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Microsoft previews MAI-Base-2 pretraining model, no public releaseMicrosoft、MAI-Base-2の事前学習完了発表
Microsoft said it finished pre-training MAI-Base-2, an 80B-active/2.8T-total-parameter MoE foundation model, per its October 15, 2026 lab note.Microsoftは2026年10月15日付のラボノートで、800億アクティブ・2.8兆総パラメータのMoE基盤モデルMAI-Base-2の事前学習を完了したと発表した。
THE SOURCE TRAIL情報の根拠
Based on linked publications. No first-party document or classified news organization is linked in this record.掲載元の記事をもとにしています。この記録には当事者・公的資料や、分類済みの報道機関へのリンクがありません。
Claims checked against source text主張と原典の照合記録（英語）
An automated review linked these claims to supplied source text. This is not a human fact-check or independent verification of the source.自動点検が、記事の主張と入力した原典本文を対応づけた記録です。人による事実確認や、原典自体の正しさを独立して検証した結果ではありません。
Microsoft completed pre-training MAI-Base-2, an MoE model with 80B active and 2.8T total parameters
microsoft.ai ↗MAI-Base-2 is claimed to be 4-12x more pre-training FLOPs-efficient than DeepSeek-V4-Pro-Base, the strongest open base model tested
microsoft.ai ↗Microsoft says MAI-Base-2 outperforms every open-weight model it tested on held-out evaluations, following June's MAI-Thinking-1 built on MAI-Base-1
microsoft.ai ↗
Reviewed: 照合日時：
What happened何が起きたか
Microsoft AI published a lab note on October 15, 2026 saying it completed pre-training MAI-Base-2, a mixture-of-experts foundation model with 80 billion active and 2.8 trillion total parameters, following June's MAI-Thinking-1 built on MAI-Base-1. Microsoft says MAI-Base-2 outperformed every open-weight model it tested on its own held-out evaluations and claims it is 4-12x more pre-training FLOPs-efficient than DeepSeek-V4-Pro-Base, which it calls the strongest open base model; Microsoft says it reinvested that efficiency gain into training a larger model.Microsoft AIは2026年10月15日付のラボノートで、800億アクティブパラメータ・総パラメータ2.8兆のMoE(専門家混合)基盤モデルMAI-Base-2の事前学習を完了したと発表した。これは6月に発表されたMAI-Thinking-1(MAI-Base-1を基に後学習したモデル)に続くもの。Microsoftは、自社の非公開評価においてMAI-Base-2がテストしたすべてのオープンウェイトモデルを上回ったと主張し、最も強力なオープンな基盤モデルとするDeepSeek-V4-Pro-Baseと比べて事前学習のFLOPs効率が4〜12倍優れていると述べ、その効率向上分をより大規模なモデルの学習に充てたとしている。
Why it matters何が変わるのか
MAI-Base-2 is a base model, meaning it is not post-trained for chat or reasoning use and is not described as publicly available; it appears intended as groundwork for future Microsoft products similar to how MAI-Base-1 underpinned MAI-Thinking-1.MAI-Base-2はチャットや推論向けに後学習されていない基盤モデルであり、一般公開されているとは述べられていない。MAI-Base-1がMAI-Thinking-1の土台になったように、Microsoftの将来製品の基盤になるとみられる。
A little context · terms in this story理解の手がかり · この記事の用語
- Open weights
- The model’s learned parameters are available to download. The license still determines how you may use or redistribute them; open weights does not necessarily mean open source.AIが学習したパラメーターをダウンロードできること。利用・再配布の条件はライセンスで決まり、オープンソースと同じ意味とは限りません。
- Inference
- Running a trained model to produce a result from new input, as distinct from training the model.学習済みのモデルに新しい入力を渡して結果を得る処理。モデルを学習させる作業とは区別します。
- Valuation
- An estimate of a company's worth in a transaction or analysis. A private fundraising valuation is not cash earned by the company, and it may differ from a future sale price.取引や分析で算定する企業の価値。未上場企業の資金調達時の評価額は、その企業の売上や利益ではなく、将来の売却価格とも限りません。
Read the sources原典を読む
The marked texts informed this summary. Other links provide related coverage; a link is not independent verification.印のある記事本文を要約の材料にしています。ほかは関連情報です。リンクの数は独立した裏付けの数を意味しません。
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