非Transformer架构则涌现出新型RNN（如RWKV、Mamba）、CNN（如Hyena Hierarchy）及其他创新模型（如RetNet、TimeMixer），这些架构摆脱Attention依赖，在…

在大型语言模型评估数据集MMLU-PRO中，混元T1取得了87.2分的高分，这一成绩仅次于某顶尖模型o1，充分展示了其强大的推理能力。混元T1在Ceval、AIME、Zebra Logic等一系列中英文知识…

据腾讯混元团队介绍，混元Turbo S在架构方面创新性地采用了Hybrid-Mamba-Transformer 融合模式，有效降低了传统Transformer结构的计算复杂度，并减少了KV-Cache缓存占…