Tencent представляет модель рассуждения T1 по мере обострения гонки ИИ в Китае

Tencent Holdings представила новую модель искусственного интеллекта (ИИ) для рассуждений Hunyuan T1, предназначенную для конкуренции с R1 от DeepSeek как по производительности, так и по доступности.

Представленная в пятницу, T1 использует масштабное обучение с подкреплением, ту же технику, которую DeepSeek использовала в своей модели R1, запущенной в январе. 

T1 демонстрирует высокую производительность в бенчмарках

Официальный выпуск следует за бета-тестированием предварительной версии T1 на чат-боте Tencent Yuanbao. Модель набрала 87,2 балла в бенчмарке Massive Multitask Language Understanding (MMLU) Pro, превзойдя DeepSeek-R1 с 84 баллами, но уступив OpenAI o1, который набрал 89,3.

T1 также продемонстрировал высокие результаты в других тестах, набрав 78,2 балла в Американском приглашенном математическом экзамене 2024 года (AIME), по сравнению с 79,8 у R1 и 79,2 у o1. Согласно Tencent, она превосходила в знании китайского языка, набрав 91,8 балла в наборе C-Eval, что совпало с R1 и превзошло 87,8 у o1.

Модель Tencent также соперничает с DeepSeek по цене, что является основным преимуществом популярного китайского стартапа. T1 взимает 1 юань (0,14 доллара) за 1 миллион токенов ввода, тогда как вывод стоит 4 юаня за миллион токенов.

Ставка ввода соответствует R1, которая взимает 1 юань за миллион токенов в дневное время и всего 0,25 юаня ночью. Ставка вывода также сопоставима, учитывая дневную ставку R1 в 16 юаней за миллион токенов, которая снижается до 4 юаней ночью.

Согласно Tencent, это первая в отрасли компания, принявшая гибридную архитектуру, включающую Transformer от Google, а также систему, предоставленную генератором от Университета Карнеги Меллона и Принстонского университета, называемую Mamba. Это значительно снижает затраты на обучение и вывод, а также оптимизирует использование памяти во время обучения по сравнению с полностью основанной на Transformer архитектурой, заявляет компания.

Компания продвигает T1 как «значительно снижающее потребление ресурсов при обеспечении способности захватывать длинную текстовую информацию», что позволяет декодировать данные на 200% быстрее.

Бывший эксперт по большим данным JD.com вел технический блог NCJRYDS и тестировал T1 и R1 на одних и тех же задачах. Затем он попросил другие большие языковые модели, включая Claude от Anthropic и ChatGPT от OpenAI, оценить результаты.

Модель Tencent проиграла в дуэли по написанию древнекитайского стихотворения, но обошла DeepSeek в интерпретации китайского слова в разных контекстах.

Другой блог, GoPlayAI, задал модели Tencent четыре математических вопроса, и после пяти минут размышлений она ответила на самый сложный неправильно.

Tencent расширяет свою стратегию в области ИИ с помощью двухъядерного подхода

Tencent, оперирующая крупнейшим в Китае приложением для социальных сетей WeChat и крупнейшим в мире по объему доходов бизнесом в сфере видеоигр, позиционирует ИИ как новый ключевой источник дохода. Компания интегрировала DeepSeek-R1 в свою облачную платформу и чат-бот Yuanbao, предлагая альтернативу вместе со своими собственными моделями Hunyuan.

Председатель совета директоров и генеральный директор Tencent Pony Ma Huateng недавно отметил, что он испытывает большое уважение к DeepSeek за создание «независимого, по-настоящему открытого и бесплатного продукта».

Ма сказал, что Tencent приняла «двухъядерную» стратегию в области ИИ, которая использует как DeepSeek, так и собственные модели Yuanbao. Этот подход аналогичен тому, как компания доминирует в индустрии видеоигр, продвигая как собственные разработки, так и проекты независимых студий.