Tencent dévoile le modèle de raisonnement T1 alors que la course à l'IA s'intensifie en Chine

Tencent Holdings a présenté un nouveau modèle de raisonnement d'intelligence artificielle (IA), Hunyuan T1, conçu pour rivaliser avec R1 de DeepSeek tant en performance qu'en abordabilité.

Dévoilé vendredi, T1 exploite l'apprentissage par renforcement à grande échelle, la même technique que DeepSeek a utilisée dans son modèle R1 lancé en janvier. 

T1 démontre de solides performances sur les benchmarks

La sortie officielle fait suite à un test bêta de l'aperçu T1 sur le chatbot de Tencent, Yuanbao. Le modèle a obtenu 87,2 points au benchmark Massive Multitask Language Understanding (MMLU) Pro, surpassant les 84 points de DeepSeek-R1 mais restant en deçà de o1 d'OpenAI, qui a obtenu 89,3.

T1 a également démontré de solides résultats dans d'autres évaluations, obtenant 78,2 à l'American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024, comparé aux 79,8 de R1 et aux 79,2 de o1. Selon Tencent, il excelle en maîtrise de la langue chinoise, obtenant 91,8 points dans la suite C-Eval, égalant R1 et surpassant les 87,8 de o1.

Le modèle Tencent rivalise également avec DeepSeek en matière de tarification, ce qui constitue un avantage principal pour la start-up chinoise populaire. T1 facture 1 yuan (0,14 $) par 1 million de tokens d'entrée, tandis que la sortie coûte 4 yuans par million de tokens.

Le taux d'entrée est conforme à celui de R1, qui facture 1 yuan par million de tokens pendant les heures de journée et seulement 0,25 yuan la nuit. Le prix de sortie est également comparable, étant donné le taux diurne de R1 de 16 yuans par million de tokens, qui chute à 4 yuans la nuit.

Selon Tencent, c'est le premier dans l'industrie à adopter une architecture hybride, incluant le Transformer de Google, ainsi qu'un système fourni par le générateur de l'Université Carnegie Mellon et de l'Université de Princeton appelé Mamba. Cela réduit considérablement les coûts d'entraînement et d'inférence et optimise l'utilisation de la mémoire pendant l'entraînement par rapport à une architecture entièrement basée sur Transformer, déclare l'entreprise.

L'entreprise promeut T1 comme « réduisant significativement la consommation de ressources tout en garantissant la capacité de capturer des informations textuelles longues », permettant des vitesses de décodage 200 % plus rapides.

Un ancien expert en big data de JD.com a écrit le blog technique NCJRYDS et a testé T1 et R1 sur les mêmes tâches. La personne a ensuite demandé à d'autres grands modèles de langage, y compris Claude d'Anthropic et ChatGPT d'OpenAI, de juger les résultats.

Le modèle de Tencent a perdu le duel dans l'écriture d'un poème chinois ancien mais a battu DeepSeek dans l'interprétation d'un mot chinois dans différents contextes.

Un autre blog, GoPlayAI, a posé quatre questions mathématiques au modèle Tencent, et après y avoir passé cinq minutes, il a obtenu la plus difficile faussement.

Tencent élargit sa stratégie d'IA avec une approche à double noyau

Tencent, qui exploite la plus grande application de médias sociaux de Chine, WeChat, et la plus grande entreprise de jeux vidéo au monde en termes de revenus, positionne l'IA comme une nouvelle source de revenus principale. L'entreprise a intégré DeepSeek-R1 dans sa plateforme cloud et le chatbot Yuanbao, offrant une alternative à côté de ses propres modèles Hunyuan.

Le président et PDG de Tencent, Pony Ma Huateng, a récemment noté qu'il avait un grand respect pour DeepSeek pour avoir créé « un produit indépendant, véritablement open source et gratuit ».

Ma a déclaré que Tencent a adopté une stratégie « double noyau » sur l'IA qui utilise à la fois DeepSeek et ses propres modèles Yuanbao. Cette approche est similaire à la façon dont elle a dominé l'industrie du jeu vidéo en promouvant des titres auto-développés et ceux de studios indépendants.