6月27日，騰訊混元宣布開源首個混合推理MoE模型 Hunyuan-A13B，總參數80B，激活參數僅13B，效果比肩同等架構領先開源模型，但是推理速度更快，性價比更高。這意味著，開發者可以用更低門檻的方式獲得更好的模型能力。
即日起，模型已經在 Github 和 Huggingface 等開源社區上線，同時模型API也在騰訊云官網正式上線，支持快速接入部署。
這是業界首個13B級別的MoE開源混合推理模型，基于先進的模型架構，Hunyuan-A13B表現出強大的通用能力，在多個業內權威數據測試集上獲得好成績，并且在Agent工具調用和長文能力上有突出表現。
加粗為最高分，下劃線是第二名，數據來源于模型公開的測試數據集得分
對于時下熱門的大模型Agent能力，騰訊混元建設了一套多Agent數據合成框架，接入了MCP、沙箱、大語言模型模擬等多樣的環境，并且通過強化學習讓Agent在多種環境里進行自主探索與學習，進一步提升了Hunyuan-A13B的效果。
在長文方面，Hunyuan-A13B支持256K原生上下文窗口，在多個長文數據集中取得了優異的成績。
在實際使用場景中，Hunyuan-A13B模型可以根據需要選擇思考模式，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；慢思考涉及更深、更全面的推理步驟，如反思和回溯。這種融合推理模式優化了計算資源分配，使用戶能夠通過加think/no_think切換思考模式，在效率和特定任務準確性之間取得平衡。
相關資料顯示，Hunyuan-A13B模型是騰訊內部應用和調用量最大的大語言模型之一，有超過400+業務用于精調或者直接調用，日均請求超1.3億。
混元官方界面截圖
官方界面中顯示，該模型支持快慢思考模式切換，數學、科學、長文理解及Agent能力全面提升。其中，快思考模式適合追求速度和最小計算開銷的簡單任務，而慢思考模式則涉及更深、更全面的推理步驟，這優化了計算資源分配，兼顧了效率和準確性。
在實測中，觀察者網測試了小數比較大小，基本的四則運算等多種基本數學題目，Hunyuan-A13B模型都能迅速響應并給出正確的回答。
測試問題
據悉，混元團隊還開源了兩個新數據集，以填補行業內相關評估標準的空白。其中，ArtifactsBench主要用于代碼評估，構建了一個包含1825個任務的新基準；C3-Bench則針對Agent場景模型評估，設計了1024條測試數據。
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