腾讯混元自研深度思考模型 T1 发布:吐字快、能秒回,擅长超长文处理

腾讯混元今日发布自研深度思考模型T1,该模型不仅吐字快、能秒回,还擅长超长文处理,展现出强大的推理能力。在多项公开基准测试中,T1成绩领先业界,特别是在长文推理领域,有效解决了上下文丢失和长距离信息依赖问题。#腾讯混元# #AI模型#

AI在线从腾讯混元微信公众号获悉,今日腾讯混元正式推出自研深度思考模型混元 T1 正式版。

腾讯混元自研深度思考模型 T1 发布:吐字快、能秒回,擅长超长文处理

腾讯混元自研深度思考模型 T1 发布:吐字快、能秒回,擅长超长文处理

据官方介绍,「T1」吐字快、能秒回,还擅长超长文处理,是腾讯自研的强推理模型。通过大规模强化学习,并结合数学、逻辑推理、科学和代码等理科难题的专项优化,混元 T1 正式版进一步提升了推理能力。

在体现推理模型基础能力的常见 benchmark 上,如大语言模型评估增强数据集 MMLU-PRO 中,混元 T1 取得 87.2 分,仅次于 o1。在 CEval、AIME、Zebra Logic 等中英文知识及竞赛级数学、逻辑推理的公开基准测试中,混元 T1 的成绩也达到业界领先推理模型的水平。

「T1」还在多项对齐任务、指令跟随任务和工具利用任务中展现出了非常强的适应性。

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注:表格中,其它模型的评测指标来自官方评测结果,官方评测结果中没有的部分来自混元内部评测平台结果

官方称,混元 T1 正式版沿用了混元 Turbo S 的创新架构,采用 Hybrid-Mamba-Transformer 融合模式。这是工业界首次将混合 Mamba 架构无损应用于超大型推理模型。这一架构有效降低了传统 Transformer 结构的计算复杂度,减少了 KV-Cache 的内存占用,从而显著降低了训练和推理成本。

官方还称,混元 T1 在超长文本推理领域也展现出独特优势。基于出色的长文捕捉能力,混元 T1 能有效解决长文推理中常见的上下文丢失和长距离信息依赖问题。同时,混合 Mamba 架构针对长序列处理进行了专项优化,通过高效的计算方式,在确保长文本信息捕捉能力的同时大幅降低资源消耗,在相近的激活参数量下,实现了解码速度提升 2 倍。

腾讯混元 T1 目前已经上线:https://llm.hunyuan.tencent.com/#/chat/ hy-t1

API 使用方面,混元 T1 已在腾讯云官网上线,输入价格为每百万 tokens 1 元,输出价格为每百万 tokens 4 元。

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