Microsoft presenta MAI-Base-2, un modelo de 2,8 billones de parámetros
Microsoft AI anunció el 15 de octubre de 2026 que terminó el preentrenamiento de MAI-Base-2, un modelo de mezcla de expertos con 2,8 billones de parámetros que activa 80.000 millones por token. Según la compañía, su método necesita entre 4,2 y 12,3 veces menos cómputo que DeepSeek-V4-Pro-Base para igualar resultados en cuatro evaluaciones internas. El modelo se entrenó con 16.000 GPU Nvidia GB200 durante 38 días y sigue en posentrenamiento.
Qué significa
Por ahora el modelo no está listo para usarse. La ventaja de 4,2 a 12,3 veces se refiere al cómputo para igualar resultados, no a un ahorro proporcional en coste, porque Microsoft usó esa eficiencia para entrenar un modelo más grande.
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