Hunyuan大模型是腾讯训练的大模型品牌名，2022年4月份，某中文语言理解能力排行榜第一名就出现了Hunyuan模型，在2022年11月，Hunyuan大模型就有了1万亿参数的规模，即HunYuan-NLP 1T大模型（比ChatGPT还早发布）。但是最近2年，这个系列的模型几乎没有出现在公众视野上。而昨天（2025年3月10日），Hunyuan官方在X平台上宣布了旗下最新的Hunyuan Turbo S大模型，称其在多个评测基准上超越了GPT-4o的表现。

一、Hunyuan Turbo S模型简介

Hunyuan Turbo S 的推出意在突破传统纯 Transformer 模型在长文本训练和推理时面临的瓶颈问题，如 O(N²) 的复杂度和 KV-Cache 限制。为此，模型采用了混合架构，将 Mamba 模型在长序列处理上的高效优势与 Transformer 在上下文理解方面的强大能力相结合。此外，该模型还在后训练阶段进行了多项增强：

• 慢思考集成：针对数学、编程和推理任务进行优化；
• 指令微调升级：提升模型对任务指令的对齐能力和代理执行效果；
• 英语训练优化：改善模型在通用场景下的表现。

腾讯方面表示，Hunyuan Turbo S 在数学、逻辑推理及对齐等任务上超越了 GPT-4o-0806、DeepSeek-V3 以及部分开源模型，同时在知识类评测（包括 MMLU-Pro）上也具备较强竞争力，并实现了比上一代 Turbo 模型低 1/7 的推理成本。

二、Hunyuan Turbo S模型技术架构特点

Hunyuan Turbo S 的一大亮点在于其混合架构创新，主要体现在以下两个方面：

Fast Thinking 与 Slow Thinking 的结合

• Fast Thinking（快思考）：类似人类直觉，能够针对简单或常见问题给出即时响应。该机制通过将单词生成速度翻倍和减少首词延迟 44% 来实现高效对话和快速交互。
• Slow Thinking（慢思考）：灵感来源于人类的深度分析思维，专门用于处理数学、逻辑推理以及科学相关的复杂问题。Turbo S 借鉴了腾讯早前的 Hunyuan T1 模型中通过长思考链合成技术训练出的慢思考能力，从而使其在多步推理问题上表现出色。

Hybrid-Mamba-Transformer 融合架构

• Mamba 模型：作为一种状态空间模型（SSM），Mamba 在处理长文本序列时内存占用更低、效率更高。其设计有效规避了 Transformer 在 KV-Cache 计算中遇到的二次方复杂度问题，非常适合处理法律文书、研究论文等长文本任务。
• Transformer 模型：在捕捉复杂上下文关系上具有明显优势，擅长多步推理、代码生成和深层次语义理解。
• MoE（专家混合）机制：Hunyuan Turbo S 是首个将 Mamba 成功整合进超大规模 MoE 模型的案例。MoE 模型仅激活部分参数进行计算，这大幅降低了计算资源需求，同时保持了模型在推理和推理深度方面的优越表现。

这种架构创新不仅实现了训练与推理成本的显著降低，还在速度与智能水平上达到了平衡，为未来基于长文本、推理和代码等任务的衍生模型奠定了基础。

三、Hunyuan Turbo S模型评测结果

根据公开基准评测数据，Hunyuan Turbo S 在多个任务上展现了优异的性能，下图是DataLearnerAI大模型排行榜上Hunyuan Turbo S与其它模型对比：

从上图我们可以看到：
Hunyuan Turbo S在MMLU、MMLU Pro等通用知识能力上的评测超过了当前主流的最强模型，分数分别是89.5分和79分，超过了GPT-4o、DeepSeek V3等。在编程方面也是非常强，除了逆天的Claude Sonnet 3.5 New以外，各方面得分都很高。

此外，该模型在指令调优和奖励系统上也做出了优化：结合基于规则的评分、代码沙箱反馈以及生成式奖励机制，进一步提升了 STEM 任务的准确性和问答创意，减少了奖励系统被攻击的风险。

不过，在简单问答（SimpleQA）和 LiveCodeBench 任务中，GPT-4o 和 Claude 3.5 仍略占优势。

四、Hunyuan Turbo S模型目前似乎不开放使用

尽管官方宣称Hunyuan Turbo S的各个能力都非常强，但是遗憾的是目前并没有开源或者提供大家使用。所以我们也只能从公布的一些信息中去推测和洞察这个模型。

关于Hunyuan Turbo S的其他信息以及后续的更新参考DataLearnerAI大模型信息卡：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/Hunyuan-TurboS