腾讯混元推出首款开源混合推理模型：擅长Agent工具调用和长文理解

腾讯混元近日正式开源首个混合推理MoE模型Hunyuan-A13B，该模型总参数达80B，激活参数仅为13B，兼具高性能与高性价比。作为业界首个13B级别的开源MoE模型，Hunyuan-A13B在多个权威评测中表现优异，尤其在Agent工具调用和长文本处理方面展现出突出能力。其支持256K原生上下文窗口，在长文理解与生成任务中取得领先成绩。模型采用融合推理机制，用户可根据需求切换“快思考”与“慢思考”模式，灵活平衡效率与准确性，适用于从简单问答到复杂决策的多样化场景。 为提升模型实际应用能力，腾讯混元构建了多Agent数据合成框架，结合强化学习与真实环境模拟，显著增强模型自主规划与执行能力。同时，模型在预训练阶段使用20万亿token高质量语料，并创新性提出适用于MoE架构的Scaling Law联合公式，为模型设计提供理论支撑。后训练环节采用多阶段策略，全面优化推理、创作与理解能力。此外，腾讯混元同步开源两个关键数据集——ArtifactsBench与C3-Bench，填补代码生成与Agent评估领域的空白。目前，Hunyuan-A13B已上线GitHub与HuggingFace，支持一键部署，仅需一张中低端GPU即可运行，且兼容主流量化格式，吞吐性能达到同类模型两倍以上，为开发者提供了高效、低成本的大模型实践路径。