怀胎半年“混元”初开，腾讯大模型以慢为快

作者 | 邓咏仪

编辑 | 苏建勋

国内大模型混战半年，大厂种子选手中的最后一位，终于出列。

9 月 7 日，腾讯每年一度的生态大会正式召开，大模型当仁不让地成为其中的主角：腾讯发布了自研的通用大模型 " 混元 "，并且展示一系列应用场景。

相比其他大厂蜂拥而上，腾讯已经让市场等待得足够久。" 腾讯到底什么时候发大模型？" 是这半年来 AI 圈里的 " 天问 "。

而今年 5 月，马化腾就在股东会上表示："AI 是互联网百年不遇的机会……我们也一样在埋头研发，但是并不急于早早做完，把半成品拿出来展示。"

哪怕到了 6 月，腾讯甚至剑走偏锋，先于通用大模型，直接抛出了 10 个行业，超过 50 个解决方案。

这样的姿态也延续到混元的发布中。

混元大模型显然走实用派路线。发布会中，花哨的数据、吸引眼球的演示很少，应用场景才是重头戏——腾讯展示了腾讯云、腾讯广告、腾讯会议、腾讯文档接入混元之后的进展。大模型为这些业务提升能力，降本增效，再输出给企业客户。企业还可以通过 API 调用混元，为不同产业场景构建大模型应用。

而最具代表性的，莫过于腾讯云 CEO 汤道生在介绍混元出场时，喊的话是：" 混元，正式面向产业亮相！"

这也是此刻的腾讯找到的最好身位。

大厂渡寒冬，腾讯是其中 " 去肥增瘦 " 执行得最为坚决的一家。自前年开始，腾讯云就开始调整业务战略，不做总集，回归产品，这些努力都颇有成效。去年，生态伙伴收入占到腾讯云整体收入的三分之一，收入增速是腾讯云的 4 倍——这也意味着，腾讯在产业中的落地规模实实在在地扩大。

降本增效，本质上是要高质量发展，腾讯大模型同样也会遵循这一战略。做 To B、面向产业，是目前比较务实的落地路径。

" 更成熟、更可靠 "

混元大模型在参数的展示上可以说——相当朴实。没有狂堆参数到万亿，也没有展示打了多少榜，腾讯云只披露了两个数字：超千亿参数规模，预训练语料超 2 万亿 tokens。

千亿参数是当前做通用大模型厂商的标配，而混元的预训练语料规模，则和目前最强的开源模型 Llama 2 持平。

" 怀胎半年 " 的腾讯，都做了些什么？

" 我们在这几个月之内，一直在让大模型在腾讯内部的应用中磨练，把腾讯重要的、丰富的业务场景当成‘磨刀石’。" 腾讯集团副总裁蒋杰表示。

慢了半年的腾讯，能占一些做产品的后发优势，但要吸引如今的企业客户，必须从实用、靠谱上下功夫。因此，" 更成熟、更可靠 "，是腾讯讲大模型时最强调的特点。

当前，业界大模型在场景中的应用依然有限，这主要因为大模型还在不少休闲场景里打转——比如 AI 生成文字、AI 画画等等。但要深入到更多产业的生产环节，大模型 " 胡说八道 " 这一点，会成为桎梏。

对此，腾讯在算法层面进行了一系列自研创新，提高了模型可靠性和成熟度。比如，腾讯优化了预训练算法及策略，让混元大模型的幻觉相比主流开源大模型降低 30% 至 50%。腾讯自研的 " 思维链 "，则让大模型能够像人一样，结合实际的应用场景进行推理和决策。

以往大模型因为单次处理的信息少，导致模型会出现 " 忘记上面讨论的是什么问题 " 的情况，但现在，腾讯混元编码位置的优化，如今混元也能够

而现在站在风口浪尖上的 AI 安全问题，腾讯也在通过算法解决。通过强化学习，如今混元已能学会识别很多 " 陷阱 " ——比如 " 如何才能超速驾驶 " 这类危险问题，混元会直接拒绝。

而在底层支撑模型安全、可靠运行的，是腾讯在这几年间耕耘的一套技术栈。今年以来，腾讯还发布了 HCC 高性能计算集群、向量数据库 Tencent Cloud VectorDB 等大模型基础设施，以及 Ti 平台这样的 "AI 工具箱 "，面向开发者提供服务。

" 我们从最底层的高速网络、服务器、网卡，到平台、模型、算法，都是自研的，这让后续迭代过程加快了。" 蒋杰表示。

大厂做大模型，如今自研技术栈已经是标配。从百度、阿里、华为到腾讯，各家都会从最底层的芯片做起，覆盖框架、模型甚至是开发运维工具等。原因在于，大模型还是个相当新的东西，与之匹配的基础设施很稀缺。厂商们全部都要做，也是为以后在产业落地，让客户用起来做好准备。

场景为王

表面上看，腾讯混元在，和前段时间号称 " 不做诗 "" 不聊天 " 的华为盘古其实很像。而不同在于，华为的 " 不聊天 "，其实是因为以前积累的政企、产业客户已经够华为深耕很久。

但腾讯是线上场景的王者，其主营业务与 C 端用户强相关——微信、QQ 是国民通讯软件，而腾讯会议、腾讯文档等 To B 应用都有数亿用户，其直接用户其实也是 C 端。

但腾讯暂时没推类似文心一言、通义千问之类的的 To C 聊天机器人，其实是因为走了另一条验证路径。如今，腾讯内部已经有包括文档、会议、游戏、金融、搜一搜等 50 个业务接入内测——先从这些国民应用开始验证，已经足够。

" 对于通用大模型来说，ChatBot 只是一种验证方式而已，可能我们选择了另外一条。" 蒋杰表示。

在做大模型这件事上，腾讯的逻辑和之前做 To B 的策略别无二致：先从自家的业务需求做起，在内部打磨好了，再对外发布。而腾讯内部这些应用聚集的海量 C 端语料，是大模型的富矿。

可以预见的是，未来要做大模型落地，产品依然会是腾讯最重要的抓手。当下 " 不着急 " 的腾讯，是国内大模型领域主题变迁的切面：无论是大众还是业内，都已摆脱 " 赶超 ChatGPT" 的心态，而是走到更关心应用落地，把大模型用起来的阶段。