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”的慢思考模型，混元Turbo S能夠實現“秒回”，吐字速度提升一倍，首字時延降低44%，同時在知識、數理、創(chuàng)作等方面也有突出表現。通過模型架構創(chuàng)新，Turbo S部署成本也大幅下降，持續(xù)推動大模型應用門檻降低。

    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?？焖伎己吐伎嫉慕Y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、數學、推理等多個領域展現出對標DeepSeek V3、GPT 4o、Claude3.5等業(yè)界領先模型的效果表現。

    據介紹，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據，顯著改進了理科推理能力，實現模型整體效果提升。

    架構方面，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結構的計算復雜度，減少了KV-Cache緩存占用，實現訓練和推理成本的下降。新的融合模式突破了傳統(tǒng)純Transformer結構大模型面臨的長文訓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擅于捕捉復雜上下文的優(yōu)勢，構建了顯存與計算效率雙優(yōu)的混合架構，這是工業(yè)界首次成功將Mamba架構無損地應用在超大型MoE模型上。

    作為旗艦模型，Turbo 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能力。基于Turbo S，通過引入長思維鏈、檢索增強和強化學習等技術，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模型進行回答。騰訊混元有關人士表示，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。

（編輯 張鈺鵬）