腾讯混元-A13B：开源混合推理模型，擅长Agent工具调用和长文理解

核心亮点：动态推理与MoE架构

"混元-A13B"最引人注目的特性是其实时调整推理深度 的能力。面对简单问题时，系统会自动进入快速响应模式 ，以最短路径完成处理；而在遇到复杂任务时，则能切换至多步骤深度思考流程。

用户还可通过指令控制推理方式：/think 用于激活深度模式，而 /no_think 则关闭该功能，实现更灵活的交互体验。

技术架构：高效能混合专家系统

该模型基于先进的混合专家（MoE）架构 构建，总参数量高达800亿 ，但在实际运行中仅激活130亿活跃参数，显著提升计算效率。

此外，"混元-A13B"支持最大256,000个标记的上下文窗口，在处理长文本任务方面展现出更强能力。

训练数据与性能表现

据腾讯发布的技术白皮书显示，"混元-A13B"已在20万亿token数据集上完成训练，并针对多种应用场景进行优化。

为增强科学类任务的表现力，研发团队特别从STEM领域（即科学、技术、工程与数学）采集了2500亿token 的高质量训练数据，涵盖内容包括数学教材、考试题库、GitHub代码、逻辑推理题以及覆盖中学到大学阶段的科学文献。

横向对比：与行业领先模型的较量

腾讯指出，其"混元-A13B-Instruct"版本已具备与OpenAI、Deepseek及阿里巴巴Qwen等主流模型竞争的实力。

在2024年美国数学竞赛AIME 测试中，该模型取得了87.3% 的准确率，明显优于OpenAI o1的74.3%。

不过也需注意到，在2025年的新一轮测试 中，OpenAI o1以近3%的优势反超。同时，腾讯引用的Deepseek对比数据采用的是其1月的旧版本 ，而该厂商于5月推出的新版模型 在AIME 2024和2025测试中分别获得91.4分 与87.5分的优异成绩。