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米マイクロソフトは10月15日（米国時間）、AI部門が自社開発の基盤モデル「MAI-Base-2」の事前学習を完了したと発表した。総パラメーター2.8兆、アクティブ800億のMoE構成で、DeepSeekのモデルより事前学習の計算効率が4～12倍高いと主張する。現在はポストトレーニング中で、重みはFoundry経由で提供する方針という。
Microsoft AIの公式ブログ「Frontier Pre-training at Microsoft AI」の冒頭画像
米マイクロソフトは10月15日（米国時間）、AI部門のMicrosoft AIが自社開発の基盤モデル「MAI-Base-2」の事前学習を完了したと、公式ブログで明らかにした。総パラメーターは2.8兆、推論時に動くアクティブパラメーターは800億で、複数の専門家モデルを使い分けるMoE（Mixture of Experts）構成。現在は追加学習にあたるポストトレーニングの段階にあり、結果は近く追加で共有するとしている。
学習にはGPU「GB200」1万6000基を使い、2026年8月から9月にかけて38日間で実施した。学習データは50兆トークンで、うち18％を画像など視覚データが占める。画像を読み取る専用のエンコーダーを持たない構成で、最初から視覚と言語をまとめて学習した。ウェブデータの知識は2026年3月までという。
Microsoft AIは、保留評価でテストしたオープンウェイトモデルのすべてを上回ると主張する。最も高性能なオープンウェイトの基盤モデルとするDeepSeekの「DeepSeek-V4-Pro-Base」と比べ、事前学習の計算量あたりの効率は4～12倍といい、浮いた計算量をより大きなモデルの学習に振り向けたと説明する。学習データの規模は、前モデルの「MAI-Base-1」から約36％増えた。
同社は、学習データは自然由来のデータで、他のモデルからの蒸留は含まないと説明する。データの出どころを説明できることから、モデルの重みを「Foundry」を通じて信頼できるパートナーにライセンス提供できるとしている。一般提供の時期や価格は明らかにしていない。
MAI-Base-2は、6月に発表した推論モデルMAI-Thinking-1の土台となったMAI-Base-1の後継にあたる。同社はMAI-Base-2を、次世代モデル群の基盤と位置づけている。
では、Microsoft AIが打ち出した「DeepSeekの4～12倍」という効率は、いったい何と何を比べた数字なのか。ブログには、比較相手に付けられた但し書きと、MoEを全層に広げられた理由、そして学習データから見つかった不具合の話が記されている。
MAI-Base-2の比較対象と、評価の条件
（出典：Microsoft AI公式ブログをもとに作成）
この記事の続き ＞＞
・「4～12倍」は直接対決ではない、推定の中身
・DeepSeekほか3モデルに付いた但し書きの数々
・MoE全層化とMuon、効率を生んだ実装の裏側
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