等不及R2干脆搞变体？德国团队基于DeepSeek打造R1T2模型，速度比R1-0528快200%

主要观点总结

本文介绍了DeepSeek-R2的后续版本R1T2的发布，它是基于DeepSeek R1-0528的新版本，由德国TNG Technology Consulting GmbH公司推出。R1T2具有速度提升200%的特点，是一款拥有6710亿参数的开源混合模型，也是TNG团队Chimera大模型系列中的最新型号。该模型在不损失智能的情况下显著降低了冗余度，能够产生更短的响应，从而加快推理速度和降低计算成本。此外，R1T2还引入了新的“Tri-Mind”配置，集成了三个父模型。AI开发者社区对此反应积极。同时，文章还介绍了TNG团队提出的集合专家（AoE）方法与混合专家（MoE）的不同之处，以及对于企业和IT采购团队的益处和局限性。最后提到了欧洲企业可能面临的《欧盟AI法案》规定的影响。

关键观点总结

关键观点1: R1T2是基于DeepSeek R1-0528的新版本推出的，速度提升200%。

R1T2是一款拥有6710亿参数的开源混合模型，是TNG团队Chimera大模型系列中的最新型号。

关键观点2: R1T2在不损失智能的情况下显著降低了冗余度，能够产生更短的响应，从而加快推理速度和降低计算成本。

R1T2的推出显著提高了效率，其平均简洁度比DeepSeek-R1提高了约20%，为企业级应用带来了显著的效率提升。

关键观点3: R1T2引入了新的“Tri-Mind”配置，该配置集成了三个父模型。

R1T2的“Tri-Mind”配置提供了更高效、更强大的模型性能。

关键观点4: 集合专家（AoE）方法与混合专家（MoE）有所不同。

AoE是一种模型融合技术，通过有选择地合并多个预训练模型的权重张量来构建大模型，而MoE则是一种架构设计。

关键观点5: R1T2对企业和IT采购团队具有益处，包括降低推理成本、高推理质量无冗余、开源且可修改以及新兴的模块化。

但使用R1T2也面临一些局限性，如依赖函数调用、工具使用或高级代理编排的企业应注意当前的局限性。

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