微软MAI-Base-2预训练完成：2.8万亿参数，苏莱曼称只用了OpenAI四分之一的算力

“我们训练这个模型用的算力，只有OpenAI的四分之一。”微软AI业务CEO穆斯塔法·苏莱曼在周四的员工大会上说了这句话，矛头指向的正是微软自己最大的合作伙伴。

他说的模型是MAI-Base-2，微软当天刚宣布完成预训练。苏莱曼的原话是，这个基础模型的性能已经超过了驱动GPT 5.6 Sol的那个模型。

参数规模不小。混合专家架构，总参数2.8万亿，激活参数800亿。训练用了6000块英伟达GB200，跑了38天。整个过程平均浮点算力利用率21%，有效吞吐89%。在这么大的集群上把有效吞吐稳在九成左右，工程上并不轻松，坏卡、掉节点、重启都会吃掉时间。

微软拿来对标的另一个对象是DeepSeek。官方说法是，MAI-Base-2的预训练算力效率是DeepSeek-V4-Pro-Base的4到12倍，苏莱曼在内部会上直接说的是十二分之一的计算量。区间给得这么宽，说明对比口径还有不少讲究，具体怎么算的，外界暂时看不到。

微软自己总结的原因有三条：规模化做得更科学，模型和基础设施协同设计，数据也一起做规模化。换句话讲，不是单纯堆卡。

MAI-Base-3已经开始筹备。

这件事放在微软和OpenAI的关系里看更有意思。微软手握OpenAI的模型使用权，却一直在养自己的MAI团队，现在当着员工的面说自家基础模型更强、更省。需要提醒的是，MAI-Base-2目前只是完成了预训练，离后训练、对齐、真正上线产品还有一段路，“超过GPT 5.6 Sol底座”也是微软单方面的说法，等有公开评测再下结论不迟。