手机跑大模型成真！腾讯混元开源 4 款 "迷你强"

8月4日，腾讯混元正式开源 0.5B、1.8B、4B、7B 四款小参数模型，目前已同步上线 GitHub 与 HuggingFace 平台。

这四款“小”模型定位低耗高效，能轻松支持多场景，仅需消费级显卡即可运行！此次开源获得 ARM、高通、英特尔、联发科技等终端芯片头部企业的联合支持，标志着大模型能力向消费级设备的渗透进入实质性落地阶段。

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目前这四款模型均搭载腾讯自研的融合推理架构，核心优势在于实现 "快思考 - 慢思考" 双模式动态切换：

快思考模式下提供简洁、高效的输出，适合手机通知处理、车载语音交互等实时场景；

慢思考模式则涉及解决复杂问题，具备更全面的推理步骤，可完成多步骤数学推理、长文本逻辑分析等复杂任务。

在性能表现上，Hunyuan 7B模型在主流 Benchmark上得分领先，如GPQA 测试得85.9分，超过OpenAI o1-mini的83.9分；

Hunyuan 0.5B、1.8B 和 4B 模型在 MMLU 等测试中也有出色表现，其中 Hunyuan 4B 在 MMLU 测试中得 75.2 分。

从参数和输入输出来看，四款模型总参数最大输入输出均为32K，其中 Hunyuan-7B 最大输入为 16K；

配合轻量化部署设计，单卡即可部署，部分 PC、手机、平板等设备可直接接入，像部分搭载骁龙 8 Gen3、天玑 9300 的旗舰手机甚至可直接运行 1.8B 模型，且支持主流推理框架（例如 SGLang、VLLM and TensorRT-LLM）和多种量化格式，为端侧 AI 应用扫清硬件障碍。

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在腾讯生态内，模型已完成多场景实战检验：

1. 办公与阅读场景：

◦ 腾讯会议 AI 小助手可一次性理解和处理完整会议内容；

◦ 微信读书 AI 问书助手能对整本书籍进行分析与解答。

2. 安全与设备场景：

◦ 腾讯手机管家借助小尺寸模型，实现垃圾短信毫秒级拦截，识别准确率显著提升；

◦ 腾讯智能座舱助手通过双模型协作架构，解决车载环境痛点，发挥模型低功耗、高效推理特性。

3. 输入与导航场景：

◦ 腾讯地图采用多模型架构，通过意图分类和推理能力优化用户交互体验；

◦ 微信输入法「问 AI」实现输入框与 AI 即问即答的无缝衔接。

4. 垂直领域场景：

◦ 金融 AI 助手通过 Prompt 优化和少量数据微调，达成 95%+ 的意图识别准确率，展现金融级高可靠性；

◦ 游戏翻译和《QQ 飞车》手游 NPC 利用模型理解能力，在多语言理解、方言翻译和智能对话上表现突出，在专业客服、内容出海、电商直播等场景具备巨大应用潜力。

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此次开源，是腾讯混元 "全尺寸 + 全模态" 战略的重要里程碑；至此，其开源模型矩阵已全面覆盖文本、图像、视频及 3D 生成等多模态应用场景。

腾讯混元从 Hunyuan Large 迈向开源四款小模型的布局，标志着其在大模型领域已构建起覆盖大、小模型的完整产品线矩阵，并通过开放训练工具链，大幅降低垂直领域模型微调的技术门槛。

未来，随着小模型在手机等终端设备的广泛部署，以及训练工具链的持续迭代优化，混元有望进一步推动 AI 技术在千行百业的深度渗透，助力开发者构建更轻量化、场景化的智能应用，加速 AI 普惠生态的全面繁荣。