腾讯推出 Hunyuan-A13B 开源项目：小巧设计蕴含强大 AI 能力

腾讯开源的 Hunyuan-A13B 是一款具有“小尺寸，大智慧”特点的 AI 模型，以下是其详细介绍：

基本信息

• 参数规模：总参数量达800亿，激活参数仅为130亿。

• 开源时间：2025年6月27日。

• 开源平台：模型已经在 Github 和 Huggingface 等开源社区上线，同时模型API也在腾讯云官网正式上线。

技术优势

• 高性能低参数：以小参数实现了比肩同等架构领先开源模型的成绩，在多个业内权威数据测试集上表现出色，推理速度更快，性价比更高。

• 混合推理支持：支持快思考和慢思考两种模式，快思考模式适合追求速度和最小计算开销的简单任务，慢思考模式则涉及更深、更全面的推理步骤。

• 长文本处理能力：原生支持256K上下文窗口，在多个长文数据集中取得了优异的成绩，能够处理几十页材料、一整本说明书等长文本内容。

• Agent能力优化：通过建设多Agent数据合成框架，接入多种环境进行强化学习，能够根据用户指令调用多种查询工具，提供定制化服务。

• 高效推理：采用分组查询注意力（GQA）策略，支持多种量化格式，整体吞吐是前沿开源模型的2倍以上。

训练与优化

• 预训练：训练了20万亿tokens的语料，覆盖多个领域，显著提升了模型通用能力。构建了适用于MoE架构的Scaling Law联合公式，完善了MoE架构的Scaling Law理论体系，为模型设计提供量化指导。

• 后训练：采用多阶段训练方式，包括监督微调（SFT）和强化学习（RL），使用高质量的指令-响应数据集，涵盖数学、代码、逻辑和科学推理等任务，进一步提升模型性能。

应用场景

• 智能体场景：能够根据用户指令自动分解步骤，选用合适工具完成任务，如提供定制化的旅行行程规划。

• 数据分析场景：通过调用编码工具，完成数据分析工作，并支持生成新的excel表格文件。

• 长文本处理场景：可处理长文本材料，回答问题更准确且有逻辑。

部署与使用

• 硬件要求低：对个人开发者较为友好，在严格条件下，只需要1张中低端GPU卡即可部署。

• 生态融合好：已经融入开源主流推理框架生态，无损支持多种量化格式。

Hunyuan-A13B的开源，是腾讯在大模型领域的又一重要动作，其小参数、高性能的特点，将为开发者提供更高效、更经济的AI解决方案。