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　　Hunyuan-A13B模型是腾讯内部应用和调用量最大的大语言模型之一，有超过400+业务用于精调或者直接调用，日均请求超1.3亿。与其之前开源的混元large相比，Hunyuan-A13B参数更小，但是性能和效果都有一定提升。

　　在用户端进入Hunyuan-A13B模型主页后，可以选择开启“快思考”模式，“快思考”模式提供简洁、高效的输出，适合追求速度和最小计算开销的简单任务，如不点击按钮，则默认为“慢思考”模式，可以输出更深、更全面的推理步骤，如反思和回溯等。

　　此外，在开发者方面，Hunyuan-A13B模型对个人开发者较为友好，在严格条件下，开发者只需要1张中低端GPU卡即可部署。目前，Hunyuan-A13B已经融入开源主流推理框架生态，无损支持多种量化格式，在相同输入输出规模上，整体吞吐是前沿开源模型的2倍以上。

　　即日起，模型已经在Github和Hugging Face等开源社区上线，同时模型API也在腾讯云官网正式上线，支持快速接入部署。

　　二、20T tokens预训练+MoE架构优化：腾讯混元A13B大模型核心技术突破

　　预训练环节，Hunyuan-A13B训练了20T tokens的语料，覆盖了多个领域。此外，在模型架构上，腾讯混元团队构建了适用于MoE架构的Scaling Law联合公式，可以进一步提升模型预训练的效果。

　　在后训练环节，Hunyuan-A13B采用了多阶段的训练方式，同时兼顾了模型创作、理解、Agent等通用能力。

　　对于时下热门的大模型Agent能力，腾讯混元建设了一套多Agent数据合成框架，接入了MCP、沙箱、大语言模型模拟等多种环境，通过强化学习让Agent在多种环境里进行自主探索与学习，进一步提升了Hunyuan-A13B的效果。

　　此外，腾讯混元还开源了两个新的数据集。其中，ArtifactsBench构建了一个包含1825个任务的新基准，涵盖了从网页开发、数据可视化到交互式游戏等九大领域，并按难度分级以全面评估模型的能力。

　　C3-Bench则针对Agent场景模型面临的三个关键挑战：规划复杂的工具关系、处理关键的隐藏信息以及动态路径决策，设计了1024条测试数据，以发现模型能力的不足。

　　腾讯混元旗下图像、视频、3D、文本等多种模态基础模型已全面开源。未来，混元还计划推出多尺寸混合推理模型，从0.5B到32B的dense模型，以及激活13B的MoE模型，以适配企业与端侧不同需求，混元图像、视频、3D等多模态基础模型及配套插件模型也将持续开源。

　　值得注意的是，此次腾讯混元在开源Hunyuan-A13B模型的同时，还配套开源了ArtifactsBench和C3-Bench两大专业评测数据集，这一举措展现了科技大厂参与行业标准制定的积极姿态，体现了腾讯混元推动大模型技术生态共建的责任。