3月21日晚，腾讯宣布混元大模型系列的深度思考模型已成功升级为混元-T1正式版。据官方介绍，该模型基于腾讯3月初发布的业界首个超大规模 Hybrid-Transformer-Mamba MoE 大模型TurboS快思考基座，通过大规模训练显著扩展了推理能力，并进一步对齐人类偏好。
在MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Logic等中英文知识、竞赛级数学，以及逻辑推理公开基准测试中， Hunyuan-T1 均获得比肩 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 的分数。
302.AI现已接入Hunyuan-T1正式版的最新版本： Hunyuan-T1-Latest 。这是官方推荐使用的版本。今天，我们把 Hunyuan-T1-Latest 与同样具备思考推理能力的 QwQ-32B 、DeepSeek-R1 模型进行对比，带大家更直观地了解 Hunyuan-T1-Latest 模型的优劣。
Hunyuan-T1-Latest vs. QwQ-32B vs. DeepSeek-R1 模型实测
实测1：空间问题
提示词：7米长的竹竿可以通过高3米宽3米的门吗？
考察点：测试模型的空间想象力以及几何推理能力。
总结：三个模型均未给出正确答案，未考虑竹竿可以与地面平行且与门垂直通过的可能。
QwQ-32B ：回答错误。
DeepSeek-R1：DeepSeek也未能给出正确答案。
Hunyuan-T1-Latest：只考虑对角线通过的情况，回答错误。
实测2：中文理解
提示词：“校服上别别别的”里的三个“别”分别是什么意思？
考察点：这一题目主要测试模型在特定语境中的中文词语理解。
总结：QwQ-32B 和 DeepSeek-R1在前两个“别”字的理解上混淆了，只有Hunyuan-T1-Latest完全理解正确。
QwQ-32B ：第一第二个“别”字意思有点混淆，不过完整的句子理解倒是正确的。
DeepSeek-R1：同样第一个字与第二个字的理解混淆了，整句理解也稍有偏差。
Hunyuan-T1-Latest：三个字理解完全正确！
实测3：逻辑推理：
提示词：
老师发给甲、乙、丙三张扑克牌，老师说：“你们三个人拿到的数字和是14，并且没有鬼牌。其中，J、Q、K、A分别代表11、12、13、1。你们只能看自己的牌，能猜出其他两人拿到的是什么数字吗？”
甲：“我只知道乙丙两人的数字一定不同。”
乙：“其实一开始我就知道咱们三个人的数字一定不同。”
丙：“我知道你们俩拿到的数字了。”
请问，丙拿到什么数字了呢？
考察点：这个题目考察的是模型的问题解决能力和逻辑推理能力。
总结：QwQ-32B和DeepSeek-R1回答错误，只有 Hunyuan-T1-Latest 给出了清晰的解释和正确的答案。
QwQ-32B ：答案错误，分析过程让人读起来云里雾里的，不够清晰。
DeepSeek-R1：经过漫长等待后，最后输出的答案是错误的。
Hunyuan-T1-Latest：解析过程很清晰，答案正确。
实测4：编程效果
提示词：制作一个含有春天元素的贪吃蛇小游戏，需要包含“开始游戏”按钮以及游戏说明
总结：结合界面美观度、运行效果、提示词遵循等方面综合比较，表现最好的是DeepSeek-R1，其次则是Hunyuan-T1-Latest。
QwQ-32B ：游戏说明虽表明是用键盘操作游戏，但是尝试使用键盘后游戏动画随即停止，这一逻辑存在问题，呈现效果欠佳 。
DeepSeek-R1：提示词遵循准确，界面涵盖了“开始游戏”按钮以及游戏说明，界面美观度高，实操未出现bug，整体表现很好。
Hunyuan-T1-Latest：提示词中提到的“游戏说明”未在效果中展示，但界面美观度和可操作性方面表现不错。
实测总结：
（实测结果整理）
综合以上实测，我们可以初步得出以下结论：
（1）推理模型显“人机感”
从实测1空间问题测试中可以得出：尽管这三个模型均属于可进行思考推理的模型，但在应对这类涉及人生活常识的问题时，它们的回答还是不够灵活，具有一定的“人机感”。
（2）Hunyuan-T1-Latest在中文语境理解上强于其他实测模型
在中文理解的测试中，Hunyuan-T1-Latest表现突出，能够准确理解语境中的“别”字含义，而其他两个模型则存在混淆。这表明Hunyuan-T1-Latest较其他两个模型在中文语境理解上理解能力更强。
（3）Hunyuan-T1-Latest表现惊艳，QwQ-32B和DeepSeek-R1 较为逊色
在逻辑推理的测试中，Hunyuan-T1-Latest提供了清晰的分析过程并给出了正确答案。相较之下，QwQ-32B 和DeepSeek-R1 的表现则显得较为逊色，未能推理出正确答案。
（4）DeepSeek-R1 编程综合表现最佳
在编程效果的实测中，DeepSeek-R1综合表现上略胜一筹，展示了出色的界面美观度和操作性，Hunyuan-T1-Latest虽然表现不错，但在游戏说明的展示上有所欠缺。QwQ-32B的表现相对较差，存在逻辑问题和用户体验不佳的情况。
（5）Hunyuan-T1-Latest 推理速度领先R1
综合各轮实测的思考时间，我们意外发现 Hunyuan-T1-Latest 在推理速度上优势明显，比 DeepSeek-R1 更快，不过与小参数模型 QwQ-32B 对比还是有一定的差距。
在302.AI上使用Hunyuan-T1-Latest模型
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