腾讯思考模型来了，摒弃纯Transformer架构。
智东西3月22日报道，昨夜，腾讯正式将混元大模型系列的深度思考模型升级为混元-T1正式版。
T1是腾讯自研的强推理模型，吐字速度达到
60~80token/s
，在实际生成效果表现中远快于DeepSeek-R1。
该模型的前身是，今年2月中旬混元团队在腾讯元宝APP上线的基于混元中等规模底座的混元T1-Preview（Hunyuan-Thinker-1-Preview）推理模型。
相比于T1-Preview，T1正式版基于腾讯混元3月初发布的业界
首个超大规模Hybrid-Transformer-Mamba MoE大模型TurboS快思考基座
，通过大规模后训练扩展了推理能力，并进一步对齐人类偏好，这也是
工业界首次将混合Mamba架构无损应用于超大型推理模型
。
T1在多个公开数据集的评测结果显示，在MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Loigc等
中英文知识和竞赛级数学、逻辑推理指标上基本持平或略超R1
。
目前，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
，
输出价格为DeepSeek标准时段的1/4，与DeepSeek优惠时段一致
。
▲DeepSeek API价格
体验地址：
https://llm.hunyuan.tencent.com/#/chat/hy-t1
Hugging Face地址：
https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan-T1
https://github.com/Tencent/llm.hunyuan.T1
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在
知识问答
场景，腾讯混元研究团队展现了T1和DeepSeek生成效果的对比。
第一个提示词是“醋酸乙酯能与水混合吗”。可以看到T1和DeepSeek-R1整体生成结果的长度、结果都相近，不过T1的生成速度明显更快。
第二大考验难题是关于
理科数学推理
，这一问题中对于模型的限制条件更多，其思维过程更长。从输出结果来看，T1和DeepSeek-R1生成的结论一致，速度仍然是T1更快。
第三大难题考验的是
复杂指令跟随能力
。让T1对出下联，提示词中给出的上联是“深深浅浅溪流水”。这其中的难点在于，模型要遵循一致的三点水偏旁、前四个字是AABB结构。T1的思考过程中，准确分析出了上联的特点，并在经过多次错误尝试后给出了答案：“洋洋洒洒波涛涌”。
第四大难题是
通用任务
，其提示词为开放问题“生成一个朋友圈文案，主题是漫漫人生路”，这之中并没有给出明确的风格指令要求，属于开放性问题。
T1还可以作为
生产力工具
，提升用户的工作效率，下一个Demo演示的是T1长文总结摘要的能力。
提示词时“针对微软收购暴雪的4000字左右新闻报道，要求T1总结一下文章内容”。在输出结果中，T1不仅总结了文章的主要内容，还提炼出新闻报道中的多个关键数字。
