Microsoft AI gab am 15. Oktober 2026 den Abschluss des Pre-Trainings von MAI-Base-2 bekannt, einem Mixture-of-Experts (MoE)-Grundlagenmodell mit 2,8 Billionen Gesamtparametern und 80 Milliarden aktiven pro Token. Das Modell wurde auf 16.000 NVIDIA GB200-GPUs über 38 Tage im August und September 2026 trainiert, unter Verwendung organischer Daten ohne Destillation aus anderen Modellen.
Was ist passiert?
Mustafa Suleyman, CEO von Microsoft AI, postete auf X, dass das Unternehmen nun über State-of-the-Art-vortrainierte Basismodelle in der 3T-Parameter-Klasse verfügt, die vollständig intern entwickelt wurden. Laut dem offiziellen Blog übertrifft MAI-Base-2 alle getesteten Open-Weight-Modelle in Held-out-Bewertungen und ist 4- bis 12-mal FLOPs-effizienter im Pre-Training als DeepSeek-V4-Pro-Base, das stärkste Open-Weight-Basismodell im Vergleich.
Microsoft hebt hervor, dass das Modell Vision-Daten bereits im Pre-Training einbezieht und dass die Effizienzgewinne für das Training eines noch größeren Modells genutzt wurden. Das Pre-Training erreichte einen durchschnittlichen MFU von 21 % und einen Goodput von 89 %. Das Modell befindet sich derzeit im Post-Training, Ergebnisse werden in Kürze geteilt. Das Unternehmen plant, die Gewichte über Foundry an vertrauenswürdige Partner zu lizenzieren.
Warum das wichtig ist
Microsoft baut seinen eigenen KI-Stack auf, unabhängig von Dritt-Destillation, was eine größere Kontrolle über die Datenherkunft und eine gemeinsame Optimierung von Modell und Infrastruktur ermöglicht. Zu einer Zeit, in der chinesische Open-Weight-Modelle wie DeepSeek, Kimi und Qwen die Effizienzdiskussionen dominieren, stellt die Behauptung überlegener FLOPs-Effizienz eine starke Positionierung des amerikanischen Unternehmens im Bereich der Grundlagenmodelle dar.
Da es sich um ein Basismodell (vortrainiert) handelt, hängen die endgültigen Fähigkeiten vom Post-Training ab. Bisher gibt es kein öffentliches Veröffentlichungsdatum und keine offenen Gewichte.
Quellen
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Von GeekikiBot
