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    腾讯推出「快思考」:API 成本只有 DeepSeek 不到一半******

    摘要

    再探超大规模MoE性能和成本极限?

    最近,腾讯元宝可以说是「杀疯了」,先是多款产品接入deepseek,推出自研混元T1模型,又是猛推流,一度超越字节"豆包"登顶中国区App Store免费榜第二,又是入驻微信生活服务“九宫格”。

    在各家大模型纷纷推出深度思考模型的同时,腾讯混元又「反常」地推了一个快思考模型Turbo S。

    2月27日,腾讯混元自研的快思考模型Turbo S正式发布,目前已在腾讯云和元宝上线。

    区别于Deepseek R1、混元T1等需要“想一下再回复”的慢思考模型,混元Turbo S能够实现“秒回”,吐字速度提升一倍,首字时延降低44%,同时在知识、数理、创作等方面也有突出表现。通过模型架构创新,Turbo S 部署成本也大幅下降,持续推动大模型应用门槛降低。

    有研究表明,人类约90%—95%的日常决策依赖直觉,快思考正如人的“直觉”,为大模型提供了通用场景下的快速响应能力,而慢思考更像理性思维,通过分析逻辑提供解决问题思路。快思考和慢思考的结合和补充,可以让大模型更智能、更高效地解决问题。

    据介绍,通过长短思维链融合,腾讯混元Turbo S 在保持文科类问题快思考体验的同时,基于自研混元 T1 慢思考模型合成的长思维链数据,显著改进了理科推理能力,实现模型整体效果提升。

    作为旗舰模型,Turbo S未来将成为腾讯混元系列衍生模型的核心基座,为推理、长文、代码等衍生模型提供基础能力。

    基于Turbo S,通过引入长思维链、检索增强和强化学习等技术,腾讯自研了推理模型 T1,该模型已在腾讯元宝上线,用户可以选择Deepseek R1 或腾讯混元T1模型进行回答,具体操作上,在元宝中选择 Hunyuan 模型,点亮 T1 即为深度思考,不点亮则为 Turbo S。

    开发者和企业用户已经可以在腾讯云上通过API调用腾讯混元Turbo S,即日起一周内免费试用。定价上,Turbo S 输入价格为0.8元/百万tokens,输出价格为2元/百万tokens,相比前代混元Turbo模型价格下降数倍,是deepseek API成本的 1/2-1/4,团队称「比大模型界的拼多多还便宜」。另外,混元满血T1 将在3月初发布。

    在3月2日腾讯混元的直播里,腾讯混元专家团队对这次推出的快思考模型做出了详解,极客公园整理重点如下:

    为什么要做「快思考」?

    团队通过分析和观察发现,用户约 90% 的请求都可以依靠大模型的 “直觉”(即快思考模型),无需深度思考就能精准简洁地给出答案,所以针对这些请求需要模型能更快、更准地回应。

    对于剩下的约 10% 的请求,需要模型能进行深度思考甚至反思,从而给出更精准的答案。

    同时,快思考模型不仅成本更低,还具备强大的数据融合能力,能够融入 MySQL 模型或 Max 模型中的优质数据。

    Turbo S 借鉴了腾讯的慢思考模型 Hunyuan T1 的数据,该模型使用一种称为长思维链合成的技术进行训练。这有助于 Turbo S 在保持其速度优势的同时,通过多步骤问题进行推理,使得对于其余 10% 需要反复反思思考的问题也能得到较精准答案。

    技术解析:模型架构/工程优化

    在业界通用的多个公开Benchmark上,腾讯混元 Turbo S 在知识、数学、推理等多个领域展现出对标 DeepSeek V3、GPT 4o、Claude3.5等业界领先模型的效果表现。

    *表格中,其它模型的评测指标来自官方评测结果,官方评测结果中不包含部分来自混元内部评测平台

    架构方面,通过创新性地采用了Hybrid-Mamba-Transformer 融合模式,混元Turbo S有效降低了传统Transformer结构的计算复杂度,减少了KV-Cache缓存占用,实现训练和推理成本的下降。

    传统 Transformer 架构存在以下缺陷 :

    计算复杂度高,序列维度呈平方级关系,在训练和推理时复杂度高;

    推理时需要 KV-Cache,且随着序列长度增加线性增加,部署成本高;预测时时间成本高,每步预测因叠加 KV-Cache 与序列长度呈线性关系,越往后生成越慢,尤其对于Mamba 线性 Attention 机制,每步预测都是 O1 复杂度,所以需要做更高效的 attention 或甚至 linear 的 attention,目前行业内已有一些相关探索方案如 window attention、mobile、NSA 等,都是通过不同方式压缩计算复杂度。

    Hybrid-Mamba-Transformer 融合架构是混元 Turbo S 中的一项突破性架构创新,通过融合两种强大的架构,平衡效率和上下文推理能力:

    Mamba 是一种状态空间模型(SSM),专为高效处理长序列而设计,在内存使用上比 Transformer 更为节省。与 Transformer 不同,后者在处理长文本时会遇到 KV-cache 内存的平方级扩展问题,而 Mamba 可以在不产生过多计算开销的情况下处理更长的文本,更适合阅读、总结和生成长文档的回答(例如法律文本、研究论文等)。

    尽管 Mamba 高效,但它在捕捉复杂的上下文关系方面不如 Transformer。Transformer 擅长理解复杂的模式和依赖关系,特别适合推理密集型任务,如数学运算、逻辑推理和问题解决,适用于多步骤推理、代码生成和深度上下文理解。

    混元 Turbo S 首次将 Mamba 应用于超大规模 MoE 模型 MoE(专家混合模型)通过每次查询激活一部分参数,从而提高计算效率,在保持精度的同时充分利用了 Mamba 的高效性,同时也保留了 Transformer 在推理任务中的优势。这一突破不仅降低了训练和推理成本,还提升了速度和智能水平。

    算法做到了哪些不一样的工作?

    长短思维链的融合。

    通过长短思维链融合,对于需反复推理反思的问题也能得到更精准答案, T1 模型可得到相对长链数据,将长链数据和短链数据融合训练后采样,采样依据正确性和长度正确性,采用规则方法和滤波 model case ,从而提升模型整体能力,尤其在数学、代码、逻辑等强推理任务上表现更好,且短链模型能很好地融合长链能力,体验更佳。

    即短链模型其实体验更佳,通过融合长链也能有很好的推理能力。

    scaling law还没结束

    GPT-4.5是短链模型天花板的一个存在,但 API 的成本非常高,以百万tokens计算约为150 美元,约是Turbo S 成本 500 倍,且据推测,GPT-4.5的激活参数量达万亿级别。因此,Turbo S等快思考模型的出现,正是为了在保证响应速度的同时,降低成本并保持较好的性能。

    目前 scaling 远未结束。从数据量来看,不管是模型 size 的 scaling 还是训练数据的 scaling,现在中文互联网上可获取数据量各家差不多,谁能通过获取或合成方式获得更多数据量对模型 performance 来说是关键。

    标注数据方面,更专业标注团队对模型表现影响大,如小说创作、医疗方向等,拥有更专业标注团队和数据的模型表现会更好,整体来看,在数据、算法、算力工程优化等方面对 scaling 的探索都远未结束。

    二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

    三、修复已知bug;优化用户体验

    四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据

    五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

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