作者 | 王涵
編輯 | 漠影
智東西6月27日報道，今日，騰訊混元宣佈開源首個混合推理MoE模型Hunyuan-A13B，總引數80B，啟用引數僅13B，是混元首個開源推理模型，騰訊將其稱為“業界首個13B級別的MoE開源混合推理模型”。
▲騰訊混元Github頁面（圖源：Github）
Hunyuan-A13B模型是騰訊內部應用和呼叫量最大的大語言模型之一，有超過400+業務用於精調或者直接呼叫，日均請求超1.3億。與其之前開源的混元large相比，Hunyuan-A13B引數更小，但是效能和效果都有一定提升。
在官方釋出的基準測試上，Hunyuan-A13B模型在數學、推理、Agent呼叫等能力上超越Qwen3-A22B、DeepSeek-R1-0120以及OpenAI-o1-1217，甚至在長文字上能和Gemini 2.5 pro“掰手腕”。
在使用者端進入Hunyuan-A13B模型主頁後，可以選擇開啟“快思考”模式，“快思考”模式提供簡潔、高效的輸出，適合追求速度和最小計算開銷的簡單任務，如不點選按鈕，則預設為“慢思考”模式，可以輸出更深、更全面的推理步驟，如反思和回溯等。
此外，在開發者方面，Hunyuan-A13B模型對個人開發者較為友好，在嚴格條件下，開發者只需要1張中低端GPU卡即可部署。目前，Hunyuan-A13B已經融入開源主流推理框架生態，無損支援多種量化格式，在相同輸入輸出規模上，整體吞吐是前沿開源模型的2倍以上。
即日起，模型已經在Github和Hugging Face等開源社群上線，同時模型API也在騰訊雲官網正式上線，支援快速接入部署。
體驗入口：https://hunyuan.tencent.com/
API地址：https://cloud.tencent.com/product/tclm
Github ：https://github.com/Tencent-Hunyuan
HuggingFace：https://huggingface.co/tencent
01.
啟用引數13B，效能直追OpenAI o1
測試結果顯示，Hunyuan-A13B在數學能力、推理能力以及Agent呼叫能力上表現較佳，在多個基準測試榜單中超越Qwen3-A22B、DeepSeek-R1-0120以及OpenAI-o1-1217。
▲Hunyuan-Large基準測試資料（圖源：騰訊混元）
在長文方面，Hunyuan-A13B支援256K原生上下文視窗，在PenguinScrolls和LongBench-v2長文資料集中超越DeepSeek R1和Qwen3-A22B，僅次於第一名Gemini 2.5 pro。
02.
20T tokens預訓練+MoE架構最佳化：
騰訊混元A13B大模型核心技術突破
預訓練環節，Hunyuan-A13B訓練了20T tokens的語料，覆蓋了多個領域。此外，在模型架構上，騰訊混元團隊構建了適用於MoE架構的Scaling Law聯合公式，可以進一步提升模型預訓練的效果。
在後訓練環節，Hunyuan-A13B採用了多階段的訓練方式，同時兼顧了模型創作、理解、Agent等通用能力。
▲Hunyuan-A13B後訓練四個步驟（圖源：騰訊混元）
對於時下熱門的大模型Agent能力，騰訊混元建設了一套多Agent資料合成框架，接入了MCP、沙箱、大語言模型模擬等多種環境，透過強化學習讓Agent在多種環境裡進行自主探索與學習，進一步提升了Hunyuan-A13B的效果。
此外，騰訊混元還開源了兩個新的資料集。其中，ArtifactsBench構建了一個包含1825個任務的新基準，涵蓋了從網頁開發、資料視覺化到互動式遊戲等九大領域，並按難度分級以全面評估模型的能力。
C3-Bench則針對Agent場景模型面臨的三個關鍵挑戰：規劃複雜的工具關係、處理關鍵的隱藏資訊以及動態路徑決策，設計了1024條測試資料，以發現模型能力的不足。
03.
結語：騰訊混元構建開源AI生態
騰訊混元旗下影像、影片、3D、文字等多種模態基礎模型已全面開源。未來，混元還計劃推出多尺寸混合推理模型，從0.5B到32B的dense模型，以及啟用13B的MoE模型，以適配企業與端側不同需求，混元影像、影片、3D等多模態基礎模型及配套外掛模型也將持續開源。
值得注意的是，此次騰訊混元在開源Hunyuan-A13B模型的同時，還配套開源了ArtifactsBench和C3-Bench兩大專業評測資料集，這一舉措展現了科技大廠參與行業標準制定的積極姿態，體現了騰訊混元推動大模型技術生態共建的責任。
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