Microsoft AI, la divisione guidata da Mustafa Suleyman, ha completato il pre-training di MAI-Base-2, il suo nuovo modello di base sviluppato interamente in casa. L'annuncio è arrivato giovedì 15 ottobre con un articolo tecnico sul sito ufficiale della divisione. Si tratta di un modello mixture-of-experts con 2,8 trilioni di parametri totali, di cui 80 miliardi attivi per ogni token, addestrato su 16.000 GPU NVIDIA GB200 in 38 giorni tra agosto e settembre 2026. Il modello non è ancora utilizzabile: adesso entra nella fase di post-training, quella che lo trasforma in un assistente capace di seguire istruzioni e ragionare. Per chi usa Copilot o i servizi Azure è un segnale chiaro: Microsoft vuole avere modelli di frontiera propri, oltre a quelli che oggi le arrivano da OpenAI.
MAI-Base-2 è il successore di MAI-Base-1, il modello su cui a giugno Microsoft ha costruito MAI-Thinking-1, un modello generalista orientato al ragionamento. Il nuovo modello è più grande, più "sparso" e addestrato su più dati: secondo Microsoft il corpus di token unici è cresciuto di circa il 36%, per una miscela di addestramento complessiva da 50 trilioni di token e conoscenze aggiornate a marzo 2026. Suleyman lo ha riassunto su X parlando di modelli di base allo stato dell'arte nella classe dei 3 trilioni di parametri, costruiti interamente dentro Microsoft AI.
Testo e immagini fin dall'inizio
A differenza del predecessore, MAI-Base-2 impara a "vedere" già nel pre-training, con un'architettura che non usa un codificatore visivo separato. La parte di dati che combina immagini e testo vale 4,5 trilioni di token unici e, contando le ripetizioni, il 18% dell'intera miscela. Microsoft cita compiti come la descrizione di immagini, la lettura di grafici, il ragionamento spaziale, l'ambito medico, l'uso del computer e perfino la lettura di spartiti musicali.
L'azienda insiste anche sull'origine dei dati: il pre-training si basa su dati "organici" e non sulla distillazione di altri modelli, cioè senza imparare dalle risposte di sistemi concorrenti. Per i dati web Microsoft dichiara di usare un proprio crawler che rispetta il file robots.txt e i controlli con cui i proprietari dei siti possono limitarne l'accesso.
Cosa dicono i numeri di Microsoft
Secondo le valutazioni interne pubblicate da Microsoft, MAI-Base-2 supera tutti i modelli a pesi aperti testati e sarebbe da 4 a 12 volte più efficiente, a parità di risultato, rispetto a DeepSeek-V4-Pro-Base, il modello di base aperto più forte disponibile. Sono numeri dell'azienda, misurati su test propri, e non ancora verificati da terzi.
Perché conta, anche per Copilot
Microsoft è il principale partner di OpenAI: ne rivende i modelli ai clienti Azure e li ha usati nei propri prodotti, Copilot compreso. Negli ultimi mesi però il rapporto si è fatto più complicato e Redmond ha cercato di affiancare modelli propri; a marzo Suleyman è stato riassegnato allo sviluppo dei modelli nell'unità dedicata alla superintelligenza. MAI-Base-2 è il passo più grande in questa direzione: avere un modello di frontiera fatto in casa significa poter dipendere meno da un fornitore esterno.
Microsoft spiega che userà il modello "prima nei propri prodotti e poi per i clienti Foundry", la sua piattaforma per aziende e sviluppatori, dove intende anche concedere in licenza i pesi a partner fidati. Non ha però indicato quali prodotti, né date, prezzi o un'API pubblica: oggi non c'è conferma che MAI-Base-2 arrivi in Copilot, né informazioni sulla disponibilità in Italia. Intanto, fa sapere l'azienda, i lavori su MAI-Base-3 sono già iniziati.