2025 年 3 月 21 日深夜，腾讯如同夜空中划过的一颗璀璨流星，通过直播发布了混元 T1 正式版。这一版本犹如一位披荆斩棘的勇士，抛弃了 Transformer 架构，采用混合 Mamba 架构，开启了超大型推理模型的新纪元。

混元 T1 就像一台精心调校的超级跑车，速度快得惊人。它在对垒 DeepSeek 时，像是一位敏捷的选手，在回答质量基本持平的情况下，速度达到了 DeepSeek 的两倍，做条件推理题目时更是早早 “交卷”。而且，它就像一个多面手，不仅速度快，情商也高，在处理复杂指令上进行了改进。就拿对对联来说，面对上联 “深深浅浅溪流水”，它能对出 “洋洋洒洒江河满”，虽然不是最完美的对子，但也相当出色。同时，它的文风如同涓涓细流，经过优化后更具通用性，不再像某些推理模型那样如同刻板的理工男，只会用高深的硬科技词汇，而是在理工科长推理和文科方面都能较好地应对，更适合通用任务和常识性任务。

在幻觉问题这个大模型的顽疾上，混元 T1 像是一位妙手回春的神医，进行了重点优化，摘要幻觉率显著低于行业水平。小哥们都称赞用 T1 来解读研报就像找到了一个得力助手，简直是打工人的福音。

那混元 T1 的超高性能从何而来呢？这背后就像一个神秘的宝藏被层层挖掘。它基于强大的混元 Turbo S 通用模型基座，通过大规模高质量数据训练，在预训练阶段就像盖房子打地基一样扎实。后训练阶段采用独特的指令激发策略，就像一个经验丰富的舵手在茫茫数据海洋中精准掌舵，注重高质量 Prompt 和 Response 数据的获取，确保指令的丰富性和层次性。同时，在数据质量把控方面如同一个严格的质检员，采用严格措施，通过数据质量检测 Pipeline，结合传统算法和大模型检测方法，避免低级错误，还训练 Critic 模型来把控长思维链数据中的问题，提升模型在复杂任务中的表现。并且，团队还发现理科训练获得的推理能力可以迁移到其他领域，于是像一个智慧的农夫引导水流灌溉不同的田地一样，刻意让模型进行能力迁移，提升通用能力。

在工程化方面，混元 T1 团队也如同一位位能工巧匠。超大型推理模型面临着计算资源效率、通信和规模扩展与稳定性这 “三座大山”，但 T1 团队像勇敢的登山者一样逐一攻克。在提升计算资源利用率和优化通信效率方面，T1 在万卡训练任务中处于行业领先水平，就像一把锐利的宝剑突破了分布式训练和推理的通信瓶颈，使训练效率提升 2.6 倍，推理成本降低约 70%。在保障服务稳定性上，在大规模 GPU 集群中，腾讯实现了万卡线性扩展，服务稳定性达到 99.5%，故障率仅为行业平均水平的三分之一。其自研的训练组件和推理组件就像两个坚固的盾牌，为高性能保驾护航。此外，Angel 平台在多模态场景的应用也展现了它的高性能和高稳定性优势。

当小编亲自体验 T1 时，发现它就像一阵旋风，生成速度快，思考维度全面，信息丰富。或许，混元 T1 的出现就像一颗投入湖中的石子，会激起千层浪，让更多非 Transformer 的模型涌现出来。