16 тысяч GPU, 38 дней, 50 трлн токенов. Microsoft AI сообщила 15 октября 2026 года о завершении предобучения MAI-Base-2, собственной базовой модели с архитектурой mixture-of-experts. Всего в модели 2,8 трлн параметров, из которых 80 млрд активны на каждый запрос. Обучение прошло в августе–сентябре 2026 на GPU GB200.

Попробовать модель нельзя: она ещё проходит пост-обучение, и веса станут доступны только избранным компаниям. Следующая версия, MAI-Base-3, уже в разработке.

Что внутри

Компания утверждает, что на внутренних тестах MAI-Base-2 обходит открытые базовые модели DeepSeek-V4-Pro-Base, Kimi K3, Qwen3.8 и MiMo-V2.6-Pro-RL, расходуя в 4–12 раз меньше вычислений на предобучение, чем сильнейшая открытая база. Независимых проверок пока нет.

Среди технических решений: оптимизатор Muon и mixture-of-experts без отбрасывания токенов. Модель поддерживает зрение: в обучении использовано 4,5 трлн уникальных визуальных токенов.

Что такое базовая модель

Базовая модель обучена только на предсказании следующего слова в тексте. Допустим, вы даёте ей запрос «напиши статью про кофе». Она может продолжить как найденный в интернете текст: «. Я уже третий год работаю бариста и вот что заметил…» или «, пожалуйста, до завтра». Она дописывает, а не выполняет команды.

Чтобы превратить базу в чат, нужно пост-обучение: модель учат на диалогах с правильными ответами. Только после этого она начинает работать как помощник. MAI-Base-2 пока на этом этапе, поэтому её бенчмарки не показывают, как она поведёт себя в чате на SUJIK. Для читателя важна финальная версия, а не база.

Что это значит

Для тех, кто работает в чате сейчас, ничего не меняется. Проверить утверждения о превосходстве над открытыми моделями невозможно: бенчмарки внутренние, независимых замеров нет, финальной модели тоже нет.

Это шаг к независимости от OpenAI: Microsoft годами опиралась на чужие модели, теперь строит собственные (ранее были MAI-1 и MAI-2). Если MAI-Base-2 после пост-обучения окажется конкурентоспособной, рынок получит ещё одного крупного разработчика моделей наряду с OpenAI, Anthropic и Google.

Источники