微软完成 SOTA 基模 MAI-Base-2 预训练，称性能优于参测开源权重模型

微软宣布完成 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 的预训练，并称其性能强于所有参测开源权重模型。该模型总参数规模为 2.8T、活跃参数规模为 80B，在 6,000 个 NVIDIA GB200 GPU 上训练 38 天，平均浮点算力利用率为 21%，有效吞吐量为 89%；微软还称其预训练算力效率为 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍。