我发现对于 o1、R1 等推理模型们大家是又爱又恨，
喜欢用的人觉得能从模型的思考过程里自主判断问答正确与否，还可以学到不少原理；
不爱的人觉得提问的时候答案就是明确的，思考过程太慢了，想要多轮对话很费时间。
所以有没有那种速度快，质量好，能一口气丢进去大段长文本的模型呢？
今天它来了，腾讯混元 T1正式上线！
先说两个重要结论：
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T1 是个六边形选手，在中文能力上超越 DeepSeek R1，复杂推理、代码任务上优于 o1
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首字符1秒内响应，是 R1 的8倍上下，o1-mini 的2倍左右，还有 60-80 tokens/秒生成速度，平均下来是R1、o1的3-4倍。
在 🔗llm.hunyuan.tencent.com/#/chat/hy-t1 里就可以直接体验。
从视频的实时计时来看，效果更加震憾。但快并不代表质量不好，
从报告里贴出来的数值来看相当能打，而在大模型竞技场中，混元 T1 的基础模型 Turbo S 已经挺进前15，超了 o3-mini
所以我就计划从我最近用推理模型较多的两个场景来实测T1，联网搜索和将 PDF 一键转成可视化网页。
T1 这次相当友好的是开放了兼容 OpenAI 格式的 API，也就是说那一大堆 API 客户端都能用上了。
登陆 🔗 https://console.cloud.tencent.com/hunyuan/start 里选择创建API KEY就行，参数就按照这个设置：
- API_Key: sk-XXXX
- Base_URL: https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1
- MODEL_NAME: hunyuan-t1-latest
先看试试看联网搜索，后续 T1 会在元宝上支持联网，我们这次借助 Chatbox 算是超前点播了。
我只提问了昨天OpenAI发布了什么？，从 T1 的思考过程里可以看出它能准确利用时间来筛选网页信息。
跟 R1 对比一下质量，它们都给出了完整的模型列表、API 费用信息和技术升级点。
据可靠小道消息，T1马上就要上线元宝了。元宝也是老朋友了，能整合公众号里文章的信息。之前我也有测评过，元宝并不是按照热度高度来检索文章的，而是信息相关度，也就是说很冷门的文章，只要是对信息有用的都能搜索到。
我现在 AI 搜索工作流就是 Grok3 + 元宝 + Perplexity，覆盖 X、公众号、通用域的所有信息，T1 这波加强之后估计 Perplexity 可以退到二线了。
再来看看 T1 的代码能力：
T1 在写代码的时候同样思考得很快，生成的网页整体风格很素，属于是该有的都有，要是美学设计再提升一点就更好了，
上次将文本转成可视频网页的效果，我测试了很多模型，基本只有 o1 和 Claude3.7 才能稳定复现，R1成功率大概不到80%。
目前，混元 T1 API 输入为每百万 tokens 是1元，输出为每百万tokens是4元。
过于良心了，推理模型的价格内卷也是开始了。T1 是 o1 pro 的千分之一、o1 的百分之一、DeepSeek R1 的四分之一，是文心大模型 X1 的二分之一。
所以为什么是推理模型？
如果说之前看过 GPT4.5 的朋友们，夸张点说基础模型性能提升在现阶段已经快到头了，计算量是 GPT4 的10倍，基础测试只比上一代 4o 好了5%，同时段的推理模型 o3-mini 在 AIME2024（数学）测试集里，超出 GPT4.5 快50个点。
万人盲测GPT4.5中文版，价格涨300倍就为了加点人味儿，OpenAI真做到头了
为了提升速度，腾讯做了什么？
混元T1 采用Hybrid-Mamba-Transformer融合模式，是首次将混合 Mamba 架构无损应用于超大型推理模型。
GPT 系列就是 Transformer 结构，但是处理长文本的时候，计算和内存需求会二次增长，而 Mamba 架构适合处理长序列数据，生成阶段的内存和计算需求保持恒定，从而支持更长的上下文。
T1 让我看到了更多的可能性，
@ 作者 / 卡尔 & 阿汤 @ 动手学AI知识库 / learnprompt.pro
（文：卡尔的AI沃茨）