6月27日，腾讯混元宣布开源首个混合推理MoE模型 Hunyuan-A13B威海期货配资，总参数80B，激活参数仅13B，效果比肩同等架构领先开源模型，但是推理速度更快，性价比更高。这意味着，开发者可以用更低门槛的方式获得更好的模型能力。
即日起，模型已经在 Github 和 Huggingface 等开源社区上线，同时模型API也在腾讯云官网正式上线，支持快速接入部署。
这是业界首个13B级别的MoE开源混合推理模型，基于先进的模型架构，Hunyuan-A13B表现出强大的通用能力，在多个业内权威数据测试集上获得好成绩，并且在Agent工具调用和长文能力上有突出表现。
*加粗为最高分，下划线表示第二名，数据来源于模型各个公开的测试数据集得分
对于时下热门的大模型Agent能力，腾讯混元建设了一套多Agent数据合成框架，接入了MCP、沙箱、大语言模型模拟等多样的环境，并且通过强化学习让Agent在多种环境里进行自主探索与学习，进一步提升了Hunyuan-A13B的效果。
在长文方面，Hunyuan-A13B支持256K原生上下文窗口，在多个长文数据集中取得了优异的成绩。
在实际使用场景中，Hunyuan-A13B模型可以根据需要选择思考模式，快思考模式提供简洁、高效的输出，适合追求速度和最小计算开销的简单任务；慢思考涉及更深、更全面的推理步骤，如反思和回溯。这种融合推理模式优化了计算资源分配，使用户能够通过加think/no_think切换思考模式，在效率和特定任务准确性之间取得平衡。
Hunyuan-A13B模型对个人开发者较为友好，在严格条件下，只需要1张中低端GPU卡即可部署。目前，Hunyuan-A13B已经融入开源主流推理框架生态，无损支持多种量化格式，在相同输入输出规模上，整体吞吐是前沿开源模型的2倍以上。
Hunyuan-A13B 集合了腾讯混元在模型预训练、后训练等多个环节的创新技术，这些技术共同增强了其推理性能、灵活性和推理效率。
预训练环节，Hunyuan-A13B 训练了20T tokens的语料，覆盖了多个领域。高质量的语料显著提升了模型通用能力。此外，在模型架构上，腾讯混元团队通过系统性分析，建模与验证，构建了适用于 MoE 架构的 Scaling Law 联合公式。这一发现完善了MoE 架构的 Scaling Law 理论体系，并为 MoE 架构设计提供了可量化的工程化指导，也极大的提升了模型预训练的效果。
后训练环节，Hunyuan-A13B采用了多阶段的训练方式，提升了模型的推理能力，同时兼顾了模型创作、理解、Agent等通用能力。
图：Hunyuan-A13B后训练四个步骤
为更好的提升大语言模型能力，腾讯混元也开源了两个新的数据集，以填补行业内相关评估标准的空白。其中，ArtifactsBench用于弥合大语言模型代码生成评估中的视觉与交互鸿沟，构建了一个包含 1825个任务的新基准，涵盖了从网页开发、数据可视化到交互式游戏等九大领域，并按难度分级以全面评估模型的能力；C3-Bench针对Agent场景模型面临的三个关键挑战：规划复杂的工具关系、处理关键的隐藏信息以及动态路径决策，设计了1024条测试数据，以发现模型能力的不足。
Hunyuan-A13B模型是腾讯内部应用和调用量最大的大语言模型之一，有超过 400+ 业务用于精调或者直接调用，日均请求超1.3亿。本次进行升级更新并对外开源 ，是继混元large后混元大语言模型推出的又一重要开源模型，参数更小，但是性能和效果实现了大幅的提升。接下来，腾讯混元也将推出更多尺寸、更多特色的模型，将更多实践技术与社区共享，促进大模型开源生态的繁荣。
腾讯混元坚定拥抱开源，持续推进多尺寸、多场景的全系模型开源，旗下图像、视频、3D、文本等多种模态基础模型已全面开源。未来，混元计划推出多尺寸混合推理模型，从0.5B到32B的dense模型，以及激活13B的MoE模型，适配企业与端侧不同需求，混元图像、视频、3D等多模态基础模型及配套插件模型也将持续开源。
附项目相关链接
体验入口：https://hunyuan.tencent.com/
API地址：https://cloud.tencent.com/product/tclm
Github ：https://github.com/Tencent-Hunyuan
HuggingFace：https://huggingface.co/tencent
C3-Bench：https://github.com/Tencent-Hunyuan/C3-Benchmark
ArtifactsBench：https://github.com/Tencent-Hunyuan/ArtifactsBenchmark
— 完 —
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