Microsoft、新しい基盤モデル MAI-Base-2 の事前学習を完了

Microsoft の AI 部門 Microsoft AI は 10 月 15 日、新しい基盤モデル「MAI-Base-2」の事前学習(大量のデータでモデルの土台を作る学習)を終えたと発表しました。総パラメーターは 2.8 兆で、1 回の処理で使うのは 800 億の MoE 構成です。6 月に発表した MAI-Thinking-1 の土台 MAI-Base-1 より、大きく、学習したデータも多いモデルです。

要点

• 総パラメーター 2.8 兆・処理ごとに 800 億の MoE 構成の基盤モデルです。
• 自社の評価では、試した重みの公開されたモデルのどれよりも成績が良かったとしています。
• 事前学習の計算の効率は、DeepSeek-V4-Pro-Base の 4〜12 倍だとしています。
• 8 月から 9 月に、GB200 の GPU 1 万 6,000 基で 38 日かけて学習しました。
• 学習のデータに、ほかのモデルからの蒸留(出力をまねる学習)は使っていないとしています。
• いまは仕上げの学習の最中で、結果は近く知らせるとしています。

比べたのは、DeepSeek-V4-Pro-Base、Kimi K3、Qwen3.8-2.4T-A95B、MiMo-V2.6-Pro-RL などです。DeepSeek 以外は仕上げの学習を終えたモデルしか公開されていないため、その点に注意が要るとしています。評価には、学習に使っていない文章を、どれだけ短い情報で言い当てられるかを測る方法(bits-per-byte)を使いました。Microsoft は、学習のデータの出どころを自社で管理しているため、Microsoft Foundry を通じて、信頼できる提携先にモデルの重みをライセンスで提供できるとしています。

日本の利用者にとって

研究の進み具合の発表で、モデルはまだ提供されていません。発表では、日本語への対応や日本での提供には触れていません。

YOBITSUGI AI で使えるか

MAI-Base-2 はまだ提供されておらず、現時点では YOBITSUGI AI からは使えません。

出典

• Frontier Pre-training at Microsoft AI(Microsoft AI (MAI) news・2026年10月15日)