前些日子騰訊發布了他們最新的模型，號稱這是工業界首次將混合Mamba架構無損應用于超大型推理模型，并且顯著降低了訓練和推理成本。

那么騰訊混元T1實際表現怎樣？和 DeepSeek 相比哪個更好用？

今天，江樹通過六個維度的實測對比，和大家一起來看看騰訊混元與DeepSeek這兩款國產大模型在實際應用中的表現差異。

這些差異背后，是技術路線的選擇，也是未來發展的方向。

1. 上下文窗口

首先，我們來看一個技術指標：上下文窗口大小。

什么是上下文窗口？

用一個簡單的比喻：如果把AI比作一個人，上下文窗口就是這個人一次能看多少頁材料并記住其中的內容。窗口越大，AI一次能"看"的內容越多，記憶的連貫性也就越強。

從數據來看，騰訊混元的上下文窗口是28K，而DeepSeek是64K，后者是前者的兩倍多。

騰訊混元上下文窗口-來自騰訊云

這是什么概念？普通人閱讀速度大約是每分鐘200-300字，28K大約相當于2-3萬字的材料，也就是一本中篇小說的內容；而64K則相當于5-6萬字，接近一本長篇小說的容量。

這個差異對普通用戶意味著什么？

如果你只是日常聊天、問簡單問題，可能感受不到差異。但當你需要AI幫你分析一篇長論文、理解一本書的內容、或者處理長篇復雜對話時，上下文窗口的大小就至關重要了。

想象一下，你在復習考研，讓AI幫你分析一篇長達4萬字的學術論文。騰訊混元可能需要你把論文分成兩部分輸入，而且在處理第二部分時，它可能已經"忘記"了第一部分的細節。而DeepSeek則可以一次性消化整篇論文，給出更連貫、更全面的分析。

這就像兩個助手，一個需要你說完一半停下來，消化一下再繼續；另一個可以一氣呵成聽你講完。顯然，后者的體驗會更流暢。

2. 風格表達能力

接下來，我們來看AI的"語言天賦"——風格表達能力。

在測試中，我們讓兩個模型用"貼吧嘴臭老哥"的風格點評一個技術問題。

結果非常有趣：騰訊混元似乎沒有理解這個風格，回答顯得無厘頭；而DeepSeek則精準把握了這種網絡亞文化的表達方式，回答既符合風格又切中要害。

騰訊混元的戲好多。。。

DeepSeek 的回答攻擊力直接拉滿

這種差異反映了什么？

AI模型的風格適應能力，本質上是對人類多樣化表達的理解能力。這不僅關系到AI能否理解互聯網上的各種語言變體，更關系到它能否讀懂人類復雜的情感和意圖。

想象一下，當你心情低落，用略帶消極的語氣和AI聊天時，能理解你情緒的AI會給予安慰；而不能理解的AI可能會機械地回答問題，完全忽視你的情感需求。

在商業應用中，這種能力更為關鍵。一個能理解各種表達風格的AI可以為不同行業、不同人群提供個性化服務，比如為青少年用戶提供活潑的互動，為專業人士提供嚴謹的解答。

3. 長文創作能力

第三個維度是長文創作能力，這對內容創作者尤為重要。

在測試中，我們要求兩個模型用咪蒙風格寫一篇2000字的公眾號文章。結果顯示，騰訊混元給出了一個詳細的大綱，但沒有完成全文；而DeepSeek則完整地寫出了一篇符合要求的文章。

騰訊混元直接偷懶寫大綱

DeepSeek 老老實實寫文章（部分）

這種差異說明什么？

長文創作不僅測試AI的語言生成能力，更測試其邏輯組織能力和創意水平。寫短文可能只需要局部連貫，而寫長文則需要全局規劃，需要控制情節發展、論點展開，甚至要設置起承轉合。

對于依賴內容創作的行業——比如媒體、教育、營銷——這種能力至關重要。一個能力強的AI可以幫助內容創作者快速生成初稿，提高創作效率；而能力弱的AI可能只能提供創意輔助。

從更深的層面看，這反映了AI對人類思維方式的模擬程度。人類思考問題時會進行前后連貫的推理，會基于已有信息做出判斷和預測。能完成長文創作的AI，在某種程度上已經具備了類似的能力。

4. 知識檢索能力

現在，我們來探討一個更具挑戰性的能力：知識檢索與理解能力。

在測試中，我們給兩個模型提供了《包法利夫人》的原文，并要求回答一個具體問題：盧奧老爹如何看待他的親家包法利先生？這個測試看似簡單，實則考驗了AI在海量文本中準確提取關鍵信息的能力。

結果令人深思：騰訊混元完全沒有理解指令，答非所問；而DeepSeek不僅準確回答了問題，還引經據典，展示了對文本的深度理解。

混元完全沒有理解指令

混元最終的結果答非所問

DeepSeek 準確理解復雜指令

DeepSeek 最終的回答引經據典，有的放矢

這種能力差異的意義何在？

想象一下，當你是一名律師，需要從上千頁的法律文件中找出關鍵條款；或者你是一名研究生，需要從大量論文中提煉研究結論。在這些場景下，AI的知識檢索能力直接決定了它能否真正減輕你的認知負擔。

更深層次看，這反映了AI的"閱讀理解"水平。人類閱讀時會自動過濾無關信息，抓住核心內容，并基于已有知識體系進行理解。而AI的這種能力，本質上是對人類認知過程的模擬。

在商業世界，這種能力的價值不言而喻。一個高效的知識管理系統，能幫助企業快速從海量歷史數據中提取價值，輔助決策，甚至預測未來趨勢。

5. 數學與邏輯推理能力

接下來看看AI的"理科成績"——數學與邏輯推理能力。

我們給兩個模型出了一道三棱柱表面積的計算題。令人欣慰的是，兩個模型都給出了正確答案，只是在公式呈現上有所不同。

DeepSeek 回答正確

混元T1也回答正確

為什么數學能力對AI如此重要？

首先，數學問題是檢驗AI邏輯推理能力的窗口。相比于開放性問題，數學題有明確的答案，能直觀反映AI的思維能力。其次，數學思維是人類智能的核心部分，也是AI向通用智能邁進的關鍵一步。

從實用角度看，一個具備優秀數學能力的AI，能幫助學生解題，輔助工程師計算，甚至為科學家建模。而從本質上看，這種能力代表了AI對抽象概念的理解和操作能力。

6. 代碼能力對比

第六個維度是代碼生成能力，這對開發者和技術相關行業尤為重要。

在測試中，我們要求兩個模型編寫一個小紅書APP頁面的HTML代碼。結果顯示，兩個模型的代碼質量相近，都能完成基本任務，但與國際頂級模型Claude相比仍有差距。

本文轉載自??云中江樹??，作者：云中江樹