摘要
快思考模型（如 Turbo S）模拟人类直觉，适合快速回答90%的日常请求；慢思考模型（如混元 T1）则模拟理性思维，适合深度分析和复杂问题解决。两者结合使大模型更智能高效。Turbo S 借鉴了混元 T1 的长思维链数据，通过多步骤推理提升对复杂问题的处理能力。
混元 Turbo S 采用 Hybrid-Mamba-Transformer 融合架构，结合了 Mamba（高效处理长序列）和 Transformer（擅长复杂推理）的优点，降低了计算复杂度和 KV-Cache 缓存占用，提升了训练和推理效率。这一架构创新使其在知识、数学、推理等领域表现出色，成本大幅降低。
Turbo S 通过长短思维链融合和算法优化，提升了模型在数学、代码、逻辑等强推理任务上的表现。同时，其成本显著低于其他同类模型，输入价格为0.8元/百万 tokens，输出价格为2元/百万 tokens，相比前代混元 Turbo 模型和 Deepseek API 成本更低。
Turbo S 的出现旨在平衡响应速度与成本，满足市场对快速、低成本 AI 模型的需求。腾讯混元团队认为，模型规模和训练数据的 scaling law 远未结束，未来将继续探索数据、算法和算力优化，以提升模型性能。
最近，腾讯元宝可以说是「杀疯了」，先是多款产品接入 deepseek，推出自研混元 T1 模型，又是猛推流，一度超越字节「豆包」登上中国区 App Store 免费榜第二，又是入驻微信生活服务「九宫格」。
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不管是模型 size 的 scaling 还是训练数据的 scaling，目前 scaling law 远未结束，现在中文互联网上可获取数据量各家差不多，谁能通过获取或合成方式获得更多数据量对模型 performance 来说是关键。
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