腾讯云智能体开发平台模型介绍

腾讯云智能体开发平台支持以下模型，您可根据您的需求进行选择。
标准模式
平台按照模型用途，将模型分为两大类：
1. 思考模型：用于意图识别，主要影响意图识别的效果。
2. 生成模型：主要影响阅读理解与答案生成的效果。
生成模型
腾讯云智能体开发平台目前已接入精调知识大模型、混元大模型、DeepSeek 等十余种模型，各模型详情及适用场景如下：
模型名称
输入输出
场景描述
精调知识大模型高级版
最大输入7k
最大输出1～4k
1. 适用场景：针对企业知识问答场景精调训练，擅长多模态知识问答，适合图文表答案关联输出、数学计算、逻辑推理、表格问答等复杂场景有需求的场景。
2. 优势能力：支持图文关联输出、数据计算、表格问答、标签提取。
精调知识大模型标准版
最大输入7k
最大输出1～4k
1. 适用场景：针对企业知识问答场景精调训练，擅长多模态知识问答。性价比相对更高，适合需要同时平衡效果、价格的场景。
2. 优势能力：支持图文关联输出。
混元大模型高级版
最大输入28k
最大输出4k
1. 万亿级参数规模 MOE-32k 长文模型。
2. 在各种 benchmark 上达到绝对领先的水平，复杂指令和推理，具备复杂数学能力，支持 functioncall，在多语言翻译、金融法律医疗等领域应用重点优化。
混元大模型标准版
最大输入30k
最大输出2k
1. 采用更优的路由策略，同时缓解了负载均衡和专家趋同的问题。
2. MOE-32k 性价比相对更高，在平衡效果、价格的同时，可实现对长文本输入的处理。
混元大模型Turbo版
最大输入28k
最大输出4k
混元 turbo 模型默认版本，采用全新的混合专家模型（MoE）结构，相比混元大模型高级版推理效率更快，效果表现更强。
混元大模型长文本版
最大输入250k
最大输出6k
1. 采用更优的路由策略，同时缓解了负载均衡和专家趋同的问题。长文方面，大海捞针指标达到99.9%。
2. MOE-256k 在长度和效果上进一步突破，极大的扩展了可输入长度。
混元大模型角色扮演版
最大输入28k
最大输出4k
混元最新版角色扮演模型, 基于混元模型结合角色扮演场景数据集进行增训，在角色扮演场景具有更好的基础效果。
DeepSeek-R1-0528
64k
DeepSeek-R1模型最新版，在理解意图、文案生成、编程能力和逻辑推理方面均有显著提升。能更好地理解复杂指令中的约束条件和内在逻辑。支持长时思考，可以胜任更复杂、耗时的任务。
DeepSeek-R1
64k
强化学习（RL）驱动的推理模型，在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当。与 DeepSeek 助手深度思考模式为同款模型。
DeepSeek-V3-0324
64k
DeepSeek-V3模型最新版本，基于创新的混合专家（MoE）架构与多头潜在注意力（MLA）技术，在推理能力、代码生成和中文语义理解三大核心领域实现全面升级。
DeepSeek-V3
64k
拥有6710 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，结合无辅助损失的负载平衡策略，优化推理和训练效率。
思考模型
标准模式思考模型包含：
模型名称
输入输出
场景描述
意图识别模型高级版
最大输入8k
最大输出4k
适用于同时配置问答、文档、工作流的场景，意图识别效果更佳，并且支持在角色指令中自定义配置意图，但可能会增加一定的对话耗时。
DeepSeek-V3
64k
拥有6710 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，结合无辅助损失的负载平衡策略，优化推理和训练效率。
DeepSeek-V3-0324
64k
DeepSeek-V3模型最新版本，基于创新的混合专家（MoE）架构与多头潜在注意力（MLA）技术，在推理能力、代码生成和中文语义理解三大核心领域实现全面升级。
Multi-Agent模式
在 Multi-Agent 模式下，可以选择每个 Agent 的模型，模型主要影响 Agent 的任务规划和工具调用。
Agent 模型包含：
模型名称
输入输出
场景描述
精调 Function-Call 模型
32k
模型具备任务规划、工具选择调用以及反思纠错能力，适用于复杂问题的规划与执行。
DeepSeek-R1-0528
64k
DeepSeek-R1模型最新版，在理解意图、文案生成、编程能力和逻辑推理方面均有显著提升。能更好地理解复杂指令中的约束条件和内在逻辑。支持长时思考，可以胜任更复杂、耗时的任务。
DeepSeek-R1
64k
强化学习（RL）驱动的推理模型，在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当。与 DeepSeek 助手深度思考模式为同款模型。
DeepSeek-V3-0324
64k
DeepSeek-V3模型最新版本，基于创新的混合专家（MoE）架构与多头潜在注意力（MLA）技术，在推理能力、代码生成和中文语义理解三大核心领域实现全面升级。
﻿

模型名称	输入输出	场景描述
精调知识大模型高级版	最大输入7k 最大输出1～4k	1. 适用场景：针对企业知识问答场景精调训练，擅长多模态知识问答，适合图文表答案关联输出、数学计算、逻辑推理、表格问答等复杂场景有需求的场景。 2. 优势能力：支持图文关联输出、数据计算、表格问答、标签提取。
精调知识大模型标准版	最大输入7k 最大输出1～4k	1. 适用场景：针对企业知识问答场景精调训练，擅长多模态知识问答。性价比相对更高，适合需要同时平衡效果、价格的场景。 2. 优势能力：支持图文关联输出。
混元大模型高级版	最大输入28k 最大输出4k	1. 万亿级参数规模 MOE-32k 长文模型。 2. 在各种 benchmark 上达到绝对领先的水平，复杂指令和推理，具备复杂数学能力，支持 functioncall，在多语言翻译、金融法律医疗等领域应用重点优化。
混元大模型标准版	最大输入30k 最大输出2k	1. 采用更优的路由策略，同时缓解了负载均衡和专家趋同的问题。 2. MOE-32k 性价比相对更高，在平衡效果、价格的同时，可实现对长文本输入的处理。
混元大模型Turbo版	最大输入28k 最大输出4k	混元 turbo 模型默认版本，采用全新的混合专家模型（MoE）结构，相比混元大模型高级版推理效率更快，效果表现更强。
混元大模型长文本版	最大输入250k 最大输出6k	1. 采用更优的路由策略，同时缓解了负载均衡和专家趋同的问题。长文方面，大海捞针指标达到99.9%。 2. MOE-256k 在长度和效果上进一步突破，极大的扩展了可输入长度。
混元大模型角色扮演版	最大输入28k 最大输出4k	混元最新版角色扮演模型, 基于混元模型结合角色扮演场景数据集进行增训，在角色扮演场景具有更好的基础效果。
DeepSeek-R1-0528	64k	DeepSeek-R1模型最新版，在理解意图、文案生成、编程能力和逻辑推理方面均有显著提升。能更好地理解复杂指令中的约束条件和内在逻辑。支持长时思考，可以胜任更复杂、耗时的任务。
DeepSeek-R1	64k	强化学习（RL）驱动的推理模型，在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当。与 DeepSeek 助手深度思考模式为同款模型。
DeepSeek-V3-0324	64k	DeepSeek-V3模型最新版本，基于创新的混合专家（MoE）架构与多头潜在注意力（MLA）技术，在推理能力、代码生成和中文语义理解三大核心领域实现全面升级。
DeepSeek-V3	64k	拥有6710 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，结合无辅助损失的负载平衡策略，优化推理和训练效率。

模型介绍

本页目录：

标准模式

生成模型

思考模型

Multi-Agent模式