实测AI大模型：腾讯混元T1 vs DeepSeek 哪家强？

前些日子腾讯发布了他们最新的模型，号称这是工业界首次将混合Mamba架构无损应用于超大型推理模型，并且显著降低了训练和推理成本。

那么腾讯混元T1实际表现怎样？和 DeepSeek 相比哪个更好用？

今天，江树通过六个维度的实测对比，和大家一起来看看腾讯混元与DeepSeek这两款国产大模型在实际应用中的表现差异。

这些差异背后，是技术路线的选择，也是未来发展的方向。

1. 上下文窗口

首先，我们来看一个技术指标：上下文窗口大小。

什么是上下文窗口？

用一个简单的比喻：如果把AI比作一个人，上下文窗口就是这个人一次能看多少页材料并记住其中的内容。窗口越大，AI一次能"看"的内容越多，记忆的连贯性也就越强。

从数据来看，腾讯混元的上下文窗口是28K，而DeepSeek是64K，后者是前者的两倍多。

这是什么概念？普通人阅读速度大约是每分钟200-300字，28K大约相当于2-3万字的材料，也就是一本中篇小说的内容；而64K则相当于5-6万字，接近一本长篇小说的容量。

这个差异对普通用户意味着什么？

如果你只是日常聊天、问简单问题，可能感受不到差异。但当你需要AI帮你分析一篇长论文、理解一本书的内容、或者处理长篇复杂对话时，上下文窗口的大小就至关重要了。

想象一下，你在复习考研，让AI帮你分析一篇长达4万字的学术论文。腾讯混元可能需要你把论文分成两部分输入，而且在处理第二部分时，它可能已经"忘记"了第一部分的细节。而DeepSeek则可以一次性消化整篇论文，给出更连贯、更全面的分析。

这就像两个助手，一个需要你说完一半停下来，消化一下再继续；另一个可以一气呵成听你讲完。显然，后者的体验会更流畅。

2. 风格表达能力

接下来，我们来看AI的"语言天赋"——风格表达能力。

在测试中，我们让两个模型用"贴吧嘴臭老哥"的风格点评一个技术问题。

结果非常有趣：腾讯混元似乎没有理解这个风格，回答显得无厘头；而DeepSeek则精准把握了这种网络亚文化的表达方式，回答既符合风格又切中要害。

这种差异反映了什么？

AI模型的风格适应能力，本质上是对人类多样化表达的理解能力。这不仅关系到AI能否理解互联网上的各种语言变体，更关系到它能否读懂人类复杂的情感和意图。

想象一下，当你心情低落，用略带消极的语气和AI聊天时，能理解你情绪的AI会给予安慰；而不能理解的AI可能会机械地回答问题，完全忽视你的情感需求。

在商业应用中，这种能力更为关键。一个能理解各种表达风格的AI可以为不同行业、不同人群提供个性化服务，比如为青少年用户提供活泼的互动，为专业人士提供严谨的解答。

3. 长文创作能力

第三个维度是长文创作能力，这对内容创作者尤为重要。

在测试中，我们要求两个模型用咪蒙风格写一篇2000字的公众号文章。结果显示，腾讯混元给出了一个详细的大纲，但没有完成全文；而DeepSeek则完整地写出了一篇符合要求的文章。

这种差异说明什么？

长文创作不仅测试AI的语言生成能力，更测试其逻辑组织能力和创意水平。写短文可能只需要局部连贯，而写长文则需要全局规划，需要控制情节发展、论点展开，甚至要设置起承转合。

对于依赖内容创作的行业——比如媒体、教育、营销——这种能力至关重要。一个能力强的AI可以帮助内容创作者快速生成初稿，提高创作效率；而能力弱的AI可能只能提供创意辅助。

从更深的层面看，这反映了AI对人类思维方式的模拟程度。人类思考问题时会进行前后连贯的推理，会基于已有信息做出判断和预测。能完成长文创作的AI，在某种程度上已经具备了类似的能力。

4. 知识检索能力

现在，我们来探讨一个更具挑战性的能力：知识检索与理解能力。

在测试中，我们给两个模型提供了《包法利夫人》的原文，并要求回答一个具体问题：卢奥老爹如何看待他的亲家包法利先生？这个测试看似简单，实则考验了AI在海量文本中准确提取关键信息的能力。

结果令人深思：腾讯混元完全没有理解指令，答非所问；而DeepSeek不仅准确回答了问题，还引经据典，展示了对文本的深度理解。

这种能力差异的意义何在？

想象一下，当你是一名律师，需要从上千页的法律文件中找出关键条款；或者你是一名研究生，需要从大量论文中提炼研究结论。在这些场景下，AI的知识检索能力直接决定了它能否真正减轻你的认知负担。

更深层次看，这反映了AI的"阅读理解"水平。人类阅读时会自动过滤无关信息，抓住核心内容，并基于已有知识体系进行理解。而AI的这种能力，本质上是对人类认知过程的模拟。

在商业世界，这种能力的价值不言而喻。一个高效的知识管理系统，能帮助企业快速从海量历史数据中提取价值，辅助决策，甚至预测未来趋势。

5. 数学与逻辑推理能力

接下来看看AI的"理科成绩"——数学与逻辑推理能力。

我们给两个模型出了一道三棱柱表面积的计算题。令人欣慰的是，两个模型都给出了正确答案，只是在公式呈现上有所不同。

为什么数学能力对AI如此重要？

首先，数学问题是检验AI逻辑推理能力的窗口。相比于开放性问题，数学题有明确的答案，能直观反映AI的思维能力。其次，数学思维是人类智能的核心部分，也是AI向通用智能迈进的关键一步。

从实用角度看，一个具备优秀数学能力的AI，能帮助学生解题，辅助工程师计算，甚至为科学家建模。而从本质上看，这种能力代表了AI对抽象概念的理解和操作能力。

6. 代码能力对比

第六个维度是代码生成能力，这对开发者和技术相关行业尤为重要。

在测试中，我们要求两个模型编写一个小红书APP页面的HTML代码。结果显示，两个模型的代码质量相近，都能完成基本任务，但与国际顶级模型Claude相比仍有差距。

从技术角度看，代码生成是对AI结构化思维和规则遵循能力的考验。编程语言有严格的语法和逻辑，任何细微错误都可能导致程序崩溃。因此，能生成可执行代码的AI，必须具备精确的规则理解和应用能力。

对普通用户而言，这种能力意味着什么？

即使你不是程序员，AI的代码能力也能以多种方式为你服务：比如帮你自动化日常任务，制作简单网页，甚至定制个性化的数据分析工具。

7. 结论

经过上述多维度对比，我们可以得出一些初步结论：

DeepSeek在上下文窗口、风格表达、长文创作和知识检索方面表现更优，展现了更强的语言理解和生成能力；而腾讯混元虽然在某些方面略显不足，但在数学和代码能力上表现稳定，也有其独特优势。

对普通用户的选择建议是什么？

如果你主要使用AI进行创意写作、长文章分析或处理复杂文档，DeepSeek可能更适合你；如果你的需求集中在快速问答、日常聊天或基础编程辅助，腾讯混元也足够胜任。

最后

作为普通用户，我们见证了AI从实验室走向日常生活的全过程。未来，它们将继续深入我们的工作和生活，成为我们认知的延伸和能力的放大器。

理解它们的能力差异，不仅帮助我们做出更明智的选择，更让我们对这场技术革命保持清醒的认识。

毕竟，工具的选择决定了思维的边界。今天的AI大模型之争，本质上是未来思维方式的竞争。

而最终的赢家，将是那些能真正理解并增强人类认知能力的模型。