10月16日，据《商业内幕》报道，微软 AI 业务 CEO 苏莱曼（Mustafa Suleyman）在员工大会上披露，公司最新预训练基础模型 MAI-Base-2 在性能上已超越 OpenAI 的同类产品，而且训练所用算力仅为对方的四分之一。微软当日早些时候正式发布了该模型。苏莱曼今年3月被调任微软超级智能部门，专职负责自研模型的构建，这一背景让此番表态更具深意。
关键参数：2.8 万亿总参、800 亿激活
MAI-Base-2 采用混合专家（MoE）架构，总参数量达 2.8 万亿，激活参数 800 亿。苏莱曼透露，微软将该模型与 OpenAI 代号”Spud”、驱动 GPT-5.6 Sol 的内部模型进行了私下对比测试，在衡量 AI 理解和预测信息模式的测试中，微软的模型取得了更好的成绩。苏莱曼同时表示，这些比较”私下以保密方式进行”，暗示微软对 OpenAI 模型性能掌握着特殊信息。苏莱曼的这番表态引发了业界对微软与 OpenAI 合作关系走向的广泛猜测。
算力效率全面领先
苏莱曼进一步透露，MAI-Base-2 在计算效率上同样优势明显：训练所需算力仅为 OpenAI 模型的四分之一、DeepSeek 模型的十二分之一。微软在公开博客中表示，其预训练方法在四项评估中的计算效率比 DeepSeek-V4-Pro-Base 高出 4.2 至 12.3 倍。值得注意的是，微软已向 OpenAI 投资上百亿美元、持有价值超千亿美元的股份，任何对 OpenAI 的负面表态都可能影响这笔投资的估值，两家公司之间的微妙关系也因此更加复杂。
补充：训练规模与效率细节
MAI-Base-2 在 6000 个 NVIDIA GB200 GPU 上历经 38 天训练完成，全程平均浮点算力利用率 21%、有效吞吐量 89%。微软将科学规模化、模型与基础设施协同设计、数据规模化列为三项关键举措。苏莱曼表示，若保持这一训练效率优势，有望大幅降低 AI 模型开发成本；在完善 MAI-Base-2 的同时，微软已启动 MAI-Base-3 的预训练准备工作。
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