마이크로소프트(Microsoft) AI 조직이 10월 15일(현지시간) 공식 블로그를 통해 총 2조8천억 개 파라미터 규모의 기반 모델 MAI-Base-2의 사전학습을 마쳤다고 밝혔다. 회사는 같은 학습 연산량 기준으로 DeepSeek-V4-Pro-Base보다 4.2~12.3배 효율적이라고 주장했지만, 모델은 아직 후속 학습 단계에 있어 외부에서 써 볼 수는 없다.
핵심 정리
- MAI-Base-2는 총 2조8천억 개, 토큰당 활성 800억 개 파라미터를 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조의 기반 모델이다.
- 마이크로소프트는 엔비디아 GB200 GPU 1만6천 개로 2026년 8~9월 38일 동안 50조 토큰을 학습시켰다고 밝혔다.
- 가중치는 공개하지 않고 Microsoft Foundry를 통해 '신뢰할 수 있는 파트너'에게 라이선스할 계획이다.
MAI-Base-2 사양과 학습 규모는
마이크로소프트가 10월 15일 공개한 사전학습 기술 노트에 따르면 MAI-Base-2는 모든 층에 전문가 혼합(MoE) 블록을 둔 모델로, 전체 2조8천억 개 파라미터 중 토큰마다 800억 개만 활성화한다. 학습 데이터는 50조 토큰 규모이며 지식 기준 시점은 2026년 3월이다. 중복을 뺀 고유 토큰 말뭉치는 전작 MAI-Base-1보다 약 36% 늘었다.
MAI-Base-2는 처음부터 이미지를 함께 학습한 모델이기도 하다. 별도 이미지 인코더 없이 시각·언어 데이터를 한 모델에 넣는 방식이며, 시각·언어 데이터는 고유 토큰 4조5천억 개로 전체 학습 혼합의 18%를 차지했다. 회사는 모든 데이터를 자체 처리했고 다른 모델의 출력을 이용한 증류는 쓰지 않았다고 강조했다.
| 항목 | MAI-Base-2 (마이크로소프트 발표 기준) |
|---|---|
| 파라미터 | 총 2.8조 / 활성 800억 |
| 학습 데이터 | 50조 토큰(시각·언어 18%) |
| 하드웨어·기간 | GB200 1만6천 개, 38일(2026년 8~9월) |
| 평균 MFU·굿풋 | 21% · 89% |
| 지식 기준 시점 | 2026년 3월 |
DeepSeek보다 12배 효율적이라는 주장의 근거는
마이크로소프트는 같은 성능에 이르는 데 드는 사전학습 연산량을 비교해 MAI-Base-2 학습 방식이 DeepSeek-V4-Pro-Base 대비 4.2~12.3배, MAI-Base-1 대비 6.3~12.7배 효율적이라고 추산했다. 평가 지표는 공개되지 않은 데이터에서 다음 글자를 얼마나 잘 맞히는지 재는 바이트당 비트(BPB)다. 코드 평가는 회사 내부 코드베이스로, 과학·수학·질의응답 평가는 외주 업체가 새로 만든 문제로 진행했다.
회사는 MAI-Base-2가 시험한 모든 오픈 웨이트 모델보다 낮은 BPB를 기록했다고 밝혔다. 다만 비교 대상인 Kimi K3, Qwen3.8, MiMo-V2.6-Pro-RL은 후속 학습을 거친 체크포인트만 공개돼 있어 결과가 순수 기반 모델 비교가 아닐 수 있다고 스스로 단서를 달았다. 본문에는 그래프 외에 BPB 절대값이 적혀 있지 않다.
OpenAI 모델을 앞섰다는 발언은 검증됐나
비즈니스 인사이더 보도에 따르면 무스타파 술레이만 마이크로소프트 AI 최고경영자는 사내 타운홀에서 MAI-Base-2가 GPT-5.6 Sol의 기반 모델보다 강하고, 학습 연산량은 OpenAI의 4분의 1이었다고 말했다. 이 비교는 공개 기술 노트에 실리지 않았고 외부에서 확인할 자료도 없다. 공식 노트가 제시한 비교 대상은 오픈 웨이트 모델뿐이다.
맥락: 자체 모델로 OpenAI 의존을 줄이는 마이크로소프트
MAI-Base-2는 MAI-Base-1을 바탕으로 만든 추론 모델 MAI-Thinking-1의 후속 계보다. 마이크로소프트는 최근 소비자 시장에서 Copilot 운영 방식을 바꾸는 등 AI 사업 구조를 재편하고 있다(관련 기사: 마이크로소프트, 소비자 챗봇 경쟁 접고 Copilot에 사용량 계량기 달았다). 자체 대규모 언어 모델(LLM) 기반을 확보하는 일은 OpenAI와의 관계와 별개로 Azure·Foundry 고객에게 내놓을 선택지를 넓힌다는 의미가 있다.
전망: 공개 시점과 다음 모델
MAI-Base-2는 현재 후속 학습 중이며 마이크로소프트는 결과를 "곧" 공유하겠다고만 밝혔다. 공개 API·가격·출시일은 정해지지 않았다. 회사는 이미 MAI-Base-3 준비에 들어갔다고 덧붙였다. 실제 성능은 후속 학습을 마친 모델이 공개 벤치마크에 오른 뒤에야 비교할 수 있을 전망이다.
자주 묻는 질문
MAI-Base-2는 오픈소스인가?
아니다. 마이크로소프트는 가중치를 일반에 공개하지 않고 Microsoft Foundry를 통해 신뢰할 수 있는 파트너에게 라이선스할 계획이라고 밝혔다.
MAI-Base-2는 지금 쓸 수 있나?
쓸 수 없다. 10월 15일 기준 사전학습만 끝났고 후속 학습이 진행 중이어서 공개 API나 출시일이 없다.
MAI-Base-2의 파라미터 수는?
총 2조8천억 개이며, 전문가 혼합 구조라 토큰 하나를 처리할 때는 800억 개만 활성화된다.
