利用強化學習
騰訊’混元 T1’ 的核心在於其利用了大規模強化學習。 這種技術也是 DeepSeek 的 R1 模型的基石，允許 AI 通過迭代交互和反饋來學習和提高其推理能力。 這種方法模仿人類如何通過試驗和錯誤來學習，使模型能夠隨著時間的推移完善其理解和決策過程。
基準性能：正面比較
在競爭激烈的 AI 世界中，基準測試是模型能力的關鍵指標。 ‘混元 T1’ 在幾個關鍵基準測試中表現出色：
MMLU Pro： 在評估模型整體知識基礎的大規模多任務語言理解 (MMLU) Pro 基準測試中，T1 取得了 87.2 的驕人成績。 這超過了 DeepSeek-R1 的 84 分，儘管略低於 OpenAI 的 o1 的 89.3 分。
AIME 2024： 在 2024 年美國數學邀請賽 (AIME) 中，T1 以 78.2 分展示了其數學實力。 這使其僅次於 R1 的 79.8 分，略微領先於 o1 的 79.2 分，展示了其在複雜問題解決方面的競爭優勢。
C-Eval： 在中文語言能力方面，T1 真正大放異彩。 在 C-Eval 套件評估中，它獲得了驚人的 91.8 分，與 R1 的分數持平，並且優於 o1 的 87.8 分。 這突出了 T1 在理解和處理中文語言細微差別方面的優勢。
定價：競爭優勢
除了性能之外，定價在 AI 模型的採用和可訪問性方面也起著重要作用。 騰訊的 T1 提供了與 DeepSeek 產品一致的具有競爭力的定價結構：
輸入： T1 對每 100 萬個 token 的輸入收取 1 元人民幣（約合 0.14 美元）。 該費率與 R1 的白天費率相同，並且顯著低於其白天輸出費率。
輸出： 對於輸出，T1 每百萬個 token 收費 4 元人民幣。 雖然 R1 的白天輸出費率較高（每百萬個 token 16 元人民幣），但其隔夜費率與 T1 的定價相符。
這種具有競爭力的定價策略使 T1 成為尋求具有成本效益的 AI 解決方案的企業和開發人員的有吸引力的選擇。
混合架構：一種新穎的方法
騰訊採用了一種創新的方法來設計 T1 的架構，成為業界第一個採用結合 Google 的 Transformer 和 Mamba 的混合模型。 這種獨特的組合具有以下幾個優點：
降低成本： 與純 Transformer 架構相比，騰訊聲稱，混合方法「顯著降低了訓練和推理成本」。 這是通過優化內存使用來實現的，內存使用是大型 AI 模型部署中的一個關鍵因素。
增強的長文本處理能力： T1 被吹捧為具有「在確保捕獲長文本信息能力的同時顯著減少資源消耗」的能力。 這意味著解碼速度提高了 200%，使其特別適合處理冗長的文檔和複雜的數據集。
真實世界測試：優勢與劣勢
科技部落格進行的獨立測試進一步揭示了 T1 的能力和局限性：
NCJRYDS： 在 NCJRYDS 與 R1 的直接比較中，T1 既展示了優勢，也展示了劣勢。 雖然它在創作中國古詩方面表現不佳，但它擅長在各種語境中解釋一個中文單詞。 這突出了該模型對語言的細緻理解，即使其創意寫作技巧需要進一步完善。
GoPlayAI： 另一個部落格 GoPlayAI 向 T1 提出了四個數學問題。 該模型成功解決了三個問題，但在最具挑戰性的問題上遇到了困難，最終在處理了五分鐘後未能提供正確答案。 這表明，雖然 T1 具有很強的數學能力，但在面對異常複雜的問題時可能會遇到限制。
AI 作為核心收入來源
騰訊正在戰略性地將 AI 定位為其未來增長的中心支柱。 將 DeepSeek-R1 集成到其雲平台和元寶聊天機器人中，以及其自身的’混元’模型，表明了該公司致力於提供多樣化的 AI 解決方案。
「雙核」戰略
騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰公開表示欽佩 DeepSeek 致力於打造「獨立、真正開源和免費的產品」。 這種觀點反映了騰訊自身在 AI 領域的「雙核」戰略，即同時利用 DeepSeek 的模型和其專有的元寶模型。 這種方法與騰訊在視頻遊戲行業的成功策略相呼應，在視頻遊戲行業，騰訊既推廣內部開發的遊戲，也推廣獨立工作室的遊戲，從而營造一個充滿活力和競爭力的生態系統。
深入探討強化學習
在’混元 T1’ 和 DeepSeek-R1 中使用大規模強化學習值得進一步探討。 這種技術特別適用於涉及順序決策的任務，其中 AI 代理根據從環境中收到的反饋來學習優化其行為。
在 AI 推理的背景下，強化學習可以應用於以下任務：
遊戲： 訓練 AI 代理在圍棋或國際象棋等複雜遊戲中表現出色，在這些遊戲中，戰略規劃和長期決策至關重要。
機器人技術： 使機器人能夠在複雜的環境中導航、與物體交互並執行需要適應不斷變化的條件的任務。
自然語言處理： 提高 AI 模型理解和生成人類語言的能力，包括對話管理和文本摘要等任務。
通過利用強化學習，T1 和 R1 能夠應對複雜的推理挑戰，這些挑戰不僅需要模式識別； 他們可以積極學習和調整策略以實現最佳結果。
混合架構的意義
騰訊率先使用結合 Google 的 Transformer 和 Mamba 的混合架構，代表了 AI 模型設計的重大進步。
Transformer： 以其注意力機制而聞名的 Transformer 架構徹底改變了自然語言處理。 它允許模型在處理信息時關注輸入序列的不同部分，從而提高對上下文和單詞之間關係的理解。
Mamba： 另一方面，Mamba 是一種更新的架構，它解決了 Transformer 的一些局限性，特別是在處理長序列方面。 它在內存使用和計算成本方面提供了更高的效率，使其非常適合處理大量數據。
通過結合這兩種架構，T1 旨在利用兩者的優勢：Transformer 的上下文理解和 Mamba 的效率。 這種混合方法有可能在 AI 推理中開啟新的可能性，特別是對於涉及處理長而複雜文本的任務。
騰訊 AI 推動的更廣泛影響
騰訊大舉進軍 AI 領域對全球科技格局產生了更廣泛的影響：
加劇競爭： T1 作為 DeepSeek-R1 的強大競爭對手的出現，加劇了 AI 推理領域的競爭。 這種競爭可能會推動進一步的創新，並加速開發更強大、更高效的 AI 模型。
AI 的民主化： 騰訊針對 T1 的具有競爭力的定價策略有助於 AI 的民主化，使更廣泛的企業和開發人員更容易獲得先進的 AI 功能。 這可能會導致各個行業中 AI 驅動的應用程序和服務激增。
中國的 AI 雄心： 騰訊在 AI 方面的進步突顯了中國在這一領域日益增長的雄心。 中國正在大力投資 AI 研發，旨在成為 AI 技術的全球領導者。
道德考量： 隨著 AI 模型變得越來越強大，圍繞其開發和部署的道德考量變得越來越重要。 需要解決偏見、公平性、透明度和問責制等問題，以確保 AI 得到負責任的使用並造福社會。
‘混元 T1’ 的推出標誌著騰訊 AI 之旅的一個重要里程碑。 該模型的強勁性能、具有競爭力的定價和創新的架構使其成為快速發展的 AI 推理領域的強大競爭者。 隨著騰訊繼續投資 AI 研發，它有望在塑造這項變革性技術的未來方面發揮重要作用。