繼2月底推出新一代快思考模型混元Turbo S后，3月21日深夜， 騰訊宣布推出自研深度思考模型混元T1正式版， 并同步在騰訊云官網上線。

3月初，騰訊發布了混元Turbo S，有網友問：

安排——

其實，騰訊在2月就已經通過騰訊元寶開放了T1-preview模型。騰訊推出自研深度思考模型混元T1正式版，并在騰訊混元和騰訊云官網開放體驗，即將在騰訊元寶灰度上線。

效果如何？先直接看測試表現：

在MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Logic等中英文知識及競賽級數學、邏輯推理的公開基準測試中，混元T1正式版的成績達到業界領先水平。

注：表格中，其它模型的評測指標來自官方評測結果，官方評測結果中沒有的部分來自混元內部評測平臺結果。

值得一提的是， 騰訊混元T1正式版采用Hybrid-Mamba-Transformer融合架構，工業界首次將混合Mamba架構無損應用于超大型推理模型。該架構針對長序列處理專項優化，實現首字秒出、吐字速度最快80tokens/s，并有效解決長文推理中的上下文丟失問題。定價方面，混元T1輸入價格低至每百萬tokens1元，輸出價格為4元，創行業新低。通過強化學習與數學、邏輯推理專項訓練，混元T1在多項基準測試中達到業界領先水平，技術普惠與成本優勢雙軌并行。

騰訊發布自研混元T1正式版

騰訊混元T1正式版如期發布。

之所以稱之為“如期發布”，是因為前不久騰訊混元自研的快思考模型混元Turbo S正式發布時，騰訊就曾表示，正式版的騰訊混元T1模型API也將很快上線，對外提供接入服務。

據知情人士介紹，騰訊混元T1正式版以混元Turbo S為基座打造，亮點在于其是能夠秒回、吐字快、擅長超長文處理的強推理模型，性能保持業界領先。

“混元T1正式版沿用了混元Turbo S的創新架構，采用Hybrid-Mamba-Transformer融合模式。這是工業界首次將混合Mamba架構無損應用于超大型推理模型。”上述知情人士說，這一架構顯著降低了訓練和推理成本，讓混元T1實現首字秒出，吐字速度達到最快80 tokens/s。

混元T1在超長文本推理領域也展現出獨特優勢，能夠有效解決長文推理中常見的上下文丟失和長距離信息依賴問題。同時，混合Mamba架構針對長序列處理進行了專項優化，提升了解碼速度。

通過大規模強化學習，并結合數學、邏輯推理、科學和代碼等理科難題的專項優化，混元T1正式版進一步提升了推理能力。與此前已上線騰訊元寶的混元T1-preview模型相比，綜合效果明顯提升。

騰訊方面提供的數據顯示，在體現推理模型基礎能力的常見Benchmark上，以及在中英文知識及競賽級數學、邏輯推理的公開基準測試中，混元T1的成績也達到業界領先推理模型的水平。此外，T1還在多項對齊任務、指令跟隨任務和工具利用任務中展現出了非常強的適應性。

值得一提的是，目前，混元T1已在騰訊云官網上線。定價方面，輸入價格為每百萬tokens 1元，輸出價格為每百萬tokens 4元。

騰訊混元大模型持續快速迭代

今年以來，騰訊混元大模型持續快速迭代，AI似乎已成為騰訊內部最大的驅動力。

其推出了深度思考模型T1 Preview和快思考模型Turbo S，并已廣泛應用于騰訊元寶、ima、騰訊文檔、微信讀書、搜狗輸入法、QQ瀏覽器等多款內部產品。騰訊混元積極擁抱開源，其開源模型全面覆蓋文本、圖像、視頻和3D生成等多個模態。

業內認為，這一戰略選擇的背后，一方面基于騰訊長期以來堅持技術普惠的理念，另一方面也得益于騰訊在用戶與產業多端的場景與生態優勢，為AI技術的落地提供了廣闊空間。

在日前公布的2024年財報中，騰訊年研發投入707億元創下紀錄。對于業務側，AI技術對微信新芽業務的提振效應，推動了騰訊營銷服務板塊的快速增長。其2024年第四季度在AI領域的資本開支超390億元，2025年將持續加碼，AI戰略已進入重投入期。

騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰表示，“受益于AI賦能的廣告平臺升級、視頻號用戶參與度提升以及長青游戲的增長，我們2024年第4季取得雙位數的收入增長，并持續提升運營效率。數月前，我們重組了AI團隊以聚焦于快速的產品創新及深度的模型研發，增加了AI相關的資本開支，并加大了我們對原生AI產品的研發和營銷力度。”他表示。

巨頭競逐AI

我國AIGC應用或已進入加速期

隨著2025年我國進入科技突破大年，各大互聯網巨頭持續加大AI領域的投入。

近期，字節跳動豆包大模型團隊官宣開源一項針對MoE（混合專家模型）架構的關鍵優化技術，可將大模型訓練效率提升1.7倍，成本節省40%。

據悉，該技術叫COMET，已實際應用于字節的萬卡集群訓練，累計幫助節省了數百萬 GPU 小時訓練算力。

阿里巴巴近日宣布推出AI旗艦應用——新夸克，將“深度思考”能力融入AI搜索。據介紹，用戶在“AI超級框”中輸入指令后，夸克智能中樞可以自動識別意圖，規劃梳理后調動各種不同模型和智能體（Agent）模塊，幫助用戶完成任務。

百度日前連發兩款免費新模型，分別是文心大模型4.5和文心大模型X1。據百度相關負責人介紹，文心大模型4.5在多模態理解能力方面顯著提升。文心大模型X1為深度思考模型，在性能上對標DeepSeek-R1，具備“長思維鏈”，擅長中文知識問答、文學創作、邏輯推理等，而且大幅降低推理成本。

值得關注的是，國產大模型開源步伐持續加速。阿里巴巴在基礎模型和原生應用方面持續發力，近期相繼發布了Qwen2.5-VL、Qwen2.5-Max、通義萬相2.1、千問QWQ-32B等性能領先的開源模型。百度方面則表示，將在6月30日正式將文心大模型開源，并在今年下半年發布文心大模型5.0。

業內分析認為，在技術創新與商業應用的雙輪驅動下，AI有望在互聯網等數字原生領域率先形成規模化落地。

華富人工智能ETF基金經理郜哲表示，結合騰訊財報和近期互聯網巨頭競逐AI的情況來看，我國AIGC應用或已進入加速期。隨著AI在各行業深入滲透，有望誕生更多AI創新模式與高質量產品，進一步推動人工智能產業鏈向更加現實、業績可落地的方向發展。

（來源：中國基金報）

上新！騰訊混元推出深度思考模型T1正式版

3月初，騰訊發布了，有網友問：

安排——

其實，騰訊在2月就已經通過騰訊元寶開放了T1-preview模型。今天，騰訊推出自研深度思考模型混元T1正式版，并在騰訊混元和騰訊云官網開放體驗，即將在騰訊元寶灰度上線。

效果如何？先直接看測試表現：

在MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Logic等中英文知識及競賽級數學、邏輯推理的公開基準測試中，混元T1正式版的成績達到業界領先水平。

注：表格中，其它模型的評測指標來自官方評測結果，官方評測結果中沒有的部分來自混元內部評測平臺結果

混元T1正式版基于混元Turbo S打造，繼承「秒回、吐字快」的優秀基因，還擅長處理超長文本。同時，相較于T1-preview版本的「初出江湖」，混元T1正式版的推理能力更上一層樓——

得益于大規模強化學習，以及數學、邏輯、科學、代碼這些理科專項訓練，混元T1正式版在解決復雜問題時，如同學霸一樣頭腦清晰、思維縝密。

目前，混元T1正式版已在騰訊「上崗」（騰訊混元和騰訊云官網皆可申請體驗），云上API輸入價格為1元/百萬tokens ，輸出價格為4元/百萬tokens 。

//沿用Turbo S創新架構，計算成本大幅降低

以前的大模型，在處理長文本推理時，總是「算力吃緊」，計算復雜度高、內存占用大，導致訓練和推理成本一路飆升。

混元T1正式版沿用了Turbo S的創新架構，全球首創將Hybrid-Mamba-Transformer融合模式無損應用到超大規模推理模型中，讓大模型在處理復雜任務時不再氣喘吁吁，而是又快又省，輕松跑完全程，從而讓企業和開發者以更低的投入即可實現高效的AI部署。

//長文本信息捕捉，文風簡潔、幻覺低

過去，AI在處理長文本時，總像個「馬虎的學生」，前面交代過的任務，后面轉頭就忘了；甚至還經常自己「腦補」一些不存在的情節，產生令人頭疼的「幻覺」。

騰訊混元T1正式版通過架構優化，專門強化了長文本捕捉和邏輯推理能力，就像換了個精明干練的助手，不僅記憶力強、邏輯嚴謹，還能用簡潔的語言精準回應，不再東拉西扯、憑空想象。

現在，不論是寫長篇論文、分析技術文檔，還是處理復雜推理任務，混元T1正式版都能保持內容邏輯清晰、文字干凈利落，同時幻覺率極低，真正做到說人話、辦實事。

//長序列專項優化，解碼速度提升2倍

過去，大模型的「深度思考」讓很多用戶又愛又恨，特別是長文本生成時，AI 可能「想半天」才輸出，甚至在關鍵時刻卡頓，影響使用體驗。

混元T1正式版針對長序列處理進行了專項優化，采用更高效的計算方式——簡單來說，如同為AI配備一個「索引目錄」，不用遍歷文本信息，而是快速精準定位，更高效地提取記憶和上下文信息。

通過這樣的方式，騰訊混元T1正式版在相近的激活參數量下，大幅降低了資源消耗，讓解碼速度直接提升2倍，實現了首字幾乎秒出、吐字速度高達60-80 token/s。

直觀對比下——

目前，混元T1正式版已在騰訊云和騰訊混元官網上線，企業客戶和開發者可通過:

• 騰訊混元T1需求登記表單登記申請API調用 ;

• 騰訊混元官網，直接上手體驗；

從 Turbo S 到T1-Preview，再到T1 正式版，騰訊混元大模型正在快速進化，并已廣泛應用于騰訊元寶、ima、騰訊文檔、微信讀書、搜狗輸入法、QQ 瀏覽器等業務場景，讓 AI 真正融入日常工作和創作。

現在，混元 T1正式版已經準備就緒，即刻體驗試用吧！

（內容來源：騰訊云）

來源：深圳夢（微信號ID：SZeverything）綜合

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