Microsoft termina el preentrenamiento de MAI-Base-2, de 2,8 billones de parámetros, y afirma hasta 12 veces más eficiencia que DeepSeek
El 15 de octubre de 2026, Microsoft AI anunció que había completado el preentrenamiento de MAI-Base-2, un modelo base de 2,8 billones de parámetros totales para un sistema de imágenes y texto. Microsoft afirma una eficiencia de cómputo de entrenamiento de 4 a 12 veces mayor que la de DeepSeek-V4-Pro-Base, aunque usó más cómputo que ese modelo de comparación. El modelo usa una arquitectura Mixture of Experts con unos 80.000 millones de parámetros activos por token. El post-entrenamiento para mejorar el seguimiento de instrucciones y el razonamiento todavía está en curso.
Qué significa
Todavía no es un producto usable para el público, porque el post-entrenamiento aún no ha terminado.
Fuentes originales
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