Tencent stellt T1 Reasoning-Modell vor, während der KI-Wettlauf in China anheizt

Tencent Holdings hat ein neues künstliches Intelligenz (KI)-Reasoning-Modell, Hunyuan T1, eingeführt, das darauf ausgelegt ist, mit DeepSeeks R1 sowohl in der Leistung als auch in der Erschwinglichkeit zu konkurrieren.

Am Freitag vorgestellt, T1 nutzt großskaliges verstärkendes Lernen, dieselbe Technik, die DeepSeek in seinem im Januar. 

T1 demonstriert starke Leistung über Benchmarks hinweg

Die offizielle Veröffentlichung folgt einem Beta-Test der T1-Vorschau auf Tencent’s Chatbot Yuanbao. Das Modell erzielte 87,2 Punkte auf dem Massive Multitask Language Understanding (MMLU) Pro-Benchmark, übertraf DeepSeek-R1s 84 Punkte, lag aber hinter OpenAIs o1, das 89,3 erreichte.

T1 zeigte auch starke Ergebnisse in anderen Bewertungen, mit 78,2 Punkten in der American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024, im Vergleich zu R1s 79,8 und o1s 79,2. Laut Tencent glänzte es in der chinesischen Sprachkompetenz und erzielte 91,8 Punkte in der C-Eval-Suite, was R1 entsprach und o1s 87,8 übertraf.

Das Tencent-Modell rivalisiert auch in der Preisgestaltung mit DeepSeek, was ein Hauptvorteil des beliebten chinesischen Startups ist. T1 berechnet 1 Yuan (0,14 US-Dollar) pro 1 Million Tokens der Eingabe, während die Ausgabe 4 Yuan pro Million Tokens kostet.

Die Eingabepreisgestaltung liegt im Einklang mit R1, das tagsüber 1 Yuan pro Million Tokens berechnet und nachts nur 0,25 Yuan. Die Ausgabepreisgestaltung ist ebenfalls vergleichbar, da R1s Tagessatz 16 Yuan pro Million Tokens beträgt, der nachts auf 4 Yuan sinkt.

Laut Tencent ist es das erste Unternehmen in der Branche, das eine hybride Architektur einführt, die Google’s Transformer sowie ein von Carnegie Mellon University und Princeton University bereitgestelltes System namens Mamba umfasst. Dies reduziert die Trainings- und Inferenzkosten erheblich und optimiert die Speichernutzung während des Trainings im Vergleich zu einer vollständig auf Transformer basierenden Architektur, so das Unternehmen.

Das Unternehmen bewirbt T1 als „die Ressourcenaufnahme erheblich reduzierend, während die Fähigkeit zur Erfassung langer Textinformationen gewährleistet bleibt“, was zu 200 % schnelleren Decodierungsgeschwindigkeiten führt.

Ein ehemaliger Big-Data-Experte von JD.com schrieb den Tech-Blog NCJRYDS und testete T1 und R1 bei denselben Aufgaben. Die Person bat dann andere große Sprachmodelle, einschließlich Anthropic’s Claude und OpenAI’s ChatGPT, die Ergebnisse zu bewerten.

Tencent’s Modell verlor das Duell beim Schreiben eines alten chinesischen Gedichts, schlug aber DeepSeek bei der Interpretation eines chinesischen Wortes in verschiedenen Kontexten.

Ein anderer Blog, GoPlayAI, stellte dem Tencent-Modell vier mathematische Fragen, und nachdem es fünf Minuten damit verbracht hatte, löste es die schwierigste Frage falsch.

Tencent erweitert seine KI-Strategie mit einem Dual-Core-Ansatz

Tencent, das Chinas größte Social-Media-App WeChat und das weltweit größte Video-Spielunternehmen nach Umsatz betreibt, positioniert KI als neuen Kernumsatzstrom. Das Unternehmen hat DeepSeek-R1 in seine Cloud-Plattform und den Yuanbao-Chatbot integriert und bietet damit eine Alternative zu seinen eigenen Hunyuan-Modellen.

Tencent-Vorsitzender und CEO Pony Ma Huateng bemerkte kürzlich, er habe großen Respekt vor DeepSeek für die Herstellung eines „unabhängigen, wirklich quelloffenen und kostenlosen Produkts“.

Ma sagte, Tencent habe eine „Dual-Core“-Strategie für KI übernommen, die sowohl DeepSeek als auch seine eigenen Yuanbao-Modelle nutzt. Dieser Ansatz ist ähnlich wie bei der Dominanz in der Videospielbranche durch die Förderung selbstentwickelter Titel und solcher von unabhängigen Studios.