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6月27日，騰訊混元宣布開源首個混合推理MoE模型 Hunyuan-A13B，總參數(shù)80B，激活參數(shù)僅13B，效果比肩同等架構(gòu)領(lǐng)先開源模型，但是推理速度更快，性價比更高。這意味著，開發(fā)者可以用更低門檻的方式獲得更好的模型能力。

即日起，模型已經(jīng)在 Github 和 Huggingface 等開源社區(qū)上線，同時模型API也在騰訊云官網(wǎng)正式上線，支持快速接入部署。

這是業(yè)界首個13B級別的MoE開源混合推理模型，基于先進的模型架構(gòu)，Hunyuan-A13B表現(xiàn)出強大的通用能力，在多個業(yè)內(nèi)權(quán)威數(shù)據(jù)測試集上獲得好成績，并且在Agent工具調(diào)用和長文能力上有突出表現(xiàn)。

加粗為最高分，下劃線是第二名，數(shù)據(jù)來源于模型公開的測試數(shù)據(jù)集得分

對于時下熱門的大模型Agent能力，騰訊混元建設(shè)了一套多Agent數(shù)據(jù)合成框架，接入了MCP、沙箱、大語言模型模擬等多樣的環(huán)境，并且通過強化學(xué)習(xí)讓Agent在多種環(huán)境里進行自主探索與學(xué)習(xí)，進一步提升了Hunyuan-A13B的效果。

在長文方面，Hunyuan-A13B支持256K原生上下文窗口，在多個長文數(shù)據(jù)集中取得了優(yōu)異的成績。

在實際使用場景中，Hunyuan-A13B模型可以根據(jù)需要選擇思考模式，快思考模式提供簡潔、高效的輸出，適合追求速度和最小計算開銷的簡單任務(wù)；慢思考涉及更深、更全面的推理步驟，如反思和回溯。這種融合推理模式優(yōu)化了計算資源分配，使用戶能夠通過加think/no_think切換思考模式，在效率和特定任務(wù)準確性之間取得平衡。

相關(guān)資料顯示，Hunyuan-A13B模型是騰訊內(nèi)部應(yīng)用和調(diào)用量最大的大語言模型之一，有超過400+業(yè)務(wù)用于精調(diào)或者直接調(diào)用，日均請求超1.3億。

混元官方界面截圖

官方界面中顯示，該模型支持快慢思考模式切換，數(shù)學(xué)、科學(xué)、長文理解及Agent能力全面提升。其中，快思考模式適合追求速度和最小計算開銷的簡單任務(wù)，而慢思考模式則涉及更深、更全面的推理步驟，這優(yōu)化了計算資源分配，兼顧了效率和準確性。

在實測中，觀察者網(wǎng)測試了小數(shù)比較大小，基本的四則運算等多種基本數(shù)學(xué)題目，Hunyuan-A13B模型都能迅速響應(yīng)并給出正確的回答。

測試問題

據(jù)悉，混元團隊還開源了兩個新數(shù)據(jù)集，以填補行業(yè)內(nèi)相關(guān)評估標準的空白。其中，ArtifactsBench主要用于代碼評估，構(gòu)建了一個包含1825個任務(wù)的新基準；C3-Bench則針對Agent場景模型評估，設(shè)計了1024條測試數(shù)據(jù)。

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