機器之心報道

沒等來DeepSeek官方的R2，卻迎來了一個速度更快、性能不弱于R1的「野生」變體！

這兩天，一個名為「DeepSeekR1T2」的模型火了！

這個模型的速度比R1-0528快200%，比R1快20%。除了速度上的顯著優(yōu)勢，它在GPQADiamond（專家級推理能力問答基準）和AIME24（數(shù)學推理基準）上的表現(xiàn)均優(yōu)于R1，但未達到R1-0528的水平。

在技術層面，采用了專家組合（AssemblyofExperts，AoE）技術開發(fā)，并融合了DeepSeek官方的V3、R1和R1-0528三大模型。

當然，這個模型也是開源的，遵循MIT協(xié)議，并在HuggingFace上開放了權重。

HuggingFace地址：https://huggingface.co/tngtech/DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera

經(jīng)過進一步了解，我們發(fā)現(xiàn)：DeepSeekR1T2是德國一家AI咨詢公司「TNG」推出的，模型全稱為「DeepSeek-TNGR1T2Chimera」（以下簡稱R1T2）。

該模型除了前文提到的在智力水平和輸出效率之間實現(xiàn)完美平衡之外，相較于這家公司的初代模型「R1TChimera」，智力大幅躍升，并實現(xiàn)了突破性的think-token一致性。

不僅如此，即使在沒有任何系統(tǒng)提示的情況下，該模型也能表現(xiàn)穩(wěn)定，提供自然的對話交互體驗。

在評論區(qū)，有人誤以為這個模型出自DeepSeek官方，并且認為他們是不是也在走相同的路線：給模型起各種名稱，就是不用主系列下一代版本號？

更多的人認可該模型「找到了智能與輸出token長度之間的最佳平衡點，并且提升了速度」，并對該模型在現(xiàn)實世界的表現(xiàn)充滿了期待。

模型細節(jié)概覽

從HuggingFace主頁來看，R1T2是一個基于DeepSeekR1-0528、R1以及V3-0324模型構建的AoEChimera模型。

該模型是一個采用DeepSeek-MoETransformer架構的大語言模型，參數(shù)規(guī)模為671B。

R1T2是該公司4月26日發(fā)布的初代模型「R1TChimera」的首個迭代版本。相較于利用雙基模型（V3-0324+R1）的初代架構，本次升級到了三心智（Tri-Mind）融合架構，新增基模型R1-0528。

該模型采用AoE技術構建，過程中利用較高精度的直接腦區(qū)編輯（directbrainedits）實現(xiàn)。這種精密融合不僅帶來全方位提升，更徹底解決了初代R1T的token一致性缺陷。

團隊表示，R1T2對比其他模型具備如下優(yōu)劣：

與DeepSeekR1對比：R1T2有望成為R1的理想替代品，兩者幾乎可以通用，并且R1T2性能更佳，可直接替換。

與R1-0528對比：如果不需要達到0528級別的最高智能，R1T2相比之下更加經(jīng)濟。

與R1T對比：通常更建議使用R1T2，除非R1T的特定人格是最佳選擇、思考token問題不重要，或者極度需求速度。

與DeepSeekV3-0324對比：V3速度更快，如果不太關注智能可以選擇V3；但是，如果需要推理能力，R1T2是首選。

此外，R1T2的幾點局限性表現(xiàn)在：

R1-0528雖推理耗時更長，但在高難度基準測試中仍優(yōu)于R1T2；

經(jīng)SpeechMap.ai（由xlr8harder提供）測評，R1T2應答克制度（reserved）顯著高于R1T，但低于R1-0528；

暫不支持函數(shù)調(diào)用：受R1基模型影響，現(xiàn)階段不推薦函數(shù)調(diào)用密集型場景（后續(xù)版本可能修復）；

基準測試變更說明：開發(fā)版由AIME24+MT-Bench變更為AIME24/25+GPQA-Diamond測評體系，新體系下R1與初代R1T的分差較早期公布數(shù)據(jù)更大。

最后，關于R1T2中重要的AoE技術，可以參考以下論文。

論文標題：AssemblyofExperts:Linear-timeconstructionoftheChimeraLLMvariantswithemergentandadaptablebehaviors

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小樓周刊(367):2023年第45期

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