一言まとめ
マイクロソフトAIは2026年10月15日、自社基盤モデルMAI-Base-2の事前学習完了を公式発表しました。MoEアーキテクチャ、総パラメータ2.8兆、毎トークン活性化800億で、16,000枚のNVIDIA GB200 GPUで38日間（約50兆トークン）訓練。本データセット収録時点では後訓練段階にあります。
データ説明
本データセットは、マイクロソフトAIが2026年10月15日の技術発表で開示したMAI-Base-2の主要パラメータを収録（IT之家、AICoder等の報道で照合済み）。データは2026年10月16日時点のもの。モデルのウェイト、価格、商用リリース日は収録時点で未発表です。
核心データ
| field | フィールドの意味 | 値 |
|---|---|---|
| model_name | モデル名 | MAI-Base-2 |
| architecture | アーキテクチャ | 混合専門家（MoE）、各層1つの共有エキスパート＋512ルーティング中7つ |
| total_params | 総パラメータ数 | 2.8兆 |
| active_params_per_token | 毎トークン活性化パラメータ数 | 800億 |
| layers | 層数 | 102 |
| vision | 視覚能力 | ネイティブのエンコーダーレス視覚（native encoder-free vision） |
| training_gpus | 訓練GPU | NVIDIA GB200 16,000枚 |
| training_days | 訓練期間 | 38日（2026年8月〜9月） |
| training_tokens | 訓練データ量 | 約50兆トークン |
| knowledge_cutoff | 知識カットオフ | 2026年3月 |
| efficiency_claim | 算力効率（マイクロソフト主張） | DeepSeek-V4-Pro-Base比で4.2〜12.3倍の計算効率 |
| performance_claim | 性能主張（マイクロソフト主張） | 評価した全オープンウェイトモデルを上回る |
| status | 現在の状態 | 事前学習完了、後訓練進行中。ウェイト・価格・リリース日は未発表 |
| announce_date | 発表日 | 2026-10-15（マイクロソフトAI公式ブログ） |
フィールド説明
- architecture：各層は1つの共有エキスパートと512ルーティングエキスパートから選択された7つで構成されるディープMoE設計。
- active_params_per_token：毎回のフォワードパスで実際に活性化されるパラメータ規模で、推論コストに直接影響。
- efficiency_claim：マイクロソフトはMAI-Base-2の事前学習がDeepSeek-V4-Pro-Baseの4.2〜12.3倍の計算効率と主張（情報源により口径が異なるため、ここではマイクロソフト公式口径を使用し「主張」と明記）。
- status：モデルは後訓練段階にあり、まだ利用不可。正式リリース時期はマイクロソフト公式発表による。
データソースと参考
- IT之家：《マイクロソフトがSOTA基盤モデルMAI-Base-2の事前学習を完了》（2026-10-16）：リンク
- AICoder：Microsoft AI finishes pre-training MAI-Base-2（2026-10-16）：リンク
- Microsoft Foundry Labs（公式）：Innovations