模型定义与核心差异
DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera 是由德国 TNG Technology Consulting GmbH 开发的开源大语言模型，基于 MIT 许可证托管在 Hugging Face 平台。其核心特点包括：
- 多模型融合架构：通过 Assembly of Experts 方法整合 R1、V3-0324 和 R1-0528 三个母模型
- Efficiency Optimization：推理速度较 R1 提升 20%，比 R1-0528 快两倍以上
- Intelligent Enhancement：在 GPQA 和 AIME-24/25 等基准测试中表现更优
相比前代 DeepSeek-R1T-Chimera，R1T2 主要改进体现在：
- fixes 标记一致性问题，增强输出可靠性
- 优化 token 效率，相同内容生成所需 token 更少
- 引入新的训练数据和方法提升多语言处理能力
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 什么是 DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera 模型？它与前代模型有哪些核心区别？
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