业界首个：腾讯混元-A13B模型发布并开源，极端条件1张中低端GPU卡即可部署
文章来源：智汇AI 发布时间：2025-07-01
混元-A13B 作为基于专家混合（MoE）架构的大模型，总参数 800 亿、激活参数 130 亿，号称“在效果比肩顶尖开源模型的同时，大幅降低推理延迟与计算开销”。
暂无访问智汇AI6月27日消息，腾讯混元大模型家族今日宣布迎来新成员——混元-A13B模型发布并开源，号称是“业界首个13B级别的MoE开源混合推理模型”。
混元-A13B作为基于专家混合（MoE）架构的大模型，总参数800亿、激活参数130亿，号称“在效果比肩顶尖开源模型的同时，大幅降低推理延迟与计算开销”。
腾讯混元表示，这对个人开发者和中小企业来说，无疑是个好消息，极端条件下仅需1张中低端GPU卡即可部署。用户可以在Github、HuggingFace等技术社区下载使用，模型API已在腾讯云官网上线。
混元-A13B模型通过MoE架构，为每个输入选择性地激活相关模型组件，号称与同等规模的密集模型相比“又快又省”，而且为个人开发者和中小企业提供了一个“可扩展且高效的替代方案”。
预训练中，模型用了20万亿高质量网络词元语料库，提升了模型推理能力的上限；完善了MoE架构的ScalingLaw（即规模定律）理论体系，为MoE架构设计提供了可量化的工程化指导，提升了模型预训练效果。
用户可以按需选择思考模式，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；慢思考模式涉及更深、更全面的推理步骤。这优化了计算资源分配，兼顾效率和准确性。
混元还开源了两个新数据集，以填补行业内相关评估标准的空白。其中，ArtifactsBench主要用于代码评估，构建了一个包含1825个任务的新基准；C3-Bench针对Agent场景模型评估，设计了1024条测试数据，以发现模型能力的不足。
从具体效果来看，数学推理方面，例如输入“9.11和9.9谁大”，模型可准确完成小数比较，并展现分步解析能力。
对于时下热门的智能体（Agent）应用，模型可调用工具，生成出行攻略、数据文件分析等复杂指令响应。
再看数据和效果。在多个公开数据测试集上，模型在数学、科学和逻辑推理任务上表现出“领先效果”。
智汇AI附开源地址：
https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-A13B
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