tencent está expandiendo su cartera de IA con el lanzamiento de Hunyuan T1, un modelo optimizado de razonamiento diseñado para competir con los modelos de idiomas grandes de primer nivel de China, incluida Deepseek-r1.
desarrollado interno y desplegado en la nube de tencent, el modelo es parte de una estrategia más amplia para la configuración de AI preparada para la AI de la AI para el costo, la eficiencia de los costos de los costos, el modelado, y el modelo, y establece una estrategia más amplia para la configuración de AI enterrada para el costo de la eficiencia de los costos, y el modelado, y el modelo, y establece una estrategia más amplia para las soluciones de AI enterramentales para la AI para el costo de los costos, el modelado, y el modelo, y establece una estrategia más amplia. rendimiento.
hunyuan t1 es ahora disponible a través de API , acceso incorporado a través de Tencent Docs, y puede ser probado a través de A demostración en la cara de abrazo . Está sintonizado utilizando el aprendizaje de refuerzo y comparación internamente en conjuntos de datos de razonamiento como MMLU y GPQA.
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posiciona el modelo como una herramienta comercialmente viable para las empresas que necesitan un razonamiento de alto rendimiento sin la carga de cómputo o los costos de licencia vinculados a alternativas occidentales.
turbo s prepara el escenario, t1 agudiza el enfoque
antes de que t1 ingresara a la sensación de la sensación introdujo turbo turbo s en feeber 27. El modelo más optimizado de razonamiento de Tencent hasta la fecha, posicionado para satisfacer las necesidades de los usuarios empresariales que requieren lógica estructurada, una generación de forma larga consistente y una alucinación reducida.
Enfoque de razonamiento: T1 está diseñado específicamente para tareas de razonamiento complejas, como el análisis matemático estructurado, el análisis matemático y el soporte de decisiones. Tencent ha aplicado técnicas de aprendizaje de refuerzo para mejorar la consistencia de forma larga y minimizar la alucinación objetiva. Optimización del idioma chino: El modelo funciona particularmente bien en las tareas de lógica y comprensión lectora en el idioma chino, alineándose con el enfoque de Tencent en los casos de uso empresarial doméstico. Datos de entrenamiento e infraestructura: T1 fue entrenado completamente internamente utilizando infraestructura de nube de Tencent, asegurando la residencia de datos y el cumplimiento de los estándares regulatorios chinos. Los resultados de referencia
Hunyuan T1 de Tencent se posicionan como un modelo de razonamiento de alto rendimiento optimizado para tareas de grado empresarial en dominios chinos y matemáticos. El modelo ha sido capacitado y alojado completamente en Tencent Cloud, con disponibilidad a través de API e integración en Docios de Tencent.
Combinado con el alojamiento nacional completo sobre la nube de Tencent y la integración en herramientas de productividad como Tencent Docs, Hunyuan T1 está plagado de entornos comerciales que exigen una lógica robusta, el cumplimiento regulatorio y la fluidez del lenguaje nativo. Su perfil de referencia sugiere un enfoque estratégico claro: sobresalir en el razonamiento y las matemáticas mientras se mantiene la alineación respetable, el manejo del idioma y el rendimiento de la generación de código.
conocimiento: Hunyuan T1 puntúa 87.2 en MMLU Pro, superando a Deepseek R1 (84.0) y GPT-4.5 (86.1), aunque siguiendo a O1 (89.3). Se sigue en GPQA Diamond con 69.3, inferior a Deepseek R1 (71.5) y O1 (75.7). En C-Simpleqa, T1 puntúa 67.9, detrás de Deepseek R1 (73.4). razonamiento: T1 sobresale en esta categoría. Logra el puntaje más alto en Drop F1 en 93.1, por delante de Deepseek R1 (92.2), GPT-4.5 (84.7) y O1 (90.2). En Zebra Logic, obtiene 79.6, justo detrás de O1 (87.9) pero muy por encima de GPT-4.5 (53.7). Math: Hunyuan T1 obtiene 96.2 en Math-500, justo debajo del 97.3 de Deepseek R1 y cerca del 96.4 de O1. Su puntaje AIME 2024 es 78.2, ligeramente bajo Deepseek R1 (79.8) y O1 (79.2), pero muy por encima de GPT-4.5 (50.0). código: El modelo obtiene 64.9 en LivecodeBench, marginalmente debajo de Deepseek R1 (65.9) y O1 (63.4), pero significativamente por delante de GPT-4.5 (46.4). Esto lo posiciona como capaz, aunque no excepcional, en la generación de códigos. Tencent Hunyuan T1 Benchmarks vs Deepseek R1 GPT-4.5 O1 (Fuente: Tencent) Entendimiento del idioma chino: Hunyuan T1 puntúa 91.8 en C-Eval y 90.0 en CMMLU, vinculando a Deepseek R1 y superando a GPT-4.5 por casi 10 puntos. Esto confirma su fuerza en los contextos empresariales chinos. Alineación: en Arenahard, T1 puntúa 91.9, ligeramente detrás de GPT-4.5 (92.5) y Deepseek R1 (92.3), pero por delante de O1 (90.7), lo que indica una sólida alineación de valor y coherencia de instrucciones. Instrucción siguiendo: El modelo gana 81.0 en CFBench, ligeramente bajo Deepseek R1 (81.9) y GPT-4.5 (81.2), y 76.4 en violonchelo, debajo de Deepseek R1 (77.1) y GPT-4.5 (81.4). Estos resultados sugieren un cumplimiento de instrucciones bueno pero no mejor en su clase. Uso de la herramienta: Hunyuan T1 obtiene 68.8 en T-EVAL, que mide la capacidad de AI para operar herramientas externas. Supera a Deepseek R1 (55.7) pero no alcanza GPT-4.5 (81.9) y O1 (75.7). tencent Hunyuan T1 Benchmarks vs Deepseek R1 GPT-4.5 O1 (Fuente: Tencent)
La eficiencia del modelo cumple con las limitaciones del mundo real
Al expandir su conjunto de modelos propietarios, Tencent continúa dependiendo de modelos de terceros como Deepseek para satisfacer las demandas de desempeño mientras bajan los costos de infrastructo. Durante su llamada de ganancias del cuarto trimestre de 2024, los ejecutivos explicaron cómo la eficiencia de inferencia, no calcular la escala, está guiando sus opciones de despliegue.
tencent confirmó recientemente su uso de los modelos optimizados por la arquitectura de Deepseek para reducir el consumo de GPU y mejorar el rendimiento.”Las empresas chinas generalmente priorizan la eficiencia y la utilización: la utilización eficiente de los servidores de GPU. Y eso no necesariamente perjudica la efectividad final de la tecnología que se está desarrollando”, dijo el director de estrategia de la compañía. En lugar de ampliar los grupos de GPU, se centra en modelos de inferencia de inferencia de menor latencia que son más ligeras para ejecutar. La estrategia refleja los métodos respaldados por la investigación como la muestra, el escrutinio y la escala, que enfatizan la verificación en el momento de la inferencia en lugar de una capacitación más pesada de recursos.
A pesar de este enfoque de eficiencia, Tencent no está alejado de las inversiones de hardware. Según a Informe de contexto , la compañía ha colocado a Wechats a las orders grandes para nvidia para nvidia para h20 Chips: GPU especializadas para el mercado chino. Estos chips apoyan la integración de Tencent de los modelos Deepseek en los servicios de backend, incluidos los que impulsan WeChat.
política cambiante, prioridades cambiantes
El lanzamiento de T1 viene en medio de un escrutinio de las herramientas AI chinas en el extranjero en el extranjero. El 17 de marzo de 2025, del uso en dispositivos del gobierno federal, citando riesgos de privacidad y posibles vínculos con la infraestructura controlada por el estado. Pueden seguir restricciones adicionales, lo que complica la adopción de IA transfronteriza para los modelos desarrollados en China.
En casa, el gobierno chino está promoviendo activamente nuevas empresas de IA más nuevas. Reuters informa que beijing es monticing
que el papel central parece estar dando sus frutos.
En lugar de ampliar un solo modelo grande, la compañía está alineando cada lanzamiento con escenarios de uso precisos: lógica compleja para análisis internos rápidos para las interfaces de los clientes.
Cada modelo está profundamente integrado en la infrestucción de nubes de nubes de tencent. Este enfoque puede atraer a las empresas que buscan soluciones de IA que estén completamente alojadas en China y que cumplan con los estándares de datos nacionales.
En contraste con la trayectoria de OpenAi, lo que vio el lanzamiento de su modelo más grande y caro hasta el momento, GPT-4.5, en febrero, la estrategia de Tencent parece más calentada. Tencent está ampliando su papel en el sector de IA en rápida evolución de China.
La combinación de la compañía de desarrollo interno, adopción externa selectiva y despliegue de productos integrado sugiere una estrategia arraigada en adaptabilidad en lugar de volumen. A medida que las limitaciones de la presión de la política y las restricciones de hardware remodelan el mercado, ese enfoque podría resultar cada vez más pragmático.
