機(jī)器之心報(bào)道
沒等來DeepSeek官方的R2，卻迎來了一個(gè)速度更快、性能不弱于R1的「野生」變體！
這兩天，一個(gè)名為「DeepSeekR1T2」的模型火了！
這個(gè)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(shì)，它在GPQADiamond（專家級(jí)推理能力問答基準(zhǔn)）和AIME24（數(shù)學(xué)推理基準(zhǔn)）上的表現(xiàn)均優(yōu)于R1，但未達(dá)到R1-0528的水平。
在技術(shù)層面，采用了專家組合（AssemblyofExperts，AoE）技術(shù)開發(fā)，并融合了DeepSeek官方的V3、R1和R1-0528三大模型。
當(dāng)然，這個(gè)模型也是開源的，遵循MIT協(xié)議，并在HuggingFace上開放了權(quán)重。
HuggingFace地址：https://huggingface.co/tngtech/DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera
經(jīng)過進(jìn)一步了解，我們發(fā)現(xiàn)：DeepSeekR1T2是德國(guó)一家AI咨詢公司「TNG」推出的，模型全稱為「DeepSeek-TNGR1T2Chimera」（以下簡(jiǎn)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(shí)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(shí)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(duì)話交互體驗(yàn)。
在評(píng)論區(qū)，有人誤以為這個(gè)模型出自DeepSeek官方，并且認(rèn)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(hào)？
更多的人認(rèn)可該模型「找到了智能與輸出token長(zhǎng)度之間的最佳平衡點(diǎn)，并且提升了速度」，并對(duì)該模型在現(xiàn)實(shí)世界的表現(xiàn)充滿了期待。
模型細(xì)節(jié)概覽
從HuggingFace主頁來看，R1T2是一個(gè)基于DeepSeekR1-0528、R1以及V3-0324模型構(gòu)建的AoEChimera模型。
該模型是一個(gè)采用DeepSeek-MoETransformer架構(gòu)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(gè)迭代版本。相較于利用雙基模型（V3-0324+R1）的初代架構(gòu)，本次升級(jí)到了三心智（Tri-Mind）融合架構(gòu)，新增基模型R1-0528。
該模型采用AoE技術(shù)構(gòu)建，過程中利用較高精度的直接腦區(qū)編輯（directbrainedits）實(shí)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(tuán)隊(duì)表示，R1T2對(duì)比其他模型具備如下優(yōu)劣：
與DeepSeekR1對(duì)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(duì)比：如果不需要達(dá)到0528級(jí)別的最高智能，R1T2相比之下更加經(jīng)濟(jì)。
與R1T對(duì)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(duì)比：V3速度更快，如果不太關(guān)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(diǎn)局限性表現(xiàn)在：
R1-0528雖推理耗時(shí)更長(zhǎng)，但在高難度基準(zhǔn)測(cè)試中仍優(yōu)于R1T2；
經(jīng)SpeechMap.ai（由xlr8harder提供）測(cè)評(píng)，R1T2應(yīng)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(chǎng)景（后續(xù)版本可能修復(fù)）；
基準(zhǔn)測(cè)試變更說明：開發(fā)版由AIME24+MT-Bench變更為AIME24/25+GPQA-Diamond測(cè)評(píng)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(guān)于R1T2中重要的AoE技術(shù)，可以參考以下論文。
論文標(biāo)題：AssemblyofExperts:Linear-timeconstructionoftheChimeraLLMvariantswithemergentandadaptablebehaviors
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