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本文作者: 小七 | 2025-06-27 16:51 |
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,下劃線表示第二名,數(shù)據(jù)來源于模型各個公開的測試數(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,并且通過強化學習讓Agent在多種環(huán)境里進行自主探索與學習,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。
Hunyuan-A13B模型對個人開發(fā)者較為友好,在嚴格條件下,只需要1張中低端GPU卡即可部署。目前,Hunyuan-A13B已經(jīng)融入開源主流推理框架生態(tài),無損支持多種量化格式,在相同輸入輸出規(guī)模上,整體吞吐是前沿開源模型的2倍以上。
Hunyuan-A13B 集合了騰訊混元在模型預(yù)訓練、后訓練等多個環(huán)節(jié)的創(chuàng)新技術(shù),這些技術(shù)共同增強了其推理性能、靈活性和推理效率。
預(yù)訓練環(huán)節(jié),Hunyuan-A13B 訓練了20T tokens的語料,覆蓋了多個領(lǐng)域。高質(zhì)量的語料顯著提升了模型通用能力。此外,在模型架構(gòu)上,騰訊混元團隊通過系統(tǒng)性分析,建模與驗證,構(gòu)建了適用于 MoE 架構(gòu)的 Scaling Law 聯(lián)合公式。這一發(fā)現(xiàn)完善了MoE 架構(gòu)的 Scaling Law 理論體系,并為 MoE 架構(gòu)設(shè)計提供了可量化的工程化指導,也極大的提升了模型預(yù)訓練的效果。
后訓練環(huán)節(jié),Hunyuan-A13B采用了多階段的訓練方式,提升了模型的推理能力,同時兼顧了模型創(chuàng)作、理解、Agent等通用能力。
圖:Hunyuan-A13B后訓練四個步驟
為更好的提升大語言模型能力,騰訊混元也開源了兩個新的數(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用于彌合大語言模型代碼生成評估中的視覺與交互鴻溝,構(gòu)建了一個包含 1825個任務(wù)的新基準,涵蓋了從網(wǎng)頁開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化到交互式游戲等九大領(lǐng)域,并按難度分級以全面評估模型的能力;C3-Bench針對Agent場景模型面臨的三個關(guān)鍵挑戰(zhàn):規(guī)劃復雜的工具關(guān)系、處理關(guān)鍵的隱藏信息以及動態(tài)路徑?jīng)Q策,設(shè)計了1024條測試數(shù)據(jù),以發(fā)現(xiàn)模型能力的不足。
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。本次進行升級更新并對外開源 ,是繼混元large后混元大語言模型推出的又一重要開源模型,參數(shù)更小,但是性能和效果實現(xiàn)了大幅的提升。接下來,騰訊混元也將推出更多尺寸、更多特色的模型,將更多實踐技術(shù)與社區(qū)共享,促進大模型開源生態(tài)的繁榮。
騰訊混元堅定擁抱開源,持續(xù)推進多尺寸、多場景的全系模型開源,旗下圖像、視頻、3D、文本等多種模態(tài)基礎(chǔ)模型已全面開源。未來,混元計劃推出多尺寸混合推理模型,從0.5B到32B的dense模型,以及激活13B的MoE模型,適配企業(yè)與端側(cè)不同需求,混元圖像、視頻、3D等多模態(tài)基礎(chǔ)模型及配套插件模型也將持續(xù)開源。
附項目相關(guān)鏈接
l 體驗入口:https://hunyuan.tencent.com/
l API地址:https://cloud.tencent.com/product/tclm
l Github :https://github.com/Tencent-Hunyuan
l HuggingFace:https://huggingface.co/tencent
l C3-Bench:https://github.com/Tencent-Hunyuan/C3-Benchmark
l ArtifactsBench:https://github.com/Tencent-Hunyuan/ArtifactsBenchmark
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