腾讯混元大模型：全栈自研架构驱动业务提效与多模态内容生成

破解大规模算力调度与模型部署瓶颈

在推进大模型产业落地的进程中，企业在底层基础设施与应用效率上面临共同的战略挑战。为实现业务智能化升级，企业亟需优化底层架构体系，以应对算力资源紧张、模型推理成本高企以及异构卡集群调度的难题：

• 实现底层硬件自主可控与成本优化： 大规模算力依赖高速互联互通，传统的海外 InfiniBand 网络设备不仅价格高昂（为自研的3倍以上），且存在潜在的断供风险。企业需要构建低成本、高带宽的替代性网络架构。
• 提升基础算力硬件的利用极限： 面对低端卡算力低、显存小的客观限制，亟需通过先进的训练与推理框架，实现大规模异构算力（尤其是万张低端卡集群）的高效并行与统一调度，最大化现有硬件投资价值。
• 平衡模型规模与推理成本： 在长文本理解和多模态生成等复杂任务中，如何打破万亿参数规模与系统响应延迟、运维成本之间的矛盾，是实现规模化商业落地的关键目标。

构建全链路自研的软硬一体大模型矩阵

针对上述产业瓶颈，腾讯提供了从算力集群、机器学习框架到大模型算法的全栈自研技术解决方案，并实施全面拥抱开源的生态策略。

• 星脉高速计算网络 (Astral Network)： 采用3层网络架构，全链路自研交换机（51.2T 400G）、硅光模块与算力网卡。可支持单集群 12.8 万卡规模。
• Angel 机器学习平台： 提供4D并行、万卡线性加速与模型量化能力。针对低端显卡研发自研框架，通过拓扑感知降低通信占比，实现显存与主存统一编址。
• 混元全模态大模型矩阵：
  • 混元 Turbo (文生文)： 升级为万亿参数混合专家 (MoE) 架构，支持 256K至百万级无损长窗口输入。
  • 混元 3D/视频模型： 自研 3D-DiT 几何大模型与 3D-Paint 纹理大模型，实现几何与纹理解耦；基于自研 Scaling Law 和 3D VAE 实现高质量图像与视频重建。
• 全矩阵开源生态： 释放企业级生产力，已开源业界最大规模开源 MoE 大语言模型 Hunyuan-Large（拥有 3890亿总参数和 520亿激活参数）、首个中文原生文生图模型 Hunyuan-DiT、10秒生成级 Hunyuan-3D 资产模型，以及 130亿参数的开源视频生成底模 Hunyuan-Video。

驱动核心业务指标量化升级

腾讯混元大模型已接入超 700+ 业务场景，在代码开发、客户服务、数字资产生成等核心业务流中产出了显著的量化效益（数据来源：腾讯内部业务及生态伙伴应用统计）：

• 底层基础设施效能提升：
  • 网络通信：星脉网络使单节点带宽达到 3.2T，通信性能提升 30%，整体网络成本比国外 IB 网络下降 70%。
  • 平台调度：Angel 平台使模型训练性能比开源 DeepSpeed 提升 2.6倍；万亿大模型推理成本比开源方案下降 70%。
  • 模型运行：混元 Turbo 训练效率提升 108%，推理效率提升 100%，推理成本降低 50%，解码速度提升 20%。
• 研发与办公效率提速：
  • 代码辅助：工蜂 Copilot 在5大主流开发语言中的代码生成率达到 35%，代码采纳率达 27%。
  • 教育部署：小程序教育版 AI 助手已累计在 650+ 所学校试用，约 200所完成认证。
• 运营与转化自动化优化：
  • 智能客服：腾讯客服总量已切换 52.97% 至大模型，已接业务转人工率从 27.3% 降至 20.2%；AI 辅助人工客服话术采纳率达 90%。
  • 内容生态：AI 搜索支持模糊意图，视频搜索结果合格率达到 85%+；微信输入法问 AI 渗透率突破 10%+。
  • IP资产：元宝 AI 角色支持《长相思2》角色对话，单角色（相柳）热度达 1.2亿，总热度近 2亿。
• 3D与游戏工业化生产：
  • 3D 资产生成速度跨进 30秒内（轻量版仅需 10秒）；通过 AI 生成资产，轻游戏的搭建耗时从 1个月大幅缩短到 2天。

ok wow Hunyuan is great. Here's a bullpost. Great job @TencentGlobal and big thanks for making the model open-weights! —— Vitalik Buterin，以太坊创始人

确立自主可控与评测领先的技术安全底座

面对企业对 AI 确定性、合规性与技术底座稳定性的严格要求，腾讯混元展现出极高的工程转化能力与权威机构认可：

首先，坚持底层核心技术全栈自研（从算力网络到算法框架），彻底摆脱了对国外昂贵网络设备的依赖，从根本上消除了技术断供风险，并大幅压降了算力基础设施的运维成本（Ops Cost）。

其次，系统具备极高的异构算力兼容性，适配主流 GPU 与国产 AI 芯片，使企业能在现有硬件资源下完成万亿参数级别的模型训练与推理。

最后，在行业标准与合规层面，混元大模型在中国信息通信技术研究院 (CAICT) 的可信 AI 评估中，于“模型开发”与“模型能力”两项均获最高分；并领导制定了《数字人基础可信能力要求》等 10余项人工智能标准，成为首批通过网信备案的国家大模型，为企业级落地提供了坚实的合规保障与技术确定性。