15 октября 2026 года Microsoft сообщила о завершении предварительного обучения MAI-Base-2. Это базовая модель архитектуры MoE: в ней 80 млрд активных параметров при 2,8 трлн параметров в целом.
По заявлению компании, MAI-Base-2 превзошла все модели с открытыми весами, которые Microsoft проверила на внутренних отложенных тестах. В публикации не приведены полные результаты этих сравнений, поэтому оценить разницу между моделями по опубликованным данным нельзя.
Microsoft также сравнила эффективность предварительного обучения. По ее оценке, MAI-Base-2 потребовала в 4–12 раз меньше вычислений FLOPs на этапе pre-training, чем DeepSeek-V4-Pro-Base, названная в публикации наиболее эффективной открытой базовой моделью в этом сравнении.
Компания сообщила, что использовала полученную экономию вычислений для обучения более крупной модели. Это пояснение относится к заявленному Microsoft сравнению эффективности; независимая проверка этих оценок в публикации не указана.
В материале приведена диаграмма сравнения MAI-Base-2 и других моделей как минимум с одним триллионом общих параметров на нескольких оценках предварительного обучения. Для показателей на этой диаграмме меньшие значения означают лучший результат. Подробные числовые данные и методика оценок в доступном тексте не представлены.
В июне Microsoft объявила MAI-Thinking-1 — модель общего назначения, дообученную на основе MAI-Base-1. Новый анонс касается другого этапа разработки: MAI-Base-2 описана как базовая модель, предварительное обучение которой завершено. Условия доступа к ней в публикации не указаны.
