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5月7日，在全球最大的API聚合平台OpenRouter公布的周榜上，腾讯最新语言模型混元Hy3 preview的Token（词元）调用量与市场占有率双双登顶。腾讯方面同日披露，上线两周，这款新模型的调用量已超过其上一代Hy2的10倍，在自家CodeBuddy、WorkBuddy等智能体应用中Token调用量高涨16.5倍。两份来之不易的成绩，成为过去一年腾讯AI叙事中少有的高光，同日腾讯股价大涨超3%。
此前在4月23日，腾讯发布并开源混元Hy3 preview模型，将其称之为“混元重建后训练的第一个模型”，也是混元迄今最智能的模型。Hy3 preview是一个快慢思考融合的MoE（混合专家）架构模型，总参数295B，激活参数21B，最大支持256K上下文长度，提升的方向包括复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码、改进工具使用和规划能力等。
内驱动力重构
Hy3 preview也是姚顺雨上任后混元大模型首次重大更新，模型发布当天，姚顺雨在社交媒体上写道，腾讯的目标是做出超越公开榜单、具备全面能力的实用模型，唯一的路径是与多产品共同设计（co-design），同时稳健地扩规模。他说：“腾讯拥有最好的产品生态和扎实、不张扬（low-ego）的团队文化，我们才刚刚起步。”
此前腾讯重金将姚顺雨从OpenAI挖过来，让他以腾讯“CEO/总裁办公室”首席AI科学家的身份，接管腾讯的大语言模型研发，试图打赢科技巨头之间的激烈AI竞赛。
姚顺雨到岗后，一直致力于改革公司的AI发展战略，包括打破内部壁垒、精简领导层以及整合模型方面的工作，并于1月底启动了Hy3模型的训练工作。
其间，腾讯新成立了AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，强化大模型的研发体系与核心能力。其中，AI基础设施（Infra）涵盖训练算力集群、分布式训练框架、推理优化系统等大模型研发的底层支撑，其稳定性与效率直接决定了模型迭代速度，此前腾讯对算力投入相对保守，资源受限，姚顺雨重构了AI Infra团队，搭建预训练、模型精调、后训练、推理等团队，确定了资源优先级。随后，腾讯又撤销了AI实验室AI Lab，部分人员调整至混元团队，向姚顺雨汇报。
混元团队也确立了模型追求实用性的原则，即模型能力要体系化，并不再执着于“刷榜”，模型评价也转向对复杂商业场景的适配度与真实落地效能。这一战略转向体现在两个维度：在评估（Eval）体系上，研发团队内部搭建了超过50个定制化测试基准（Benchmarks），评估模型在工业级场景下的实际可用性，而非追求公开榜单成绩；在迭代路径上，混元贴合腾讯庞大的内部业务，让模型在实际应用中学习进化，即co-design。
Co-design的核心要义并非新建模型再寻找产品适配场景，而是模型与产品从设计阶段同步推进，由产品端的真实使用数据反向驱动模型迭代。这套方法论的成立前提，是腾讯长期积累的分发入口资产。
腾讯首席战略官詹姆斯·米歇尔曾在3月18日的全年财报电话会上称，腾讯搭建AI团队不只靠薪酬激励，还在于合理规划了内部职责分工以及与腾讯其他业务板块的协作：“我们为团队提供充足算力，以及腾讯独有的、差异化的AI产品应用场景。”
据腾讯披露，Hy3 preview在研发阶段与元宝产品团队建立了co-design协作机制。模型团队基于元宝既有的评测体系，针对意图理解、文本创作、深度搜索等指标做了定向训练；同时，元宝积累的用户反馈数据被用于训练数据的优化，调优方向集中在文风、内容组织与专业度等维度。腾讯方面表示，这一机制提升了模型响应在自然度上的表现。
随后在Hy3 preview上线后的产品布局中，腾讯混元已嵌入微信的消息总结功能、元宝的问答交互、智能体应用WorkBuddy和Qclaw，构成覆盖消费者与企业的高频使用场景。此外，腾讯旗下还有浏览器、输入法、搜索引擎、游戏、广告等服务和应用，底层有云、算力等基础设施服务。
值得注意的是，Hy3 preview的发布节奏，也反映出混元团队在重整后加快了模型迭代。按业界惯例，一个完整大模型版本的上线，涵盖架构探索、高质量数据准备、预训练、后训练、强化学习与精调、评测优化等环节，通常需要6至12个月。Hy3 preview从混元研发架构升级、AI基础设施重建到正式发布，前后不到三个月。这一速度在国内头部大模型厂商中属于罕见。
下半场后发制人
实际上，Hy3 preview的技术方向选择，酝酿已久。
姚顺雨在加入腾讯前一年发表的博客文章《The Second Half》（下半场）中，已经系统地表达了这套思路。他在博客中指出“强化学习终于实现了泛化”，仅在一年前，如果告诉研究者一个统一的“配方”能同时处理软件工程、IMO（国际数学奥林匹克竞赛）级数学、鼠标键盘操作、长篇问答等一系列截然不同的任务，对方会嘲笑这是幻觉，许多研究者花费整个博士生涯钻研的细分方向，正在被同一套方法批量解决。
在姚顺雨的判断中，AI的“配方”已基本成型，即大规模语言预训练、数据与算力的规模化、推理，意味着上半场依赖“开发新方法击败基准测试”的游戏规则正在失效，下半场AI开始转向“重新定义评估基准”和真实世界效用问题。
观察2026年初以来，国内外头部大模型厂商在战略方向上出现明显的收敛，从拼基准跑分转向拼真实场景的应用落地。Hy3 preview发布后一天，即与业界翘首以待的DeepSeek V4发布撞上档期，而后者也给出类似方向：支持更复杂的智能体应用落地，进一步打开AI应用规模化的空间。
腾讯云与智慧产业事业群CEO汤道生近期就在腾讯云上海城市峰会上表示，AI落地不只是一道算法题，更是一道工程题。他进一步称，随着行业发展，主流大模型的能力差距正在逐步缩小，企业的核心需求已经不再是拥有最好的模型，而是如何通过系统工程把模型的能力最大程度发挥出来。即模型能力会趋同，真正拉开差距的是工程化交付能力。
而Hy3 preview总参数295B、激活参数21B。这一规模在头部MoE模型中属中等量级，既高于面向终端、边缘场景部署的70B级别开源模型，又显著低于 DeepSeek V4等千亿激活参数以上的旗舰模型。据记者了解，腾讯方面将其定位为兼顾性能与推理成本的平衡选择。伴随此次在OpenRouter登顶，腾讯方面透露，将延续Hy3 preview在该平台的低价API接入策略，并计划通过Token Plan订阅及模型开源等多元化模式，持续服务全球开发者生态。
考虑到295B参数规模的Hy3 preview仍属预览版本，混元团队的方法论需在更大参数规模的Hy3正式版上接受验证，并与其他顶尖大模型正面较量。高盛发表研报称，Hy3 preview发布是混元团队全面重组后的关键进展，其维持对腾讯买入评级，目标价700港元。
虽然在新一轮人工智能浪潮中被视为“后来者”，意识到智能体时代机不可失的腾讯，正持续积极布局。
腾讯总裁刘炽平曾在前述业绩说明会上表示，去年腾讯在AI新产品上投入了180亿元，今年至少翻倍。他认为，AI的应用形态已经从聊天机器人、编码、多模态依次演进，智能体突然出现，进一步将整个AI生态推向去中心化，“如果只参与一场竞赛，后来者确实很难追赶，但如果将AI视为多场并行的竞赛，那么行业里就总会不断出现新的机会和新前沿。”
刘炽平还介绍，多模态方面，腾讯的优势是庞大的自研数据和丰富的业务场景，在3D模型和文生图模型方面比较领先，也会继续研发视频和世界模型。
“我更担心的是如果我们不够创新，不够快速该怎么办。”刘炽平说。
（文章来源：21世纪经济报道）
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