腾讯混元Hunyuan-A13B开源：80B参数模型激活仅13B，重新定义大模型推理效率
项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hunyuan-A13B-Instruct 2025年6月27日，腾讯混元正式发布首款开源混合推理MoE模型Hunyuan-A13B，该模型以800亿总参数规模实现仅130亿激活参数的高效推理，在保持与同类架构领先模型性能持平的同时，将推理速度与性价比提升至新高度。这一突破性进展使开发者能够以更低的硬件门槛获取企业级大模型能力，标志着大语言模型产业进入"轻量高能"的新阶段。目前，该模型已在主流开源社区开放下载，并通过腾讯云API提供即插即用的部署服务。
作为业内首个130亿参数级混合推理MoE模型，Hunyuan-A13B在通用能力测评中表现突出。通过对数学推理、代码生成、知识问答等12项权威数据集的测试，模型展现出全面的性能优势，尤其在工具调用与长文本处理场景实现技术突破。
如上图所示，Hunyuan-A13B在编码能力和数学推理两项核心指标上获得最高分，科学知识测评位列第二。这一性能矩阵充分验证了混合专家架构在保持参数效率的同时实现能力跃升，为开发者选择部署方案提供了权威参考依据。
针对当前大模型应用的关键痛点，Hunyuan-A13B构建了多维度能力体系。在Agent智能体领域，腾讯混元研发的强化学习环境支持模型在MCP平台、虚拟沙箱等多场景中自主进化，显著提升复杂任务规划能力。实测显示，模型可根据用户旅行需求自动调用搜索引擎、酒店预订和天气查询接口，生成包含交通接驳、景点预约的全流程方案；在数据分析场景中，通过调用Python编码工具，能完成从原始数据清洗到可视化报告生成的闭环处理，并支持导出Excel格式结果。
长文本理解方面，模型采用256K原生上下文窗口设计，可流畅处理百万字级文档。在法律合同分析、学术论文综述等场景测试中，相比行业平均水平，关键信息提取准确率提升23%，上下文关联错误率降低41%。创新的"双模式推理"机制允许用户通过think/no_think指令切换工作模式：快思考模式适用于闲聊问答等轻量化任务，响应延迟控制在500ms内；慢思考模式则启动深度推理引擎，通过多轮反思回溯提升复杂决策准确率，这种弹性计算架构使单卡GPU即可动态适配不同场景需求。
硬件适配性上，Hunyuan-A13B展现出优异的部署灵活性。在严格测试环境下，单张消费级GPU即可实现基础功能部署，配合模型量化技术，INT4精度下显存占用仅需8GB。通过与vLLM、Text Generation Inference等主流推理框架深度整合，模型在相同硬件配置下实现2倍于行业平均水平的吞吐量，特别适合中长尾企业的AI转型需求。
技术创新层面，Hunyuan-A13B凝聚了腾讯混元团队在预训练与后训练全流程的技术突破。预训练阶段，模型在20万亿tokens高质量语料上完成训练，覆盖科技文献、代码仓库、多语言文本等11个领域。研发团队通过建立MoE架构专属的Scaling Law联合公式，解决了传统模型"规模与效率不可兼得"的矛盾，使模型在降低71%激活参数的情况下保持能力增长。后训练环节采用四阶段精进策略，通过无监督微调、有监督精调、人类反馈强化学习和领域适配优化的层层递进，实现推理能力与通用任务性能的协同提升。
为推动行业标准建设，腾讯混元同步开源两大评估数据集。ArtifactsBench聚焦代码生成的视觉交互鸿沟，包含1825个任务案例，覆盖从响应式网页开发到3D游戏制作的九大领域，按难度分级的评测体系可精准定位模型在UI实现等复杂场景的能力边界；C3-Bench则针对Agent系统三大核心挑战（工具关系规划、隐藏信息处理、动态决策）设计1024条测试用例，帮助开发者发现模型在复杂业务流程中的能力短板。
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