因为用了混合架构，manba transformer，所以速度快
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就是看知识库里有没有吧
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不对哦，知识库都有的，就看能不能出来，因为如果合理的引导，比如，这是一个网络梗，大部分的模型都可以回答出来，包括国外的。而只有R1会主动联想去理解这句话得背后意思，可能是网络梗，其他的都不行。
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元宝那个也是显示的t1，现在就t1和r1两个选择模型
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测试T1的数学计算能力挺强的
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https://llm.hunyuan.tencent.com/#/chat/hy-t1
測了幾個題目回答跟 r1 一樣，應該是 r1 下去微調的
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这思考方式真的很deepseek
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真的快，逆得也很快
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按公布的消息来看，T1应该是混合框架，底层不止用了Transformer还用了Mamba，不是R1的微调
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试了下翻译和酒馆，一句话总结就是语言能力和指令遵循差的离谱。把api里的安全限制关了的话瑟瑟本身完全没限制，但小说日翻中感觉就像机翻，话都讲不明白，好久没看过大模型翻译这么差了（我用linguagacha然后随便扔了篇小说进去的，因为模型不支持prefill我把prefill过滤掉了）。至于酒馆就更离谱了，完全不遵守格式，我让他输出json和表格都一直乱套，写的东西也乱七八糟，明明思考过程很正常，输出结果根本看不懂在写啥，不知道是不是长上下文的缘故。虽说是推理模型也不至于这么离谱吧，这训练完是除了数学和编程别的全都忘了是吧，基本语言能力和指令遵循都丢失了
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混元模型还行，比方说这道题目o3 mini high答不对混元对了
当然，Deep Research也对了
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正好刚问了Deepseek R1一个问题，就用这个问题问了混元T1一下，给我看懵了。。。也太相似了。
这是DeepSeekR1的：
这是混元T1的：
这个思考过程非常相似遣词用语和例子都一样。
为了判断是不是思考模型都这样，我试了试Gemini-2-Flash-thinking模型，看得出来明显不同。
最后再加个Grok3的思考模型结果：
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大概率是R1蒸馏数据的一个优化？也有可能是RL后的
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