Microsoft entrena MAI-Base-2, su modelo fundacional de vanguardia más eficiente hasta la fecha
El nuevo modelo MAI-Base-2 utiliza muchos menos recursos computacionales que los modelos de peso abierto de la competencia, mientras ofrece resultados de última generación.
What you could do with it
- Una empresa podría licenciar los pesos del modelo MAI-Base-2 a través de la plataforma Foundry de Microsoft para impulsar sus propios servicios de IA 1.
- Un investigador que estudie el escalamiento de IA podría seguir los métodos de «source scaling» y «scaling ladder» de Microsoft para planificar sus propios experimentos 1.
Una forma más rápida de entrenar IAs gigantes
Microsoft ha finalizado el pre-entrenamiento de un nuevo modelo fundacional de vanguardia llamado MAI-Base-2. El modelo pertenece a una familia que también incluye MAI-Base-1 y MAI-Thinking-1, la versión centrada en razonamiento que Microsoft anunció en junio. MAI-Base-2 está construido sobre un diseño de Mixture of Experts (MoE), una técnica que distribuye un modelo masivo entre muchas redes más pequeñas de «expert» para que solo un subconjunto se active en cada tarea.
MAI-Base-2 tiene 2,8 billones de parámetros totales, pero utiliza solo 80 mil millones de parámetros activos durante la inferencia. Ese enfoque disperso significa que puede manejar razonamientos complejos sin pagar el costo computacional completo de su enorme tamaño.
Eficiencia que escala
En evaluaciones con datos retenidos, Microsoft afirma que MAI-Base-2 supera a todos los modelos de peso abierto que probó. Más llamativo aún es su eficiencia: requiere de 4 a 12 veces menos pre-training FLOPs (operaciones en punto flotante, la unidad estándar para medir la computación de entrenamiento de IA) que DeepSeek-V4-Pro-Base, el modelo base abierto más fuerte que Microsoft probó.
Microsoft trata esa ganancia de eficiencia no como un fin en sí misma, sino como un recurso para reinvertir. La compañía dice que ha destinado la computación ahorrada a entrenar un modelo más grande, lo que sugiere que las iteraciones futuras se construirán directamente sobre estas ganancias.
Dónde encaja en la vanguardia
La IA de vanguardia se refiere a los modelos más capaces en la frontera de la investigación, a menudo desarrollados por laboratorios bien financiados con acceso a enormes clústeres computacionales. La decisión de Microsoft de compartir el enfoque de entrenamiento, incluso si mantiene privados los pesos del modelo, se ajusta a un patrón creciente de empresas que usan investigaciones publicadas para guiar el campo.
MAI-Base-2 se enmarca en la familia de modelos MAI más amplia de Microsoft. A principios de este año la compañía presentó MAI-Base-1, y en junio lanzó MAI-Thinking-1 como una capa de razonamiento post-entrenada sobre esa base. Juntos, la serie cubre tanto rutas de propósito general como de optimización para razonamiento, dando a los desarrolladores una elección según la tarea.
Qué sigue
No se ha anunciado ninguna fecha de lanzamiento público ni detalles de acceso para MAI-Base-2. Microsoft no ha revelado si el modelo eventualmente se convertirá en peso abierto o permanecerá como propiedad privada. Lo claro es que las mejoras de eficiencia son medibles y lo suficientemente sustanciales como para remodelar la forma en que la compañía planifica su próximo entrenamiento.
Qué tan bueno es
En evaluaciones con datos retenidos, MAI-Base-2 supera a todos los modelos de peso abierto que Microsoft probó, incluido DeepSeek-V4-Pro-Base. Microsoft también reporta resultados para checkpoints post-entrenados Kimi K3, Qwen3.8 y MiMo-V2.6-Pro-RL, señalando que el post-entrenamiento podría afectar estas evaluaciones 1. Es de 4 a 12 veces más eficiente en FLOPs que DeepSeek-V4-Pro-Base, lo que significa que alcanza mejores resultados mientras utiliza mucha menos computación para entrenar . Para texto retenido, MAI-Base-2 logra una puntuación menor en bits por byte que los otros modelos, lo cual indica mejor comprensión del lenguaje . Desde MAI-Base-1, la eficiencia de entrenamiento de Microsoft ha mejorado de 6,3 a 12,7 veces .
Correcciones y actualizaciones
- Corrected on 23 October 2026. An earlier version said MAI-Base-2 was like its predecessor in using MoE, but the source did not confirm MAI-Base-1 was MoE. It also said MAI-Base-2 beat every open-weight model in its class, but the source specified only the models Microsoft tested.
Los datos clave
- MAI-Base-2 is an MoE model with 2.8 trillion total and 80 billion active parameters.
- It outperforms every open-weight model Microsoft tested on held-out evaluations.
- It is 4-12 times more pre-training FLOPs-efficient than DeepSeek-V4-Pro-Base.
- Microsoft is reinvesting compute savings into training a larger follow-on model.
- The model is part of the MAI family alongside MAI-Base-1 and MAI-Thinking-1.
Fuentes
- Frontier Pre-training at Microsoft AI | Microsoft AI — microsoft.ai