رونمایی تنسنت از مدل هوش مصنوعی Hunyuan T1

یک رقیب جدید در عرصه هوش مصنوعی

ورود Hunyuan T1 چیزی بیش از یک عرضه محصول است. این یک حرکت کاملاً هماهنگ در استراتژی گسترده‌تر تنسنت برای تثبیت موقعیت خود به عنوان یک رهبر در چشم‌انداز هوش مصنوعی است. این مدل که به طور کامل در داخل شرکت توسعه یافته و به طور یکپارچه در Tencent Cloud مستقر شده است، سنگ بنای چشم‌انداز این شرکت برای ارائه ابزارهای هوش مصنوعی قوی و تجاری است. این ابزارها به طور خاص برای پاسخگویی به نیازهای کسب‌وکارهایی طراحی شده‌اند که به قابلیت‌های استدلال با کارایی بالا و بدون تحمیل بارهای محاسباتی اغلب گزاف یا هزینه‌های مجوز که معمولاً با جایگزین‌های غربی مرتبط هستند، نیاز دارند.

Hunyuan T1 به راحتی از طریق یک API در دسترس است و مسیری ساده برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند تا قابلیت‌های استدلال قدرتمند آن را در برنامه‌های خود ادغام کنند. علاوه بر این، دسترسی داخلی در Tencent Docs را افزایش می‌دهد و بهره‌وری و همکاری را در اکوسیستم تنسنت بهبود می‌بخشد. برای کسانی که مشتاق تجربه قابلیت‌های آن هستند، یک نسخه نمایشی در Hugging Face در دسترس است که نگاهی اجمالی به پتانسیل مدل ارائه می‌دهد.

توسعه این مدل با اصول یادگیری تقویتی هدایت شده است، تکنیکی که به آن اجازه می‌دهد از تعاملات یاد بگیرد و عملکرد خود را در طول زمان اصلاح کند. محک‌زنی داخلی دقیق در مجموعه داده‌های استدلال مشهور، مانند MMLU و GPQA، نقاط قوت آن را بیشتر تأیید کرده و آمادگی آن را برای کاربردهای دنیای واقعی تضمین کرده است.

Turbo S راه را هموار کرد، T1 لبه را تیز می‌کند

در حالی که Hunyuan T1 اکنون در کانون توجه قرار دارد، مهم است که به کار پایه‌ای که توسط مدل قبلی آن، Hunyuan Turbo S، که در 27 فوریه عرضه شد، انجام شده است، اذعان کنیم. Turbo S زمینه را برای ورود تنسنت به مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی فراهم کرد، اما T1 این مفهوم را به سطح کاملاً جدیدی از پیچیدگی می‌رساند.

Hunyuan T1 نمایانگر اوج مدل‌های بهینه‌سازی شده برای استدلال تنسنت تا به امروز است. این مدل به دقت مهندسی شده است تا به نیازهای خاص کاربران سازمانی که نه تنها به منطق ساختاریافته، بلکه به تولید مداوم فرم طولانی و کاهش قابل توجه وقوع توهمات واقعی – یک چالش رایج در مدل‌های زبان بزرگ – نیاز دارند، پاسخ دهد.

ویژگی‌های کلیدی Hunyuan T1:

• تمرکز بی‌وقفه بر استدلال: T1 به‌طور هدفمند برای مقابله با وظایف استدلال پیچیده‌ای ساخته شده است که به درجه بالایی از دقت و عمق تحلیلی نیاز دارند. این شامل حل مسئله ساختاریافته، تجزیه و تحلیل ریاضی پیچیده و پشتیبانی قوی از تصمیم‌گیری است. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی در دستیابی به ثبات استثنایی در فرم طولانی و به حداقل رساندن تولید اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده، نقش اساسی داشته است.

• تسلط بر زبان چینی: تنسنت با درک اهمیت بازار داخلی خود، اطمینان حاصل کرده است که T1 در وظایف منطق و درک مطلب زبان چینی برتری دارد. این همسویی استراتژیک با نیازهای شرکت‌های چینی، موقعیت آن را به عنوان یک دارایی ارزشمند برای کسب‌وکارهایی که در این منطقه فعالیت می‌کنند، تثبیت می‌کند.

• آموزش و زیرساخت داخلی: مسیر توسعه T1 به طور کامل در اکوسیستم تنسنت قرار داشته است. این مدل از ابتدا با استفاده از زیرساخت Tencent Cloud آموزش داده شده است که اقامت داده‌ها و پایبندی دقیق به استانداردهای نظارتی چین را تضمین می‌کند. این تعهد به کنترل و انطباق، لایه دیگری از اطمینان را برای کسب‌وکارهایی که نگران امنیت و حریم خصوصی داده‌ها هستند، فراهم می‌کند.

محک‌زنی برتری: یک تحلیل مقایسه‌ای

Hunyuan T1 تنسنت به عنوان یک رقیب قدرتمند در حوزه مدل‌های استدلال با کارایی بالا ظاهر شده است که به طور خاص برای وظایف در سطح سازمانی، با تاکید ویژه بر زبان چینی و حوزه‌های ریاضی، بهینه شده است. اتکای کامل این مدل به Tencent Cloud هم برای آموزش و هم برای میزبانی، بر تعهد این شرکت به یک اکوسیستم هوش مصنوعی مستقل و ایمن تاکید می‌کند. دسترسی آن از طریق یک API و ادغام یکپارچه در Tencent Docs، کاربردی بودن و سهولت استفاده از آن را بیشتر می‌کند.

تمرکز استراتژیک این مدل کاملاً روشن است: دستیابی به برتری بی‌نظیر در قابلیت‌های استدلال و ریاضی و در عین حال حفظ سطح قابل ستایشی از عملکرد در همسویی، مدیریت زبان و تولید کد. این امر در مشخصات محک آن مشهود است که مقایسه دقیقی با سایر مدل‌های پیشرو ارائه می‌دهد.

نکات برجسته عملکرد:

• توانایی دانش:

  • در معیار MMLU PRO، Hunyuan T1 به امتیاز چشمگیر 87.2 دست می‌یابد که از DeepSeek R1 (84.0) و GPT-4.5 (86.1) پیشی می‌گیرد، اگرچه کمی از o1 (89.3) عقب‌تر است.
  • در ارزیابی GPQA Diamond، T1 امتیاز 69.3 را کسب می‌کند که کمتر از DeepSeek R1 (71.5) و o1 (75.7) است.
  • برای C–SimpleQA، T1 امتیاز 67.9 را ثبت می‌کند که از DeepSeek R1 (73.4) عقب‌تر است.

• برتری استدلال:

  • T1 واقعاً در دسته استدلال می‌درخشد و با امتیاز چشمگیر 93.1 در DROP F1 به بالاترین امتیاز دست می‌یابد. این عملکرد از DeepSeek R1 (92.2)، GPT-4.5 (84.7) و o1 (90.2) پیشی می‌گیرد.
  • در معیار Zebra Logic، امتیاز قابل ستایش 79.6 را کسب می‌کند که کمی از o1 (87.9) عقب‌تر است اما به طور قابل توجهی از GPT-4.5 (53.7) پیشی می‌گیرد.

• تیزهوشی ریاضی:

  • Hunyuan T1 قابلیت‌های ریاضی استثنایی را نشان می‌دهد و در MATH–500 امتیاز 96.2 را کسب می‌کند، که فقط کسری کمتر از 97.3 DeepSeek R1 و تقریباً برابر با 96.4 o1 است.
  • امتیاز AIME 2024 آن 78.2 است که کمی کمتر از DeepSeek R1 (79.8) و o1 (79.2) اما به طور قابل توجهی بالاتر از GPT-4.5 (50.0) است.

• قابلیت‌های تولید کد:

  • این مدل در LiveCodeBench به امتیاز 64.9 دست می‌یابد که کمی کمتر از DeepSeek R1 (65.9) و o1 (63.4) اما به طور قابل توجهی بالاتر از GPT-4.5 (46.4) است. این نشان‌دهنده توانایی قابل احترام، هرچند نه استثنایی، در تولید کد است.

• تسلط بر درک زبان چینی:

  • Hunyuan T1 قدرت خود را در زمینه‌های سازمانی چینی با کسب امتیاز چشمگیر 91.8 در C-Eval و 90.0 در CMMLU نشان می‌دهد. این عملکرد با DeepSeek R1 در هر دو معیار برابر است و تقریباً 10 امتیاز از GPT-4.5 پیشی می‌گیرد.

• همسویی و انسجام:

  • در ArenaHard، T1 امتیاز 91.9 را کسب می‌کند که کمی عقب‌تر از GPT-4.5 (92.5) و DeepSeek R1 (92.3) اما جلوتر از o1 (90.7) است. این نشان‌دهنده همسویی قوی ارزش و انسجام دستورالعمل است، که نشان می‌دهد مدل به خوبی با ارزش‌های انسانی همسو است و می‌تواند به طور موثر دستورالعمل‌ها را دنبال کند.

• مهارت پیروی از دستورالعمل:

  • این مدل در CFBench به امتیاز 81.0 دست می‌یابد که کمی کمتر از DeepSeek R1 (81.9) و GPT-4.5 (81.2) است.
  • در CELLO، امتیاز 76.4 را کسب می‌کند که هم از DeepSeek R1 (77.1) و هم از GPT-4.5 (81.4) عقب‌تر است. این نتایج نشان می‌دهد که در حالی که این مدل در پیروی از دستورالعمل‌ها مهارت دارد، بهترین مطلق در کلاس خود نیست.

• قابلیت‌های استفاده از ابزار:

  • Hunyuan T1 در T-Eval، معیاری که توانایی هوش مصنوعی را برای استفاده از ابزارهای خارجی ارزیابی می‌کند، امتیاز 68.8 را کسب می‌کند. این عملکرد از DeepSeek R1 (55.7) پیشی می‌گیرد اما از GPT-4.5 (81.9) و o1 (75.7) عقب‌تر است.

کارایی به عنوان یک اصل راهنما

در حالی که تنسنت به گسترش مجموعه مدل‌های هوش مصنوعی اختصاصی خود ادامه می‌دهد، اهمیت مشارکت‌های استراتژیک و استفاده از مدل‌های شخص ثالث، مانند DeepSeek، را برای برآورده کردن الزامات عملکردی سخت‌گیرانه و در عین حال بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت، تشخیص می‌دهد. در طول تماس تلفنی درآمدهای سه ماهه چهارم 2024، مدیران تنسنت رویکرد خود را روشن کردند و تاکید کردند که کارایی استنتاج، به جای مقیاس محاسباتی محض، نیروی محرکه تصمیمات استقرار آنها است.

تنسنت اخیراً استفاده خود از مدل‌های بهینه‌سازی شده معماری DeepSeek را تایید کرد، یک حرکت استراتژیک که برای کاهش مصرف GPU و افزایش توان عملیاتی طراحی شده است. همانطور که مدیر ارشد استراتژی این شرکت به درستی بیان کرد، “شرکت‌های چینی عموماً کارایی و بهره‌برداری – بهره‌برداری کارآمد از سرورهای GPU – را در اولویت قرار می‌دهند. و این لزوماً به اثربخشی نهایی فناوری در حال توسعه آسیب نمی‌رساند.”

این رویکرد به تنسنت اجازه می‌دهد تا مدل‌ها را با محدودیت‌های زیرساختی خاص تنظیم کند و بر مدل‌های تنظیم‌شده برای استنتاج با تأخیر کمتر که برای کار کردن به منابع کمتری نیاز دارند، تمرکز کند. این استراتژی با روش‌های پشتیبانی شده توسط تحقیق، مانند “نمونه‌برداری، بررسی دقیق و مقیاس‌بندی”، که تأیید را در طول استنتاج به جای اتکای صرف به فرآیندهای آموزشی پرمصرف، در اولویت قرار می‌دهند، همسو است.

با این حال، این تاکید بر کارایی به معنای عقب‌نشینی از سرمایه‌گذاری‌های سخت‌افزاری نیست. در واقع، گزارش TrendForce نشان داد که تنسنت سفارش‌های قابل توجهی برای تراشه‌های H20 NVIDIA، GPUهای تخصصی که به طور خاص برای بازار چین طراحی شده‌اند، ثبت کرده است. این تراشه‌ها نقش مهمی در پشتیبانی از ادغام مدل‌های DeepSeek توسط تنسنت در خدمات پشتیبان، از جمله آنهایی که پلتفرم همه‌جانبه WeChat را تامین می‌کنند، ایفا می‌کنند.

پیمایش در یک چشم‌انداز در حال تغییر

راه‌اندازی Hunyuan T1 همزمان با دوره‌ای از بررسی دقیق‌تر ابزارهای هوش مصنوعی چینی در بازارهای بین‌المللی است. در مارس 2025، وزارت بازرگانی ایالات متحده محدودیت‌هایی را برای استفاده از برنامه‌های DeepSeek در دستگاه‌های دولتی فدرال اعمال کرد و به نگرانی‌های مربوط به خطرات حریم خصوصی و ارتباطات احتمالی با زیرساخت‌های تحت کنترل دولت اشاره کرد. احتمال اعمال محدودیت‌های بیشتر وجود دارد که می‌تواند پذیرش فرامرزی مدل‌های هوش مصنوعی توسعه‌یافته در چین را پیچیده کند.

در داخل کشور، دولت چین به طور فعال رشد استارت‌آپ‌های جدیدتر هوش مصنوعی را تقویت می‌کند. گزارش رویترز حمایت پکن از مونیکا، توسعه‌دهنده Manus، یک عامل هوش مصنوعی مستقل را برجسته کرد. در حالی که تنسنت به طور مستقیم در این ابتکارات خاص دخیل نیست، موقعیت غالب آن در بازارهای ابر و نرم‌افزار داخلی، مرکزیت مداوم آن را در اکوسیستم گسترده‌تر هوش مصنوعی تضمین می‌کند.

به نظر می‌رسد موقعیت استراتژیک تنسنت نتایج مثبتی به همراه دارد. در سه ماهه چهارم 2024، این شرکت افزایش درآمد سالانه 11 درصدی را گزارش کرد که به 172.45 میلیارد یوان رسید. بخش قابل توجهی از این رشد به توسعه هوش مصنوعی سازمانی نسبت داده شد و تنسنت از سرمایه‌گذاری‌های بیشتر در سال 2025 برای گسترش زیرساخت‌های هوش مصنوعی مصرف‌کننده و سازمانی خبر داد.

یک رویکرد دو جانبه: تنوع مدل و استقرار

استراتژی هوش مصنوعی تنسنت با یک رویکرد دو جانبه مشخص می‌شود، به طوری که Hunyuan T1 به نیازهای استدلال ساختاریافته پاسخ می‌دهد و Turbo S به تقاضا برای پاسخ‌های فوری می‌پردازد. این تنوع استراتژیک، این شرکت را قادر می‌سازد تا قابلیت‌های خاص مدل را در طیف گسترده‌ای از صنایع تجاری ارائه دهد.

تنسنت به جای دنبال کردن یک رویکرد یکسان با یک مدل واحد و عظیم، هر نسخه را به دقت با سناریوهای استفاده خاص هماهنگ می‌کند. وظایف منطقی پیچیده توسط Hunyuan T1 برای تجزیه و تحلیل داخلی انجام می‌شود، در حالی که تعاملات سریع توسط Turbo S برای رابط‌های رو به مشتری مدیریت می‌شود.

ادغام عمیق هر مدل در زیرساخت ابر تنسنت یک تمایز کلیدی است. این رویکرد به ویژه برای کسب‌وکارهایی که به دنبال راه‌حل‌های هوش مصنوعی هستند که به طور کامل در چین میزبانی می‌شوند و کاملاً با استانداردهای داده ملی مطابقت دارند، جذاب است.

در مقابل مسیر OpenAI، که اخیراً شاهد انتشار بزرگترین و گران‌ترین مدل خود تا به امروز، GPT-4.5، بود، استراتژی تنسنت سنجیده‌تر و کالیبره‌تر به نظر می‌رسد. با Hunyuan T1 که اکنون فعال است و Turbo S که قبلاً در محیط‌های حساس به تأخیر عملیاتی شده است، تنسنت به طور پیوسته نفوذ خود را در چشم‌انداز هوش مصنوعی چین که به سرعت در حال تحول است، گسترش می‌دهد.

ترکیب استراتژیک این شرکت از توسعه داخلی، مشارکت‌های خارجی انتخابی و عرضه‌های یکپارچه محصول، بر استراتژی‌ای مبتنی بر سازگاری به جای حجم محض تاکید می‌کند. از آنجایی که فشارهای سیاستی و محدودیت‌های سخت‌افزاری همچنان به شکل‌دهی مجدد بازار ادامه می‌دهند، این رویکرد ممکن است به طور فزاینده‌ای عمل‌گرایانه و موثر باشد.