 1.6 万张 GB200 跑了 38 天，平均算力利用率 21%，有效推进时间占比 89%。评测口径上，文本用与分词器无关的每字节比特数比较，代码用微软自有代码库，科学、数学与问答评测外包给第三方以降低训练集污染风险，全部评测集都做过去污染处理。对比对象包括 DeepSeek-V4-Pro-Base 等在 2026 年 10 月前可得的前沿检查点。
效率数字怎么读
官方最强调的是效率：按其缩放定律拟合，达到与 DeepSeek-V4-Pro-Base 相同评测水平所需的计算量只有对方的约四分之一到十二分之一。支撑这一结果的是三件事：考虑数据重复的缩放阶梯实验、让每层都用混合专家并解决其显存碎片问题的无丢弃路由，以及为超参数单独拟合的缩放规律。这些属于训练方法层面的自报结果，尚无第三方复现，读者宜把它看作微软训练配方的能力声明，而非已定的行业排名。
数据与商业化安排
微软强调训练数据来源可溯、使用自有有机数据、不靠蒸馏其他模型产出。后续路径是先用在自家产品，再通过 Foundry 把权重授权给可信合作伙伴，企业侧拿到的是来源清晰的模型而非公开下载。对普通开发者来说，短期内能接触到的是基于它的产品与 Foundry 渠道，具体评测成绩要等后训练完成后的下一轮公布。
