Microsoft, kendi büyük temel modeli MAI-Base-2'nin ön eğitimini tamamladı

Microsoft AI, 15 Ekim 2026'da yayımladığı laboratuvar notunda, kendi geliştirdiği MAI-Base-2 temel modelinin ön eğitimini tamamladığını duyurdu. Şirket modelin şu anda son eğitim aşamasında olduğunu, sonuçları yakında paylaşacağını ve bir sonraki model MAI-Base-3 için hazırlıklara başladığını söylüyor.

MAI-Base-2 nedir

MAI-Base-2, uzman karışımı mimarisinde toplam 2,8 trilyon parametreli, her adımda 80 milyar parametresi çalışan bir temel model. Temel model, sohbet ve talimat takibi için son eğitimden geçmemiş ham modeli ifade ediyor; ürünlerde kullanılan asistan modelleri bunun üzerine kuruluyor. Microsoft'un Haziran'da duyurduğu MAI-Thinking-1 de önceki sürüm MAI-Base-1'in üzerine kurulmuştu. Model görsel ve metni baştan birlikte öğreniyor; görsel için ayrı bir kodlayıcı kullanmıyor. Bilgi kesim tarihi Mart 2026.

Eğitim nasıl yapıldı

Model, Ağustos ve Eylül 2026'da 16 bin NVIDIA GB200 işlemcide 38 gün eğitildi. Eğitim karışımı 50 trilyon token; bunun yaklaşık beşte biri görsel-dil verisi. Microsoft tüm verinin şirket içinde işlendiğini, web tarayıcısının robots.txt kurallarına uyduğunu ve modelin başka modellerden damıtılmış veriyle eğitilmediğini belirtiyor. Telif ihlaliyle bilinen sitelerin listelendiği ABD Ticaret Temsilciliği listesindeki kaynaklar veriden çıkarılmış.

Önce Microsoft ürünlerinde

Microsoft, modeli önce kendi ürünlerinde kullanacağını, ardından Foundry müşterilerine sunacağını söylüyor. Ayrıca modelin dosyalarının Foundry üzerinden güvenilir iş ortaklarına lisanslanması planlanıyor. Notta modelin herkese açık olarak yayımlanacağına dair bir bilgi yok.

Microsoft, MAI-Base-2'nin kendi sakladığı değerlendirmelerde denediği tüm açık modelleri geçtiğini ve en güçlü açık temel model olarak gördüğü DeepSeek-V4-Pro-Base'e göre aynı hesaplamayla çok daha verimli eğitildiğini söylüyor. Şirket bu değerlendirmelerin kendisine ait olduğunu, bazılarını veri bulaşmasını azaltmak için dış firmalara hazırlattığını ve karşılaştırılan bazı modellerin yalnız son eğitimli sürümleriyle ölçülebildiğini kendisi belirtiyor. Model ürünlere geldiğinde bağımsız testlerin sonuçlarını izlemek gerekecek.