字数 1323，阅读大约需 7 分钟
腾讯自研深度思考模型「混元T1」：理科难题的破局者
近日，腾讯正式推出了其自研的深度思考模型——混元T1，这一模型在数学、逻辑推理、科学和代码等领域实现了显著突破，为理科难题的解决提供了全新的思路。在大语言模型评估增强数据集MMLU-PRO中，混元T1取得了87.2分的优异成绩，紧跟顶尖模型o1的步伐。这一成绩不仅证明了混元T1在常见基准测试中的卓越性能，更凸显了其在理科领域的深厚实力。
Hybrid-Mamba-Transformer融合模式：创新架构引领性能飞跃
混元T1采用了创新的Hybrid-Mamba-Transformer融合模式，这一架构的引入使得模型在处理复杂理科问题时更加游刃有余。在CEval、AIME、Zebra Logic等竞赛级数学与逻辑推理测试中，混元T1展现出了业界领先的推理水平。这种融合模式不仅继承了Transformer架构的强大表示能力，还引入了Mamba架构的高效计算特性，从而在保证模型性能的同时，大幅降低了计算复杂度和内存占用。
长文捕捉能力：解决长距离信息依赖的利器
在长文推理中，上下文丢失和长距离信息依赖问题一直是困扰模型性能的难题。然而，混元T1凭借其出色的长文捕捉能力，有效解决了这一问题。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，大幅降低了资源消耗。在相近的激活参数量下，混元T1实现了解码速度提升2倍的惊人成绩。
对齐任务、指令跟随任务与工具利用任务：多面手的卓越适应性
除了在基础推理能力上的出色表现，混元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。这一能力使得混元T1不仅能够处理复杂的理科问题，还能够根据用户的指令和需求，灵活地调用各种工具和资源，为用户提供更加智能化的服务。
工业界首次无损应用混合Mamba架构：成本降低与效率提升的双赢
混元T1的另一个亮点在于其是工业界首次将混合Mamba架构无损应用于超大型推理模型。这一创新不仅有效降低了传统Transformer结构的计算复杂度，还减少了KV-Cache的内存占用，从而显著降低了训练和推理成本。对于企业和开发者而言，这意味着他们可以以更低的成本获得更强大的推理能力，推动AI技术在各个领域的广泛应用。
腾讯API服务：经济实惠地体验先进模型的强大功能
为了让更多的用户能够体验到混元T1的强大功能，腾讯已经开放了混元T1的体验，并上线了API服务。用户可以根据自己的需求，以每百万tokens1元的输入价格和每百万tokens4元的输出价格，享受这一强大推理模型带来的便捷与高效。这一举措不仅降低了用户使用先进AI技术的门槛，也为AI技术的普及和应用提供了有力的支持。
