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三、WPK新版真实案例：

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结论：

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通过整合腾讯优质的内容生态（如微信公众号、视频号等）和全网搜索能力，同时基于Planner+Action Agent架构，混元Turbo AI搜索基于混元通用大模型底座，使用丰富的搜索数据进行多任务精调，得到更懂搜索、具备精准阅读理解能力的SearchGPT，用于AI深度问答。

目前通过AI搜索的强大加持，混元Pro具备强大的时新、深度内容获取和AI问答能力。

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惊艳的模型效果，离不开底层算法和平台的支持。

腾讯混元大模型全面建立在腾讯全面自研的Angel机器学习平台和强大的算力基础设施之上。

面对万亿级MoE模型参数大显存需求高，All2all通信效率低，训练性能低等挑战，腾讯混元训练框架AngelPTM通过引入大BatchSize训练、FP8低精度训练、梯度通信/MoE通信计算、MOE算子融合等优化策略，使得训练性能提升108%，成本下降70%。

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对于混元Turbo这样的万亿级超大MoE大模型，推理成本和速度是很大的挑战。

为此，混元推理加速框架AngelHCF支持FP8量化压缩，定制了一系列算子加速FNN模块的推理性能，使得推理性能整体提升1倍，成本下降50%;

另外，在强化学习阶段，通过在AngelPTM中集成AngelHCF的方式加速sampling采样性能，整体吞吐提升40%以上。

此前，中国电子学会2023科学技术奖评选，腾讯《面向大规模数据的Angel机器学习平台关键技术及应用》获科技进步一等奖。

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目前，腾讯混元Turbo模型除已经作为新一代旗舰大模型，在腾讯云官网API正式上架。

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基于混元Turbo模型强大的通用内容理解和推理能力，以及与腾讯生态体系、如微信搜一搜、搜狗搜索、微信公众号、视频号、腾讯新闻和腾讯金融等内容平台全面连接，为用户提供丰富、权威的生态优质内容及全网信息。