本報訊 （記者李豪悅）2月27日，騰訊控股有限公司（以下簡稱“騰訊”）混元自研的快思考模型Turbo S正式發(fā)布。區(qū)別于Deepseek R1、混元T1等需要“想一下再回復(fù)”的慢思考模型，混元Turbo S能夠?qū)崿F(xiàn)“秒回”，吐字速度提升一倍，首字時延降低44%，同時在知識、數(shù)理、創(chuàng)作等方面也有突出表現(xiàn)。通過模型架構(gòu)創(chuàng)新，Turbo S部署成本也大幅下降，持續(xù)推動大模型應(yīng)用門檻降低。

    有研究表明，人類約90%至95%的日常決策依賴直覺，快思考正如人的“直覺”，為大模型提供了通用場景下的快速響應(yīng)能力，而慢思考更像理性思維，通過分析邏輯提供解決問題思路。快思考和慢思考的結(jié)合和補充，可以讓大模型更智能、更高效地解決問題。

    在業(yè)界通用的多個公開Benchmark上，騰訊混元Turbo S在知識、數(shù)學(xué)、推理等多個領(lǐng)域展現(xiàn)出對標(biāo)DeepSeek V3、GPT 4o、Claude3.5等業(yè)界領(lǐng)先模型的效果表現(xiàn)。

    據(jù)介紹，通過長短思維鏈融合，騰訊混元Turbo S在保持文科類問題快思考體驗的同時，基于自研混元T1慢思考模型合成的長思維鏈數(shù)據(jù)，顯著改進(jìn)了理科推理能力，實現(xiàn)模型整體效果提升。

    架構(gòu)方面，通過創(chuàng)新性地采用了Hybrid-Mamba-Transformer融合模式，混元Turbo S有效降低了傳統(tǒng)Transformer結(jié)構(gòu)的計算復(fù)雜度，減少了KV-Cache緩存占用，實現(xiàn)訓(xùn)練和推理成本的下降。新的融合模式突破了傳統(tǒng)純Transformer結(jié)構(gòu)大模型面臨的長文訓(xùn)練和推理成本高的難題，一方面發(fā)揮了Mamba高效處理長序列的能力，也保留Transformer擅于捕捉復(fù)雜上下文的優(yōu)勢，構(gòu)建了顯存與計算效率雙優(yōu)的混合架構(gòu)，這是工業(yè)界首次成功將Mamba架構(gòu)無損地應(yīng)用在超大型MoE模型上。

    作為旗艦?zāi)Ｐ停琓urbo S未來將成為騰訊混元系列衍生模型的核心基座，為推理、長文、代碼等衍生模型提供基礎(chǔ)能力。基于Turbo S，通過引入長思維鏈、檢索增強(qiáng)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，騰訊自研了推理模型T1，該模型已在騰訊元寶上線，用戶可以選擇Deepseek R1或騰訊混元T1模型進(jìn)行回答。騰訊混元有關(guān)人士表示，正式版的騰訊混元T1模型API也將很快上線，對外提供接入服務(wù)。

（編輯 張鈺鵬）