实《测混》元Hy3preview：腾讯AI，终【于能】(打了)？,榴莲草莓香蕉秋葵绿巨人视频：口味测评与真实体验合集

文 | AIX 财经，作者 | 雷晶，编辑 | 金玙璠

AI 圈近期动作频频，腾讯混元 Hy3 preview 也正式亮相。

4 月 23 日，腾讯混元正式发布并开源了新一代语言模型 Hy3 preview。据官网介绍，该模型采用快慢思考融合的混合专家架构，总参数 295B、激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度。这是被官方称为混元迄今最智能的模型。

三个月前，姚顺雨带着 ReAct 框架和 OpenAI 的实战经验加入腾讯，主导完成了预训练和强化学习基础设施的重构。Hy3 preview 是重建后的首份答卷。官方表示，该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体等能力均实现大幅提升。

从官方披露的数据和评测结果来看，Hy3 preview 在多项基础测试中展现出亮眼的实力，虽然未必在所有维度都达到行业顶尖水准，但足以满足多数场景下的实用需求。

在实际运行效率和稳定性方面，Hy3 preview 也有所突破。官方数据显示，这款模型的首 Token 延迟降低 54%，端到端时长降低 47%，大幅提升了响应速度。同时，任务成功率也有所提升，已能稳定驱动复杂的 Agent 工作流，覆盖文档处理、数据分析等多种业务场景。

此外，它的推理成本也有所下降。在腾讯云 API 输入低至 1.2 元 / 百万 Tokens，个人套餐最低 28 元 / 月，在同尺寸模型中属于最低价梯队。目前，Hy3 preview 已在腾讯云、元宝、WorkBuddy 等腾讯核心产品中上线。

接下来，我们将根据官方提到的四个方向，实测混元大模型在实际应用中的表现。

推理能力：复杂逻辑能拆解，陷阱识别仍需加强

我们首先测试了模型的推理能力。逻辑推理题是网友最喜欢拿来测模型 " 智商 " 的类型之一。在这一环节中，我们先用经典的 " 洗车问题 " 在元宝内进行测试。

在这个经典陷阱题中，Hy3 preview 起初并未答对。它给出了条理清晰的推理来建议步行，而忽视了重点在于 " 洗车 "。在再次提醒需要洗车后，它才给出正确答案。

需要注意的是，在其他网友的实测中，Hy3 preview 出现过能直接答对的情况，说明它的陷阱识别能力稳定性不足。

我们再来试一道脑筋急转弯题。在这个问题中，需要理解现实逻辑，碎了、煎了、吃了的是同一批鸡蛋。但 Hy3 preview 没有意识到这一点，它认为煎了的鸡蛋依然存在，可以吃掉。

随后，我们加大难度，用一道推导过程更为复杂的逻辑题来考验它。这道题的难点在于没有直接的定位信息，需要靠隐性条件来做排除，容易遗漏关键信息。

在这一场景中，Hy3 preview 给出了正确答案。它先逐条拆解线索、提炼人物与职业的互斥关系，再通过排除法锁定身份。接着，它依次确定部分岗位的归属，再结合规则逐步补全。

综合来看，Hy3 preview 常规理性逻辑推演能力较强，但逆向思维、陷阱识别与生活场景变通思考能力仍有不足。面对陷阱类脑筋急转弯时，容易局限于字面常规逻辑，忽略题目陷阱与现实场景，反应欠佳。但在面对条件隐蔽、推导繁琐的复杂逻辑推理题时，它能够拆解线索，层层推演，逻辑分析和分步推导能力表现扎实。

上下文学习和指令遵循 ：提取信息，干扰场景下表现稳定

这一环节考验模型的两个基本功：能否抓住真正的指令，以及能否快速理解指令。

腾讯在官方博客中给出了项目规划、旅游总结、读书记录等五个场景，我们选取两个场景来实测。

场景一：内容杂乱的会议纪要信息提取

我们给了一段混乱的会议录音转写，混杂着插话、跑题、反复修正等情况，要求其摘录三类信息。

Hy3 preview 给出的答案准确地列出了这三类信息，信息抓取能力表现不错。

场景二：理解并遵循新的语言规则

我们自创了一个简单的语言，通过实例向它展示规则，并给它三个新的句子让它翻译。

在这一轮中，Hy3 preview 能够准确完成相关要求，每个细节都能按规则执行。

综合来看，Hy3 preview 能理解指令要求，有效排除干扰信息，适合繁杂信息干扰、信息抓取等实用场景。

代码和智能体：工具调用较成熟，任务交付完整性不足

代码能力与智能体能力，是评判一款 AI 助手是否好用的重要维度。这既考验模型对用户需求的理解深度，也检验 Agent 在多步骤任务中的规划、工具调用及任务闭环能力。这一环节，我们为 WorkBuddy（腾讯旗下 AI 助手）设计了三个任务。

第一个任务，我们要求 WorkBuddy 爬取五个城市近一年的空气状况，并基于空气质量数据生成一份分析报告。

从页面呈现来看，成品表现合格。季节切换、雷达图、趋势图、相关性热力图等板块结构完整，视觉呈现有序，图表也具备基本的交互功能。这表明它在前端呈现这一层面的执行力达标。

但问题主要有两个，一是由于数据获取阶段受阻，Hy3 preview 只拿到了 224 天的有效数据，缺口较大，影响了后续表格的可信度；二是提示词中明确要求写一段分析结论，Hy3 preview 虽在页面上保留了对应板块的区域，但实际内容是一片空白。这意味着，它有任务闭环意识，但最终的交付能力仍有不足。

第二个任务，我们让它搭建一个贪吃蛇小游戏。

最终结果较为成熟，画面精美、逻辑完整，可以正常运行。但需要指出的是，贪吃蛇属于规则封闭类任务，需求明确且无需调用外部数据，评价标准比较明确，是智能体较擅长的应用场景。WorkBuddy 在该任务中的表现只能体现在舒适区内的能力，验证了其具有一定的实用价值。

第三个任务，我们将难度提高，让它分析一个开放式复杂任务：分析 AI Coding 行业的商业模式演变，盘点 2023 年至今的发展历程，并找出行业关键转折点及核心驱动因素。

这是一个开放式复杂任务，没有统一的标准答案，成果质量取决于 Agent 的判断力、信息筛选能力与表达能力。

在执行层面，WorkBuddy 能够自动调用多个工具，先修订执行计划、再落地推进计划，整个过程大概耗时半个小时。

但最终结果并不算惊艳，它只是搭建了一个基础框架，实际内容不够扎实。可以看出，虽然它掌握了拆解研究问题的方法，却不懂得如何将这些维度进一步提炼为有价值的研究论点。

总的来说，WorkBuddy 已具备日常编码助手该有的能力，但在复杂任务的深度执行和最终交付上，还有提升空间。

自然对话：AI 味明显减弱

最后，我们再来看看元宝有没有 " 人味 "。这一轮通过两个场景来测试：闲聊对话与创意写作。

场景一：闲聊对话

官方文档中提到，Hy3 preview 更能理解用户的倾诉意图，能承接用户情绪，避免说教式、模板化的回复。

实际测试下来，Hy3 preview 的表现确实贴合这一定位。它没有一上来就罗列一堆建议，而是先客观分析背后的可能原因，再询问是否遇到什么事情。整体语气温和，较有分寸，有闲聊场景里的自然感。

场景二：创意写作

在这一环节中，我们设计了两个任务，考验它的叙事与表达能力。

我们先让它写一个主角全程未出场，但读者读完能清晰知道他是谁、经历了什么、为何重要的故事。

元宝交出的成品，全文逻辑自洽、叙事流畅，完成度较高，几乎读不出 AI 写作常见的套路感。

接着，我们再让它模仿《明朝那些事儿》的文风，撰写其他朝代的人物历史故事。

AI 写作时容易将文风复刻表现为刻板的模仿，仅停留照搬行文框架，而不能吃透文章风格。但从生成结果来看，Hy3 preview 文风复刻能力较强，整体符合要求。它抓住了原书通俗讲史的风格，较好地呈现了整个故事。

这一轮评测，最让人意外。整体来看，Hy3 preview 在自然语言的表达上，已经摆脱了正确却无味的套路腔，能够写出可读性较高的文本。

结语

四个维度测下来，Hy3 preview 给人的感觉是 " 稳而不惊 "。

它没有在某一项上拿出碾压式的表现，但它也几乎没有明显的短板。放在整个国内大模型的排位里，它未必是最惊艳的一款，但符合能干活的实用型模型标准。

把视角拉远一点，Hy3 preview 真正的意义或许并不在模型本身。

过去两年，腾讯在大模型战场上较为被动。今年 1 月底，马化腾在年会上公开承认，腾讯 AI 动作慢了。技术节奏相对较慢、没有一个能让外界记住的标杆模型，是腾讯面临的两大问题。而 Hy3 preview 的发布，让腾讯的 AI 故事有了转折点，也让腾讯有了整个生态都能用的 AI 模型。

目前 Hy3 preview 还只是一个预览版本，开源社区的反馈还在收集中，元宝、QQ、腾讯文档等产品的实际调用体验也还需要时间检验。据官方披露，后续会发布参数规模更大的模型。

但至少，腾讯 AI 已经开始撕掉过去两年 " 被动 " 的标签了。

“绿巨人”到底指什么：颜色、口感与常见误区

所谓“绿巨人”，在这类视频语境里通常指成品呈浓绿色或黄绿色、质地偏厚重的混合饮品/奶昔。绿色多半来自秋葵（也有人会额外加绿色蔬菜粉、抹茶等，但不少视频只强调秋葵），而“巨人”更多是视觉上的夸张：杯子更大、打得更稠，倒出来挂壁像泥一样。

最常见的误区有两个。第一，把它当成“健康万能组合”。榴莲和香蕉的能量密度都不低，再叠加牛奶、酸奶、糖或炼乳，热量并不友好。第二，把“顺滑”想得太简单。秋葵黏液遇到酸（草莓、酸奶这类）会更容易出现“拉丝”的触感；如果打得不够细，还会有籽和纤维碎渣，喝起来像胶冻夹渣，这也是很多人看视频很心动，自己做或买到却难以接受的原因。

口味测评核心：四种食材怎么“打架”和“和解”

把味道拆开看更直观：榴莲属于主宰型香气，熟度够时一入口就能盖住其他味；草莓负责酸香和清爽，但在榴莲面前很容易退成“背景音”；香蕉提供甜度和稠度，让整体更像冰淇淋；秋葵的存在感主要不在味道，而在黏感和一点点青气。

决定好不好喝的关键，其实是比例与熟度。榴莲放多了，成品会更像“榴莲奶昔带点果酸”，不爱榴莲的人基本直接劝退；草莓放多了，酸度能压住榴莲的甜腻，但也更容易放大秋葵的黏感；香蕉偏多会变得更厚更甜、更顶饱，适合当作代餐式饮用，但也更容易腻；秋葵一旦从“点缀”变成“主角”，就会明显变得更青、更黏、更滑。视频里那种丝滑往往来自高功率破壁、搅打更久、液体更足，并不代表秋葵“没存在感”。

如果只追求“更好入口”，比较稳的思路是：榴莲控制在“香但不压人”，草莓用来提香提酸，香蕉负责顺滑和厚度，秋葵少量用于颜色和纤维点缀。很多人不适应的并不是秋葵的味道，而是“喝得到拉丝”的口腔触感。

关注点	更容易好喝的走向	更容易翻车的走向
香气	榴莲适量、草莓新鲜	榴莲过熟带发酵味，香气过顶
口感	香蕉增加绵密，液体充足	秋葵过多+液体偏少，黏到糊嗓
酸甜平衡	草莓提供轻酸解腻	酸度过高，放大青涩与黏感
观感	打得细、冰感适中	颗粒多、分层快、挂壁厚

视频里很丝滑，现实里为什么会“黏、腥、分层”

第一类问题是“黏”。秋葵黏液在高速搅打下会更充分释放，液体一少就容易变成胶状；而视频往往使用更强的机器、打得更久，还可能剪掉了中途停机加液体、甚至过滤等步骤，所以看起来更顺。

第二类是“腥/怪味”。秋葵不够新鲜或处理不到位，青味会更明显；榴莲放久了可能出现酒味或酸败感；草莓如果不够甜，酸味反而会把异味衬得更突出。榴莲确实能压住一部分青气，但很难盖住食材本身的变质或发酵味。

第三类是“分层”。草莓汁水多、纤维细，榴莲和香蕉更像泥状，秋葵又带黏液，含水比例不稳定时就很容易出现上层稀、下层稠，或泡沫层很厚。分层不等于坏了，更多是配比与温度导致：温度越高、放置越久越明显；加冰能让质地更稳定，但冰太多也会稀释味道。

真实体验里更该注意的：肠胃反应、食用场景与“禁忌感”

这类“榴莲草莓香蕉秋葵绿巨人”，更像一杯高纤维、高果糖、（若搭配奶制品则）偏高脂的混合饮。对肠胃敏感的人来说，常见的不是“惊艳”，而是胀气、打嗝、反酸，甚至跑厕所。秋葵的可溶性纤维叠加大量水果糖，确实可能让部分人肠蠕动更明显；榴莲和香蕉又很顶饱，空腹猛喝更容易腻到反胃。

相对合适的场景是当加餐，或者运动后补充，而不是空腹挑战。乳糖不耐受的人如果喝到加了牛奶、炼乳或奶油的版本，反应会更明显；胃食管反流人群也可能被榴莲的浓香与脂感、以及草莓的酸刺激到。另外，秋葵籽和纤维如果没打碎或没过滤，口感“刮喉”也很常见，容易让人误以为自己不适合，其实更多是处理粗糙。

买现成还是自己做：怎么判断“值不值得试一次”

如果是看视频种草去买现成，建议先问清楚两件事：有没有额外加糖/炼乳，以及有没有加酸奶或奶油。加糖会让榴莲更腻；酸奶会让草莓的酸更“尖”，也更容易把秋葵黏感凸显出来；奶油则会把整体推向甜品口，更适合嗜甜的人，不太符合“清爽健康”的预期。

自己做的优势在于可控：你可以让秋葵只负责颜色和纤维，而不是让黏感占主导；也能按自己对榴莲气味的接受度调整浓度。现实里接受度更高的往往不是最“绿”的那杯，而是果香清晰、黏感被控制、酸甜平衡的版本。要是你本来就讨厌黏滑口感，或对榴莲气味非常敏感，这类“绿巨人视频”看看就好，未必需要强行复刻。

FAQ

1. 喝起来发苦正常吗？通常不正常，常见原因是秋葵偏老、草莓不甜且带青涩，或榴莲出现发酵味。

2. 为什么会辣嗓子？多半是纤维没打细、冰或液体不够导致糊感强；也可能是个体对酸度更敏感。

3. 颜色偏黄不绿是不是做错了？不一定。榴莲和香蕉比例高，会把绿色压成黄绿，口味未必差，只是视觉上不太“绿巨人”。

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更新内容

一、新增公会战玩法

二、新增角色对白与剧情分支

三、增加了色盲模式，关爱更多玩家体验。

四、增加语音播报关键线索

五、增加物件组合类谜题逻辑

六、大幅优化CPU占用率