马化腾紧跟梁文锋

腾讯元宝打定了抱紧DeepSeek大腿不松手的主意。

就在3月26日，元宝迎来重大更新，再次赶在第一时间接入DeepSeek V3的“小版本更新”版本V3-3024，与此同时，元宝还同步接入了自研的混元T1正式版。

对DeepSeek的紧紧跟进，是因为元宝正在切切实实享受到这一策略带来的好处。在今年年初的民企座谈会上，马化腾和梁文锋做了回“同桌”，并排而坐。在那4天之前，2月13日，腾讯元宝宣布接入DeepSeek。

没有人想到，腾讯此举让元宝像坐上火箭，扶摇直上三千里，一度登上苹果应用商店中国区免费榜榜首。前不久的财报会上，腾讯总裁刘炽平透露元宝的日活激增超过20倍。

自此之后，“自研+开源”的融合模式成为腾讯最新的AI策略，即通过与自身丰富产品生态的融合，也通过不同模型之间的协同互补，达成用户侧的体验提升。

另一方面，从这次V3更新和混元T1正式版的上线，能看出来另一种“融合”的趋势，那就是推理模型和通用模型的互相靠近。

未来究竟是属于通用模型的，还是推理模型的，亦或是其他黑马？这也许根本就是一个伪命题。

当你有轮子的时候，不必两条腿走路。

DeepSeek将在掀起全球“推理热”之后，再度掀起“融合”热吗？

01

勤奋的元宝

不得不说，元宝跟得太紧了。

DeepSeek在3月24日晚上突然上新V3的“小版本更新“，也就是V3-0324。

到了3月26日，元宝就已经接入了V3-0324，并且还同步接入了腾讯自研的混元T1。一个非推理模型，一个推理模型；一个外部模型，一个自研模型。元宝算是把组合玩明白了。

V3这次的更新说是“小版本更新”，悄无声息地突然在开源平台Hugging Face上线，其实是来了个大的，升级幅度并不小。朋友说“随便吃点”，你以为是速冻饺子，其实端上来个毛血旺。

根据DeepSeek的官方技术报告，V3-0324在数学、百科知识、代码任务上表现都优于前代，尤其是在数学和代码类评测集上得分超过OpenAI的GPT-4.5和Anthropic的Claude-Sonnet-3.7。

最有意思的是，V3-0324虽然不是推理模型，但是有R1的味道。官方技术报告里点出的四大亮点“推理能力”“前端开发能力”“中文协作能力”“中文搜索”都落在了R1的优势范围内。

在实际测试中，V3-0324也比旧版本更倾向于输出更多文本。比如测试一个简单的指令“写一篇你自己的散文”，V3给出的有科技浪漫感的文本可以说是“很R1”了。

DeepSeek也在报告中透露，V3-0324和之前的V3使用的base模型相通，改进了后训练方法，并借鉴了R1推理模型训练过程中的强化学习技术。

从前推理模型和非推理模型在使用时，用户很明显的一个取舍是，非推理模型响应快，但精细和准确度上弱一些，推理模型则往往“思考”得更深入，还会给出详细的思维链，返回的结果更精确详细，但响应速度上比较慢。

但DeepSeek似乎正在往“中间”走。

腾讯新推出的混元T1模型也有这样的特点。元宝在26日同步接入了DeepSeek的V3-0324和自研的混元T1。

T1是推理模型，但是响应速度更快。

这是因为在架构上，混元T1就舍弃了全Transformer，而是沿用混元Turbo S的模型架构，采用Hybrid-Mamba-Transformer。

Transformer架构擅长捕捉复杂上下文，而Mamba特长在高效处理长序列。两相结合，模型在快与慢之间寻找平衡。

我们用经典的“鸡兔同笼”题分别向DeepSeek R1和混元T1提问，在关闭“联网搜索”的情况下，二者最终给出的答案无误，R1思考用时28秒，T1仅用14秒。

在MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Logic等中英文知识、竞赛级数学，以及逻辑推理公开基准测试中，混元T1的得分比肩DeepSeek R1和OpenAI的o1（均为推理模型）。

值得注意的是，混元T1每百万tokens 输出价格4元，这是DeepSeek R1标准时段输出价格的四分之一，与其优惠时段价格持平。

这样看来，腾讯不仅是在元宝接入模型的速度上看跟得紧，从模型的路线和价格上也是。

比亚迪对“高阶智驾”进行了重新定义。

02

追随策略的胜利

来得早不如来得巧妙，短短一个月时间，元宝支棱起来了。

3月19日，腾讯总裁刘炽平在2024年年报电话会上提到了元宝的表现，2月到3月日活激增超过20倍，成为中国第三高的AI原生移动应用程序。

腾讯元宝去年5月30日发布，初期定位是集成腾讯混元大模型的智能助手，但是反响平平。1月DeepSeek的R1模型全球大火，次月腾讯就宣布将DeepSeek-R1满血版接入元宝，由此元宝也迎来了转折点。

在那之后，元宝高强度“日更”，35天里版本更新30次。用户也不断涌入，元宝一度登顶苹果中国区应用商店免费榜，超越DeepSeek。

不仅是元宝，腾讯在AI领域的发力突然按下加速键。其旗下核心应用如微信、QQ浏览器、QQ音乐、ima、腾讯文档等，都接入了DeepSeek模型，并同步支持自研混元大模型。

“自研+开源”的多模型策略还将继续。腾讯方面表示，腾讯元宝将继续坚持“双模”。投入继续加大，近半个月就投入近3个亿。在前不久的财报会上，刘炽平透露：“我们计划在2025年进一步加大资本支出，预计资本支出将占收入的十几个百分点。”

这又是一次“追随策略”的胜利（至少是阶段性的胜利）。

紧盯市场走向，快速跟进与创新结合，实现后发优势，这是腾讯擅长的。从腾讯“起家”的QICQ，到如今的元宝都是如此。

腾讯曾经饱受“抄袭”“模仿”的质疑。马化腾早在2010年就称“模仿也是一种尝新”，在2018年面对记者提问时，他的回答更加完整：“有时候为了创新而创新，反而会让创新动作变形。很多创新往往是自下而上的，总是在不经意的边缘地方出现。如果企业完全自上而下，给创新定好方向，这样往往没有活力，很僵化。”从与DeepSeek合作，与自研模型并行，并与内部应用融合来看，创新可以是自下而上的，也可以是从外向内的。

在AI的牌桌上，巨头要考虑的不仅仅是如何造出更好的模型，而是怎样发挥自身积累的产品优势，以及怎样让对AI的投入和自身战略相结合。

在接入DeepSeek之前，腾讯在整个2024年也已经广泛部署AI，并且从中“尝到了甜头”。腾讯内部已经有超过700个业务场景接入混元大模型与加入开源大模型。全年资本开支767亿元，同比增长221%，收入同比增长11%。其中腾讯会议收入增长40%，AI功能月活增长到1500万。而企业微信收入同比翻倍。

与其说腾讯突然“激进”了，不如说轮子落进了合适的车辙，加速是势在必行。

03

融合的风

马化腾在产品层面紧跟梁文锋，整个大模型行业也在跟着梁文锋而动。

毋庸置疑的是，DeepSeek R1从今年初开始掀起了全球“推理模型热”。AI模型求“大”不再是公认唯一可行的路径，再经过DeepSeek对工具的不断开源，更让人们有意识追求“效率”的魅力。

OpenAI o3 mini、谷歌的Gemini Flash Thinking；国内月之暗面的Kimi 1.5，科大讯飞 X1，阿里Qwen 2.5-Math-PRM……

这次DeepSeek对通用模型的更新，则显示出了“融合”的趋势。V3-3024融入了R1的强化学习推理优化方法，同时保留了通用模型的高效执行特性，是突破通用模型“平庸困境”的一种尝试。

腾讯的混元T1正式版也有异曲同工之妙，从架构层面融合，使得其作为推理模型反应速度显著提升，与此同时能更好地处理上下文。DeepSeek尝试让通用模型向推理模型的方向走了走，腾讯则让推理模型向通用模型的方向走了走，两端都在向中间靠拢。

模型生产商兼顾几种路径，导致产品线冗杂的问题已经有所显现。

此前OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）在谈及GPT-5的计划时就曾经透露，模型和产品功能太复杂，未来OpenAI将将其统一，o3模型不再单独发布，GPT-4.5也将是OpenAI最后一个非链式思维模型。

Anthropic抢先OpenAI一步，试图给出解决方法。在2月底发布了“全球首个混合模型”Claude 3.7 Sonnet。即在单一架构上整合实时应答（Fast Thinking）和深度思考（Slow Thinking）。不让用户去在不同的模型间进行切换，而是模型自行判断当前问题是否需要深度思考。

也许接下来的问题是融合的方式选择：是通过AI自动调配来实现“融合”（实际上是将不同模型藏在后台），还是在模型层面做融合（就像V3-3024和腾讯混元T1正式版的做法）。

所谓的“两条腿走路”，是并行开发分离的通用模型或者推理模型。那么如今的融合趋势，就是将两条腿变成了一个轮子，迈左脚还是右脚，别去操心了。