中国でAI競争が激化する中、TencentがT1推論モデルを公開

Tencent Holdingsは、DeepSeekのR1とパフォーマンスと手頃な価格の両面で競争するために設計された新しい人工知能（AI）推論モデル「Hunyuan T1」を導入しました。

金曜日に公開された T1は 大規模強化学習を活用しており、これはDeepSeekが1月に発表したR1モデルでも使用された手法です。 1月に. 

T1はベンチマーク全体で強力なパフォーマンスを示しました

公式リリースは、Tencentのチャットボット「Yuanbao」でのT1プレビューのベータテストに続き行われました。このモデルは、Massive Multitask Language Understanding (MMLU) Proベンチマークで87.2点を記録し、DeepSeek-R1の84点を上回りましたが、89.3点を記録したOpenAIのo1には及びませんでした。

T1は他の評価でも強力な結果を示し、2024年アメリカ招待数学試験（AIME）で78.2点を記録しました（R1は79.8点、o1は79.2点）。Tencentによると、中国語の習熟度でも優れており、C-Evalスイートで91.8点を記録し、R1と同等で、o1の87.8点を上回りました。

Tencentのモデルは、価格面でも DeepSeek と競合しており、これが人気のある中国のスタートアップの主な利点です。T1は入力100万トークンあたり1元（0.14米ドル）、出力は100万トークンあたり4元を請求します。

入力料金はR1と同等で、昼間は100万トークンあたり1元、夜間はわずか0.25元です。出力価格も比較可能で、R1の昼間の料金は100万トークンあたり16元ですが、夜間には4元まで下がります。

Tencentによると、同社は業界で初めて、GoogleのTransformerと、カーネギーメロン大学とプリンストン大学によって提供されるMambaという生成者提供システムを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しています。同社は、これは完全にTransformerベースのアーキテクチャと比較して、トレーニングと推論のコストを大幅に削減し、トレーニング中のメモリ使用量を最適化すると述べています。

同社は、T1を「リソース消費を大幅に削減しながら、長文情報のキャプチャ能力を確保する」と宣伝しており、デコード速度を200％高速化させています。

JD.comの元ビッグデータエキスパートが技術ブログ「NCJRYDS」を運営し、T1とR1を同じタスクでテストしました。その後、AnthropicのClaudeやOpenAIのChatGPTを含む他の大規模言語モデルに結果を判断させました。

Tencentのモデルは古代中国の詩を書く競争では敗れましたが、異なる文脈での中国語の単語解釈ではDeepSeekに勝利しました。

別のブログ「GoPlayAI」は、Tencentのモデルに4つの数学の問題を出題しました。5分間検討した後、最も難しい問題に 正解 しました。

TencentはデュアルコアアプローチでAI戦略を拡大

中国最大のソーシャルメディアアプリ「WeChat」と、収益世界最大のビデオゲーム事業を運営するTencentは、AIを新たな中核収益源として位置づけています。同社はDeepSeek-R1をクラウドプラットフォームとYuanbaoチャットボットに統合し、独自のHunyuanモデルに代わる選択肢を提供しています。

Tencentの会長兼CEOである馬化騰（マー・ホアテン）氏は最近、DeepSeekが「独立した、真にオープンソースで無料な製品」を作ったことに対して大きな敬意を表していると述べました。

馬氏は、TencentがDeepSeekと独自のYuanbaoモデルの両方を使用するAIにおける「デュアルコア」戦略を採用したと述べました。このアプローチは、自社開発タイトルとインディースタジオのタイトルを促進することでビデオゲーム業界を支配してきた方法に似ています。