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前 Tencent AI 負責人:中國在 LLM 競賽中落後

了解中國頂尖 AI 實驗室在全球 LLM 競賽中面臨的領導層變動與策略障礙。
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有什麼變化
Tencent AI 策略關鍵人物 Liu Wei 已離職。
為什麼重要
此次離職顯示 Tencent AI 部門內部可能出現變動或策略重估。這也凸顯了在競爭激烈的全球環境中留住頂尖 AI 人才的困難。
下一步行動
密切關注 Tencent 後續發布的 AI 研究論文與模型,觀察領導層變動是否影響其技術發展軌跡。
誰應關注:Founders & Product Leaders
關鍵要點
- •Tencent AI 策略關鍵人物 Liu Wei 已離職。
- •Hunyuan 模型是 Tencent 為競爭生成式 AI 市場而推出。
- •產業專家認為中國在全球 LLM 競賽中面臨結構性障礙。
深度解析
背景與延伸:來自公開資料,非原文內容。引用 23 個來源。
增強重點摘要
- •前騰訊混元團隊技術負責人劉威於2024年11月離職,並在新加坡創立了一家專注於影片生成領域的新公司Video Rebirth,旨在構建互動式世界模型。
- •騰訊的混元大模型曾面臨內部批評,指出其過度追求基準測試排名並存在數據污染問題,導致實際應用場景中的表現不穩定。
- •騰訊於2026年3月解散了其AI Lab,將資源集中於混元大模型部門,並由新任首席AI科學家姚舜禹領導,這標誌著公司AI戰略從分散研究轉向整合式大模型開發。
- •儘管面臨挑戰,中國的大型語言模型(包括騰訊混元)在全球市場的佔有率正在增長,尤其是在開發中國家,部分原因歸結於其更具成本效益的解決方案和開源策略。
- •騰訊計劃於2026年4月推出下一代混元3.0大語言模型,並正在為其超級應用程式微信開發AI代理,顯示其將AI能力深度整合到核心產品生態系統的戰略方向。
競品分析
主要特點
- 騰訊混元 (Hunyuan)
- 多模態能力、企業級應用整合、內部生態系統優化
- 百度文心一言 (ERNIE Bot)
- 結合百度搜索能力、低訓練成本、強大推理能力
- 阿里巴巴通義千問 (Qwen)
- 開源模型家族、多語言能力、企業級雲服務
- DeepSeek
- 高成本效益、強大編碼與數學能力、開源策略
- OpenAI GPT系列
- 領先的基礎研究、先進推理、多模態整合
- Google Gemini系列
- 卓越的多模態整合、複雜推理、安全性
參數規模
- 騰訊混元 (Hunyuan)
- 混元Image 3.0: 80B總參數 (13B活躍);混元LLM: 約30B參數 (姚舜禹領導下)
- 百度文心一言 (ERNIE Bot)
- ERNIE 4.5: 424B總參數 (47B/3B活躍)
- 阿里巴巴通義千問 (Qwen)
- Qwen2.5-Max
- DeepSeek
- DeepSeek V4
- OpenAI GPT系列
- GPT-5.2 (高)
- Google Gemini系列
- Gemini 3.1 Pro
基準測試
- 騰訊混元 (Hunyuan)
- Hunyuan-A13B-Instruct在代理推理、指令任務、AIME 2024、MATH、CMATH等表現優異,部分超越Qwen3-A22B和DeepSeek
- 百度文心一言 (ERNIE Bot)
- ERNIE 5.1在Arena Search排名全球第四,AIME 2026得分99.6,接近Gemini 3.1 Pro
- 阿里巴巴通義千問 (Qwen)
- Qwen3-Max-Thinking進入全球前十,在數學推理方面與Google並列世界冠軍
- DeepSeek
- DeepSeek V4在SWE-bench Verified達到83.7%,可能超越Claude 3.5和GPT-5;DeepSeek V3-Speciale在AIME 2025數學測試中達到96.0%,超越GPT-5
- OpenAI GPT系列
- GPT-5.2 (高) 在SuperCLUE 2025總體排名第三
- Google Gemini系列
- Gemini-3-Pro-Preview在SuperCLUE 2025總體排名第二
定價策略
- 騰訊混元 (Hunyuan)
- 中國模型普遍比美國競爭對手便宜1/6至1/4;企業用戶透過騰訊雲API可獲得免費額度
- 百度文心一言 (ERNIE Bot)
- ERNIE 5.1透過ERNIE Bot免費提供
- 阿里巴巴通義千問 (Qwen)
- 開源模型可降低API成本
- DeepSeek
- DeepSeek V3提供接近GPT級別的能力,成本僅為一小部分
- OpenAI GPT系列
- 通常為訂閱或按使用量付費
- Google Gemini系列
- 通常為訂閱或按使用量付費
市場份額
- 騰訊混元 (Hunyuan)
- 中國LLM全球市場份額從2024年4月至2025年8月增長,DeepSeek帶動下從3%增至13%
- 百度文心一言 (ERNIE Bot)
- 中國LLM全球市場份額從2024年4月至2025年8月增長
- 阿里巴巴通義千問 (Qwen)
- Qwen家族在全球產生超過18萬個衍生模型,是最受歡迎的開源LLM家族之一
- DeepSeek
- DeepSeek R1發布後,中國LLM市場份額在兩個月內從3%躍升至13%
- OpenAI GPT系列
- 2025年8月,美國模型佔全球LLM網站訪問量的約93%
- Google Gemini系列
- 2025年8月,美國模型佔全球LLM網站訪問量的約93%
發展策略
- 騰訊混元 (Hunyuan)
- 整合至騰訊生態、注重應用落地、效率優先
- 百度文心一言 (ERNIE Bot)
- 結合搜索、注重推理與代理工作流
- 阿里巴巴通義千問 (Qwen)
- 開源、多模態、雲服務整合
- DeepSeek
- 開源、成本效益、專注於實際能力
- OpenAI GPT系列
- 基礎模型突破、商業應用、全球人才吸引
- Google Gemini系列
- 基礎模型突破、多模態、企業級解決方案
| 特性/模型 | 騰訊混元 (Hunyuan) | 百度文心一言 (ERNIE Bot) | 阿里巴巴通義千問 (Qwen) | DeepSeek | OpenAI GPT系列 | Google Gemini系列 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 主要特點 | 多模態能力、企業級應用整合、內部生態系統優化 | 結合百度搜索能力、低訓練成本、強大推理能力 | 開源模型家族、多語言能力、企業級雲服務 | 高成本效益、強大編碼與數學能力、開源策略 | 領先的基礎研究、先進推理、多模態整合 | 卓越的多模態整合、複雜推理、安全性 |
| 參數規模 | 混元Image 3.0: 80B總參數 (13B活躍);混元LLM: 約30B參數 (姚舜禹領導下) | ERNIE 4.5: 424B總參數 (47B/3B活躍) | Qwen2.5-Max | DeepSeek V4 | GPT-5.2 (高) | Gemini 3.1 Pro |
| 基準測試 | Hunyuan-A13B-Instruct在代理推理、指令任務、AIME 2024、MATH、CMATH等表現優異,部分超越Qwen3-A22B和DeepSeek | ERNIE 5.1在Arena Search排名全球第四,AIME 2026得分99.6,接近Gemini 3.1 Pro | Qwen3-Max-Thinking進入全球前十,在數學推理方面與Google並列世界冠軍 | DeepSeek V4在SWE-bench Verified達到83.7%,可能超越Claude 3.5和GPT-5;DeepSeek V3-Speciale在AIME 2025數學測試中達到96.0%,超越GPT-5 | GPT-5.2 (高) 在SuperCLUE 2025總體排名第三 | Gemini-3-Pro-Preview在SuperCLUE 2025總體排名第二 |
| 定價策略 | 中國模型普遍比美國競爭對手便宜1/6至1/4;企業用戶透過騰訊雲API可獲得免費額度 | ERNIE 5.1透過ERNIE Bot免費提供 | 開源模型可降低API成本 | DeepSeek V3提供接近GPT級別的能力,成本僅為一小部分 | 通常為訂閱或按使用量付費 | 通常為訂閱或按使用量付費 |
| 市場份額 | 中國LLM全球市場份額從2024年4月至2025年8月增長,DeepSeek帶動下從3%增至13% | 中國LLM全球市場份額從2024年4月至2025年8月增長 | Qwen家族在全球產生超過18萬個衍生模型,是最受歡迎的開源LLM家族之一 | DeepSeek R1發布後,中國LLM市場份額在兩個月內從3%躍升至13% | 2025年8月,美國模型佔全球LLM網站訪問量的約93% | 2025年8月,美國模型佔全球LLM網站訪問量的約93% |
| 發展策略 | 整合至騰訊生態、注重應用落地、效率優先 | 結合搜索、注重推理與代理工作流 | 開源、多模態、雲服務整合 | 開源、成本效益、專注於實際能力 | 基礎模型突破、商業應用、全球人才吸引 | 基礎模型突破、多模態、企業級解決方案 |
技術深入
- 混元大模型 (Hunyuan LLM):在姚舜禹領導下,約有300億參數,專注於上下文學習和代理可用性。
- 混元圖像3.0 (Hunyuan Image 3.0):於2025年9月28日開源,是全球最大的開源文生圖模型,總參數達800億,推理時活躍參數為130億。採用MoE(專家混合)架構結合Transfusion方法,統一了多模態理解和生成能力。訓練數據包括50億對圖像-文本對和6兆個token,模型大小為160GB。推薦硬體配置為3x80GB或4x80GB VRAM (如A100、H100)。
- 混元-T1 (Hunyuan-T1):於2025年3月發布,是全球首個超大規模混合Transformer-Mamba專家混合(MoE)模型。結合了Transformer和Mamba的優點,實現更快的訓練速度、更低的推理成本和更好的性能。採用TurboS長上下文優化框架,確保在長時間對話中不丟失信息。將96.7%的計算預算分配給強化學習,實現自我獎勵機制和人類偏好對齊。
- 混元3D系列 (Hunyuan 3D Series):旨在從文本、圖像或其他輸入生成高品質3D資產。例如,混元3.1 3D(2026年2月)專注於提高幾何精度、紋理質量和生成速度。其高層次架構包括輸入編碼(文本或圖像編碼器)、形狀生成(擴散或神經場模型)、網格重建和紋理生成。
- 混元3D 2.0 (Hunyuan3D 2.0):採用兩階段生成管道,首先創建裸網格,然後合成該網格的紋理貼圖。該系統包括大規模形狀生成模型Hunyuan3D-DiT和大規模紋理合成模型Hunyuan3D-Paint。Hunyuan3D-2.1進一步支持基於物理渲染(PBR)的紋理合成,能夠生成電影級的光影互動效果。
前景展望基於引用來源的 AI 分析
中國大型語言模型在全球市場的佔有率將持續增長,尤其是在開發中國家。
中國模型提供更具成本效益的解決方案,並積極推動開源策略,使其在對價格敏感的市場中更具吸引力。
騰訊將進一步整合其大型語言模型能力至核心產品生態系,特別是微信。
騰訊已明確表示將推出混元3.0並為微信開發AI代理,顯示其將AI應用落地於現有龐大用戶基礎的戰略。
中國AI產業將更加重視實際應用場景和效率,而非單純的基準測試排名。
騰訊內部對混元模型過度追求排名的批評,以及新任首席AI科學家姚舜禹倡導以場景驅動的應用,預示著行業將轉向更實用的發展方向。
時間線
2016-04
騰訊AI Lab成立,劉威同年加入並擔任傑出科學家。
2017-05
騰訊在美國西雅圖開設AI實驗室。
2023-09
騰訊發布其專有基礎模型「混元」。
2024-11
劉威從騰訊離職,並傳出在新加坡創立視頻生成公司Video Rebirth。
2025-11
騰訊聘請前OpenAI研究員姚舜禹為首席AI科學家,負責混元大模型部門。
2026-03
騰訊解散AI Lab,將資源集中於混元大模型部門。
- 2016-04騰訊AI Lab成立,劉威同年加入並擔任傑出科學家。
- 2017-05騰訊在美國西雅圖開設AI實驗室。
- 2023-09騰訊發布其專有基礎模型「混元」。
- 2024-11劉威從騰訊離職,並傳出在新加坡創立視頻生成公司Video Rebirth。
- 2025-11騰訊聘請前OpenAI研究員姚舜禹為首席AI科學家,負責混元大模型部門。
- 2026-03騰訊解散AI Lab,將資源集中於混元大模型部門。
來源 (23)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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