文章摘要
【关 键 词】 大模型、性能优化、成本控制、架构创新、思维链
腾讯混元团队近期推出自研快思考模型Turbo S，该模型通过架构创新实现首字时延降低44%，部署成本较前代模型下降数倍，定价仅为0.8元/百万tokens输入费用。该模型基于Hybrid-Mamba-Transformer融合架构，在保持生成速度的同时，将训练推理成本压缩至GPT-4.5的1/500，并在知识、数学、推理等领域的公开Benchmark中取得对标DeepSeek V3等主流模型的性能表现。
技术突破主要体现在模型架构层面，创新性地将Mamba状态空间模型与Transformer结合。Mamba模块负责处理长文本场景下的序列建模，通过线性复杂度降低内存占用；Transformer模块则保留复杂推理能力，确保数学运算、代码生成等任务精度。这种混合架构使Turbo S在处理法律文本、研究论文等长文档时，KV-Cache内存占用仅为传统架构的1/3，同时支持最高32k tokens的上下文窗口。
算法层面采用长短思维链融合技术，通过自研混元T1慢思考模型合成的长思维链数据，使快思考模型在保持”秒回”特性的前提下，理科推理准确率提升27%。具体实现中，团队建立包含200万条长短思维链配对的数据集，采用规则筛选和模型过滤机制，确保数据质量。这种技术路径使得Turbo S在处理需要多步推理的问题时，错误率较前代模型降低35%。
在工程实现方面，模型首次将Mamba应用于超大规模MoE（专家混合）架构。通过动态激活专家网络，模型在推理时仅需调用15%参数量，却能达到全参数模型92%的准确率。这种设计使得API服务成本较DeepSeek降低50%-75%，支持单卡并行处理120路请求的并发能力。实测数据显示，该模型在生成2000字长文本时，token生成速度稳定在78ms/字，无明显降速现象。
团队在直播中透露，当前中文大模型的scaling law探索尚未终结。数据获取方面，专业标注团队构建的医疗、文学创作等领域数据集，可使模型专项能力提升40%以上。未来计划通过合成数据技术，将训练数据规模扩展至现有量的3倍。与此同时，Turbo S将作为基础架构支撑代码生成、长文本处理等衍生模型，其迭代版本预计在2024年Q2支持百万级上下文窗口。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2079字 | 9分钟 ]
【原文作者】 极客公园
【摘要模型】 deepseek-r1
【摘要评分】 ★★★★★
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