Компания Tencent представила модель логического мышления T1 на фоне обострения гонки искусственного интеллекта в Китае

Компания Tencent Holdings представила новую модель логического мышления на основе искусственного интеллекта (ИИ) — Hunyuan T1, разработанную для конкуренции с DeepSeek R1 как по производительности, так и по доступности.

Представленная в пятницу модель T1 использует крупномасштабное обучение с подкреплением, ту же самую технику, которую DeepSeek применила в своей модели R1, запущенной в январе. 

T1 демонстрируетtronпроизводительность по всем бенчмаркам

Официальный релиз состоялся после бета-тестирования предварительной версии T1 на чат-боте Tencent Yuanbao. Модель набрала 87,2 балла в бенчмарке Massive Multitask Language Understanding (MMLU) Pro, превзойдя результат DeepSeek-R1 (84 балла), но уступив OpenAI o1, который показал 89,3 балла.

T1 также продемонстрировалtronрезультаты в других тестах, набрав 78,2 балла на Американском пригласительномmaticэкзамене (AIME) 2024 года, по сравнению с 79,8 баллами у R1 и 79,2 баллами у o1. По данным Tencent, он превзошел конкурентов по уровню владения китайским языком, набрав 91,8 балла в тесте C-Eval, сравнявшись с R1 и превзойдя результат o1 в 87,8 балла.

Модель Tencent также конкурирует с DeepSeek по ценообразованию, что является основным преимуществом популярного китайского стартапа. T1 взимает 1 юань (0,14 доллара США) за 1 миллион токенов на входе, а стоимость вывода составляет 4 юаня за миллион токенов.

Входящий тариф соответствует тарифу R1, который взимает 1 юань за миллион токенов в дневное время и всего 0,25 юаня ночью. Цена на выходе также сопоставима, учитывая дневной тариф R1 в 16 юаней за миллион токенов, который снижается до 4 юаней ночью.

По данным Tencent, компания первой в отрасли внедрила гибридную архитектуру, включающую Google Transformer, а также систему генерации данных Mamba, разработанную Университетом Карнеги-Меллона и Принстонским университетом. Это значительно снижает затраты на обучение и вывод результатов, а также оптимизирует использование памяти во время обучения по сравнению с архитектурой, полностью основанной на Transformer, заявляет компания.

Компания рекламирует технологию T1 как «значительно снижающую потребление ресурсов при сохранении возможности захвата длинных текстовых данных», что позволяет увеличить скорость декодирования на 200%.

Бывший эксперт по большим данным из JD.com, автор технологического блога NCJRYDS, протестировал T1 и R1 на тех же задачах. Затем он попросил другие крупные языковые модели, включая Claude от Anthropic и ChatGPT от OpenAI, оценить результаты.

Модель Tencent проиграла дуэль в написании древнего китайского стихотворения, но победила DeepSeek в интерпретации китайского слова в разных контекстах.

Другой блог, GoPlayAI, дал модели Tencent четыреmaticзадания, и, потратив на это пять минут, она допустила ошибку в самом сложном из них.

Tencent расширяет свою стратегию в области искусственного интеллекта, используя двухъядерный подход

Компания Tencent, владеющая крупнейшим в Китае приложением для социальных сетей WeChat и крупнейшей в мире компанией по производству видеоигр по объему выручки, позиционирует ИИ как новый основной источник дохода. Компания интегрировала DeepSeek-R1 в свою облачную платформу и чат-бот Yuanbao, предлагая альтернативу собственным моделям Hunyuan.

Председатель и генеральный директор Tencent Пони Ма Хуатэн недавно отметил, что он очень уважает DeepSeek за создание «dent, по-настоящему открытого и бесплатного продукта».

Ма заявил, что Tencent приняла стратегию «двухъядерности» в области искусственного интеллекта, которая использует как DeepSeek, так и собственные модели Yuanbao. Этот подход аналогичен тому, как компания доминировала в индустрии видеоигр, продвигая как собственные разработки, так и игрыdent студий.