С развитием генеративного ИИ и появлением крупных моделей, несмотря на их мощность, они также сопряжены с высокими затратами ресурсов и сложностью развертывания. Последняя версия открытой крупной языковой модели Hunyuan-A13B от Tencent Hongyuan предлагает новый легковесный и эффективный подход: несмотря на наличие в общей сложности 80 миллиардов параметров, для каждого вывода используется всего 13 миллиардов параметров, что значительно снижает стоимость вывода благодаря архитектуре «Mixture-of-Experts (MoE)», при этом не жертвуя пониманием языка и способностями к выводу.
Преодоление瓶頸 производительности и ресурсов: Технический анализ Hunyuan-A13B
Hunyuan-A13B использует разреженную архитектуру MoE, которая включает 64 экспертных модуля и одного общего эксперта. При каждой инференции активируются только 8 из этих экспертов, что в сочетании с функцией активации SwiGLU и технологией GQA (Групповое Внимание Запросов) позволяет эффективно повысить эффективность использования памяти и throughput инференции.
Кроме того, объем его предварительно обученных данных составляет 20 триллионов токенов, из которых 250 миллиардов приходят из области STEM и представляют собой высококачественные данные, усиливающие производительность модели в математике, науке и логическом мышлении. Общее обучение проходит через три основных этапа: базовое предварительное обучение, быстрое отжигание и расширенное обучение с длинным контекстом, в конечном итоге поддерживая способность обработки контекста до 256K токенов.
Выбор между двумя режимами: Быстрый vs. Глубокое мышление, свободное переключение
Hunyuan-A13B специально вводит двойной режим механизма вывода (Dual-mode Chain-of-Thought), автоматически переключаясь между режимами «быстрого мышления» и «медленного мышления» в зависимости от сложности задачи. Быстрое мышление подходит для простых повседневных запросов, подчеркивая низкую задержку и высокую эффективность; медленное мышление активирует более длинные пути вывода Chain-of-Thought, обрабатывая многослойную логику и сложные дедуктивные задачи, уравновешивая точность и использование ресурсов.
Результаты тестирования впечатляют
В нескольких признанных бенчмарках Hunyuan-A13B показал выдающиеся результаты. Он занял первое место в математическом рассуждении (таких как AIME 2024, MATH) и также оказался в числе лидеров в логическом рассуждении (таких как BBH, ZebraLogic). Даже в более сложных тестах на длинные тексты, таких как LongBench-v2 и RULER, Hunyuan-A13B продемонстрировал удивительную способность сохранять контекст и интегрировать логику, обойдя Qwen3-A22B и DeepSeek-R1, параметры которых значительно превышают его.
面对 вызовов открытой среды, возможности использования инструментов полностью обновлены.
Помимо языковых и логических способностей, Hunyuan-A13B также значительно улучшил возможности Agent. В тестах, таких как BFCL v3, ComplexFuncBench, которые касаются вызова инструментов, планирования и многократных диалогов, его производительность не только превосходит Qwen3-A22B, но и занимает первое место в тестировании C3-Bench, демонстрируя его мощные способности адаптироваться к сложным рабочим процессам.
Пропускная способность вывода информации зашкаливает, эффективность развертывания заслуживает внимания.
Согласно отчету о тестировании, Hunyuan-A13B также удивляет своей эффективностью вывода. В сочетании с существующими фреймворками вывода, такими как vLLM, TensorRT-LLM и т.д., при 32 пакетах и длине вывода 14K токенов можно достичь почти 2000 токенов/с производительности. При использовании квантовки INT8, FP8 и других точностей, производительность также сохраняется, что имеет решающее значение для развертывания в предприятиях.
Высокая производительность и высокая стоимость при этом, Открытый исходный код модели встречает новый выбор
Tencent установила новый стандарт в области открытых языковых моделей с помощью Hunyuan-A13B. Эта модель не только преодолела стереотип "маленькие модели не могут соперничать с большими", но и предлагает гибкое рассуждение и многозадачную адаптацию, став новым флагманом в области открытых LLM. Для разработчиков и компаний с ограниченными ресурсами, которые все еще стремятся к эффективным решениям AI, Hunyuan-A13B, безусловно, является мощным новым выбором, на который стоит обратить внимание.
Эта статья Tencent Hunyuan снова представляет Открытый исходный код AI большой шаг! Модель Hunyuan-A13B дебютирует, 13B параметров бросает вызов гиганту 80B, впервые появившись в Chain News ABMedia.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Tencent Hunyuan снова представляет Открытый исходный код AI! Модель Hunyuan-A13B дебютирует с 13B параметрами, бросая вызов 80B гиганту
С развитием генеративного ИИ и появлением крупных моделей, несмотря на их мощность, они также сопряжены с высокими затратами ресурсов и сложностью развертывания. Последняя версия открытой крупной языковой модели Hunyuan-A13B от Tencent Hongyuan предлагает новый легковесный и эффективный подход: несмотря на наличие в общей сложности 80 миллиардов параметров, для каждого вывода используется всего 13 миллиардов параметров, что значительно снижает стоимость вывода благодаря архитектуре «Mixture-of-Experts (MoE)», при этом не жертвуя пониманием языка и способностями к выводу.
Преодоление瓶頸 производительности и ресурсов: Технический анализ Hunyuan-A13B
Hunyuan-A13B использует разреженную архитектуру MoE, которая включает 64 экспертных модуля и одного общего эксперта. При каждой инференции активируются только 8 из этих экспертов, что в сочетании с функцией активации SwiGLU и технологией GQA (Групповое Внимание Запросов) позволяет эффективно повысить эффективность использования памяти и throughput инференции.
Кроме того, объем его предварительно обученных данных составляет 20 триллионов токенов, из которых 250 миллиардов приходят из области STEM и представляют собой высококачественные данные, усиливающие производительность модели в математике, науке и логическом мышлении. Общее обучение проходит через три основных этапа: базовое предварительное обучение, быстрое отжигание и расширенное обучение с длинным контекстом, в конечном итоге поддерживая способность обработки контекста до 256K токенов.
Выбор между двумя режимами: Быстрый vs. Глубокое мышление, свободное переключение
Hunyuan-A13B специально вводит двойной режим механизма вывода (Dual-mode Chain-of-Thought), автоматически переключаясь между режимами «быстрого мышления» и «медленного мышления» в зависимости от сложности задачи. Быстрое мышление подходит для простых повседневных запросов, подчеркивая низкую задержку и высокую эффективность; медленное мышление активирует более длинные пути вывода Chain-of-Thought, обрабатывая многослойную логику и сложные дедуктивные задачи, уравновешивая точность и использование ресурсов.
Результаты тестирования впечатляют
В нескольких признанных бенчмарках Hunyuan-A13B показал выдающиеся результаты. Он занял первое место в математическом рассуждении (таких как AIME 2024, MATH) и также оказался в числе лидеров в логическом рассуждении (таких как BBH, ZebraLogic). Даже в более сложных тестах на длинные тексты, таких как LongBench-v2 и RULER, Hunyuan-A13B продемонстрировал удивительную способность сохранять контекст и интегрировать логику, обойдя Qwen3-A22B и DeepSeek-R1, параметры которых значительно превышают его.
面对 вызовов открытой среды, возможности использования инструментов полностью обновлены.
Помимо языковых и логических способностей, Hunyuan-A13B также значительно улучшил возможности Agent. В тестах, таких как BFCL v3, ComplexFuncBench, которые касаются вызова инструментов, планирования и многократных диалогов, его производительность не только превосходит Qwen3-A22B, но и занимает первое место в тестировании C3-Bench, демонстрируя его мощные способности адаптироваться к сложным рабочим процессам.
Пропускная способность вывода информации зашкаливает, эффективность развертывания заслуживает внимания.
Согласно отчету о тестировании, Hunyuan-A13B также удивляет своей эффективностью вывода. В сочетании с существующими фреймворками вывода, такими как vLLM, TensorRT-LLM и т.д., при 32 пакетах и длине вывода 14K токенов можно достичь почти 2000 токенов/с производительности. При использовании квантовки INT8, FP8 и других точностей, производительность также сохраняется, что имеет решающее значение для развертывания в предприятиях.
Высокая производительность и высокая стоимость при этом, Открытый исходный код модели встречает новый выбор
Tencent установила новый стандарт в области открытых языковых моделей с помощью Hunyuan-A13B. Эта модель не только преодолела стереотип "маленькие модели не могут соперничать с большими", но и предлагает гибкое рассуждение и многозадачную адаптацию, став новым флагманом в области открытых LLM. Для разработчиков и компаний с ограниченными ресурсами, которые все еще стремятся к эффективным решениям AI, Hunyuan-A13B, безусловно, является мощным новым выбором, на который стоит обратить внимание.
Эта статья Tencent Hunyuan снова представляет Открытый исходный код AI большой шаг! Модель Hunyuan-A13B дебютирует, 13B параметров бросает вызов гиганту 80B, впервые появившись в Chain News ABMedia.