Microsoft completa el preentrenamiento de MAI-Base-2, un modelo propio de 2,8 billones de parámetros
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Microsoft ha terminado el preentrenamiento de MAI-Base-2, un modelo de lenguaje propio con arquitectura de mezcla de expertos: 2,8 billones de parámetros totales y 80.000 millones activos por consulta. Según la compañía, el entrenamiento duró 38 días con 16.000 GPU Nvidia GB200 y 50 billones de tokens, y el modelo integra visión desde la fase de preentrenamiento. Microsoft afirma que necesita entre 4,2 y 12,3 veces menos cómputo que DeepSeek-V4-Pro-Base para un rendimiento equivalente, y el consejero delegado de Microsoft AI sostiene, según Business Insider, que supera a la base de GPT-5.6. El modelo está en fase de postentrenamiento y su sucesor, MAI-Base-3, ya está en desarrollo.
Qué significa
Microsoft reduce su dependencia de OpenAI al contar con un modelo propio de gran escala, lo que cambia su posición como socio y competidor. Para el sector, confirma que los grandes proveedores buscan modelos propios entrenados con datos que controlan, y que la eficiencia de cómputo se convierte en un argumento competitivo.
Fuentes originales
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- Artificial Intelligence Archives - TechRepublicLeer la noticia completa en Artificial Intelligence Archives - TechRepublic
- The Elec (KR)Leer la noticia completa en The Elec (KR)