【腾讯】新模型发布，姚顺<雨交>卷了,殿上欢：一场3对1的奇遇

文 | 新眸，作者 | 李小东

大模型的牌局上，腾讯终于甩出了一张新牌。

4 月 23 日，腾讯混元 Hy3 preview 语言模型正式发布并开源。这是一款快慢思考融合的混合专家（MoE）模型，总参数 295B（2950 亿），激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度。官方给它的定义干脆利落：" 混元重建后训练的第一个模型 "，以及 " 混元迄今最智能的模型 "。

如果把目光往回拉四个月，腾讯 AI 的日子并不好过。今年年会上，马化腾亲口承认 " 动作慢了 "，慢了 9 个月到 1 年。刘炽平复盘，混元像高中生背题应考，成绩单好看，一上真实考场就露馅。与此同时，字节豆包月活已达 3.45 亿，阿里千问 1.66 亿，而元宝约 5700 万，差距不仅没缩小还在拉大。

所以当 28 岁的姚顺雨——前 OpenAI 研究员、清华姚班出身、中国互联网最受瞩目的天才少年，在去年被正式任命为腾讯 "CEO/ 总裁办公室 " 首席 AI 科学家时，外界解读只有一个意思：腾讯要动真格了。

四个月后，Hy3 preview 上线。交卷时刻似乎到了。

01 一场 " 推倒重来 " 式的重建

Hy3 preview 不是一次常规迭代。用腾讯自己的话说，这是一场底层工程的重构。2 月，混元重建了预训练和强化学习的基础设施，原有的训练框架没有沿用，姚顺雨到任后在一个月内完成了整个基础设施的重建。

重建的方向很明确，三个原则：能力体系化、评测真实性、性价比追求。翻译一下就是，不做 " 偏科生 "，不刷榜，不让模型变成烧钱的无底洞。

" 不做偏科生 " 这条尤其值得展开。Hy3 preview 从研发之初就围绕智能体场景做了针对性设计，而姚顺雨的判断是，即便是代码智能体的单一应用，也涉及推理、长文、指令、对话、代码、工具等多种能力的深度协同。你不能让模型只会写代码却看不懂文档，或者能聊天但调不了 API。

同时，姚顺雨指出，过去的混元过度追逐榜单成绩，将打榜语料放入训练集导致数据被污染，影响了真实场景表现。他要求团队 " 以后不要打榜 "，主动跳出易被刷榜的公开榜单，通过自建题目、最新考试、人工评测、产品众测等多种方式来评估模型的 " 真实战斗力 "。

从研发节奏来看，Hy3 preview 于 2026 年 1 月底正式启动训练，从训练到上线用了不到三个月，被腾讯内部定义为混元大模型从 " 读万卷书 " 走向 " 行万里路 "、尝试解决真实世界复杂问题的开端。

不到三个月，重建基础设施、定方向、训模型、开源发布。这个速度放在大厂体系里，相当激进。

Hy3 preview 最核心的技术理念是 " 快慢思考融合 "。

这个概念对应的是认知科学中的双系统理论：系统 1（快思考）是快速、自动、直觉式的反应；系统 2（慢思考）是缓慢、深度、需要调用大量计算资源的推理。传统大模型在设计时通常两条路只能选一条，要么快但能力有限，要么强但响应慢。

Hy3 preview 的做法是让模型根据任务难度自动选择思考模式：简单任务用快思考，复杂任务切换到慢思考，在速度和能力之间找一个最优平衡点。

工程上，这套机制依赖 MoE 架构来实现。295B 的总参数中，每次推理只激活 21B，激活占比约 7.1%。这意味着实际计算量远小于一个 2950 亿的稠密模型。

慢思考任务会激活更多专家、调用更多计算资源，快思考任务则只激活少数专家、节省算力。快慢思考的切换不是简单叠加两个模型，而是在一个模型内部根据任务自适应用分配计算量。

这个设计思路并不新鲜，但能在不到三个月里完成架构选型、训练和上线，背后的工程能力确实不容小觑。

对腾讯这种手握微信、QQ、腾讯文档等海量用户产品的公司来说，推理成本的可控性很大程度上决定了模型能否真正进入产品，Hy3 preview 的架构选择也正因如此具备了现实的商业考量。

02 不刷榜的底气是什么？

既然说 " 不打榜 "，评估体系就得自己建。

腾讯混元提出了 CL-bench 和 CL-bench-Life 两套评测框架，重点考察模型在长而杂乱的上下文中理解信息、遵循复杂规则并完成任务的能力。这两套框架对应的正是许多真实生产和生活场景里最常见、也最难被传统榜单覆盖的问题。

在具体性能表现上，Hy3 preview 在几个关键基准测试中取得了有竞争力的结果。在编程基准 SWE-Bench Verified 中，Hy3 preview 得分 74.4%，相比前代 Hy2 的 53.0% 提升超过 40%，已接近 GLM-4.7 的水平。

在复杂推理任务上，Hy3 preview 在 FrontierScience-Olympiad、IMOAnswerBench 等高难度理工科推理任务中表现突出，全国中学生生物学联赛（CHSBO 2025）等高难度推理任务中，Hy3 preview 同样取得优异成绩，展现了其在复杂逻辑推理上的泛化能力。

虽然没有刻意追求任何单一维度的 "SOTA"，但 Hy3 preview 在各个方向上都展现出了相当均衡的竞争力。这种选择恰好印证了姚顺雨在 AGI-Next 峰会上传递的信号，行业需要跳出 " 打榜 " 束缚，核心聚焦在真实用户价值。

不过也要看到，Hy3 preview 的某些实测表现并不完美。

有机构一手测试显示，在一个覆盖数据抓取、数值计算、可视化生成和文本分析的全链路综合任务中，Hy3 preview 在数据获取阶段反复受阻，接口认证失败后接连切换多个数据源，部分数据因速率限制缺失而被迫用模拟数据替代；

最关键的是，提示词明确要求输出 500 字的跨市场资产配置 Memo，模型却只给出了几行 Bullet point 式的简略配置比例，没有成文的分析段落。

这表明 Hy3 preview 在真实复杂场景下的交付完整性仍有不小提升空间。当然，作为一款 preview 版本，这些瑕疵大致在预期之内。

除此以外，价格层面可能也是现在最受关注的问题之一，Hy3 preview 在腾讯云大模型服务平台 TokenHub 上的定价是：输入价格最低 1.2 元 / 百万 tokens，输入命中缓存价格 0.4 元 / 百万 tokens，输出价格最低 4 元 / 百万 tokens。同时，腾讯云联合混元推出的定制 Token Plan 套餐，个人版定价最低 28 元 / 月。

放在当前的市场坐标系里，Hy3 preview 的价格并不算激进。

作为对比，DeepSeek-V4-Flash 的输入价格为 0.2 元 / 百万 tokens，V4-Pro 在限时优惠后输入缓存命中价格更是低至 0.025 元 / 百万 tokens。在 OpenRouter 平台上，DeepSeek-V4-Flash 每百万 Token 的平均输出价仅为 GPT-5.5 Pro 的 1.55 ‰。

但在 " 百模大战 " 进入 Agent 时代的当下，腾讯的价格逻辑是清晰的：不拼绝对低价，追求 " 能力 - 成本 - 场景 " 的三角平衡。

21B 的激活参数本身就是一张成本牌的底，结合 MoE 架构的高效推理，它为 Agent 场景中高频次、长链路的调用提供了一个相对可控的成本底座。

换句话说，摸到了 Agent 落地的门槛。

03 腾讯 AI 的底牌仍然是自有生态

模型的真正价值在于用起来。

Hy3 preview 目前在腾讯云、元宝、ima、CodeBuddy、WorkBuddy、QQ、QQ 浏览器、腾讯文档、腾讯乐享等首发上线，微信公众号、和平精英、腾讯新闻、腾讯自选股、腾讯客服、微信读书等多个主线产品也在陆续接入中。

值得留意的是开源生态的接入：Hy3 preview 支持接入 OpenClaw、OpenCode、KiloCode 等流行开源智能体产品。这意味着腾讯不仅在用自己的模型武装自家的产品矩阵，也在试图进入更广泛的开源智能体生态。

但产品侧的挑战同样直接。元宝此前接入 DeepSeek-R1 后日活暴涨超 20 倍，但搜索链路分走混元和 DeepSeek 两套系统，体验不统一，留存转化始终是难题。Hy3 preview 全面接入后，能否解决这个 " 分流 " 问题，将是检验模型真实战斗力的第一次试金。

目前，腾讯旗下最大的 AI 应用元宝已全面接入 Hy3 preview。从微信到 QQ，从腾讯文档到和平精英，腾讯的产品矩阵正在围绕一个统一的模型底座进行集结。这种 " 自有生态 + 自有模型 " 的打法，和字节豆包依托火山引擎的路径形成了有趣的对比。

回到 Hy3 preview，发布当天，同一天晚上，OpenAI 发布 GPT-5.5。不到 24 小时，DeepSeek V4 预览版跟着上线。

这是一个缩影。今年大模型牌局，对手们出牌的速度远比外界想象的快。

Meta 前段时间凭 Muse Spark 打了个翻身仗，股价当日大涨；Google 的 Gemini 3.1 系列继续保持强势，AI 聊天机器人市场份额已从不到 6% 攀升至约 20% 以上。国内方面，阿里的 Qwen3.6-Max-Preview，月之暗面的 Kimi K2.6。更早之前，豆包大模型 2.0 首次大版本跨代升级，百度也发了 2.4 万亿参数的原生全模态文心大模型 5.0 正式版。

至于 DeepSeek，V4-Pro 在 Agent 能力、世界知识和推理性能上达到开源模型最佳水平，并在两天内连续降价，部分价格降至原价的四十分之一，V4-Flash 每百万 tokens 输入缓存命中价格仅为 0.02 元。

行业里有了共识，跟 DeepSeek 拼价格，对任何厂商都不是划算的买卖。

在这一背景下，腾讯按自己的节奏走 " 实用主义 + 生态落地 " 的路线。正如汤道生此前判断的，主流大模型的能力差距正在缩小，企业的核心需求已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，真正拉开差距的是 " 工程化交付能力 "。

04 姚顺雨：从 " 定义下半场 " 到 " 交出模型 "

整件事最特别的地方在于一个人：姚顺雨。

2025 年 4 月，还在 OpenAI 的姚顺雨发表了一篇博客《The Second Half》，提出 AI 已经从上半场走到下半场，重点不再是训练出更强的模型，而是如何定义值得解决的问题，用更接近真实世界的方式评估模型。

这篇博客让他获得了 " 定义 AI 下半场的人 " 这样的标签。

加入腾讯后，他需要从提出判断走向落地判断。四个月，一套新的基础设施，一个新模型，一次开源。对于外界来说，Hy3 preview 是一个答案的开头。

姚顺雨自己的表态很清醒："Hy3 preview 是混元大模型重建的第一步。我们希望通过这次开源和发布，获得来自开源社区和用户的真实反馈，帮助我们提升 Hy3 正式版的实用性 "。

这番话没有任何夸口的成分，倒更像一个阶段性的项目汇报。

公开信息显示，除了姚顺雨，腾讯在过去一年从微软、阿里

不管它出现在短篇故事、互动文本、游戏副本描述，还是同人设定里，读者真正关心的往往不是“谁更强”，而是：这四个人（或四方势力）在什么规则下相遇，冲突是否公平，转折是否自洽，情绪张力能不能站得住。

“3对1”常见含义：不止是人数差

“3对1”看似直白，在中文语境里却常被用来承载多层差异：人数、立场、信息、规则。比较常见的几种读法是：

第一种是人数对峙：三人围一人，压迫感一眼可见，也最适合写“殿上”这种公开场合里的审判、辩论与质询。

第二种是立场合流：三方原本并不一致，因为某个共同目标暂时结盟，对单一目标形成合围；这类结构的后劲往往在于“联盟会不会松动”，以及谁先露出私心。

第三种是信息不对等：表面是三打一，但“1”握着关键证据或关键资源，优势未必在“3”那边，甚至可能在某个节点突然反转。

“奇遇”二字也在暗示：这不是一条线碾压到底的局。很多人以为3对1必然只剩爽点或虐点，但更成熟的写法，通常把重点落在规则、动机与转折的合理性上——比如“殿上”受礼法约束，不能当场动手；又或者“1”被迫应对三重盘问，却在一个细节上找到反击的支点。

“殿上”的场景价值：公开性带来的压力与漏洞

冲突一旦放到“殿上”，天然就带出三种气质：公开、正式、可被记录。公开性会放大“3对1”的不对称——一个人面对三个人轮番发问，哪怕一句话说得不够严密，都可能被无限放大；正式性会让“谁有资格开口”“谁能举证”“谁能定性”变成剧情的一部分；可记录性则为后续追责、翻案和二次反转留出空间。

但“殿上”也不是万能舞台。很多人看到类似标题，会担心剧情变成“堆台词、拼口才”。要避免这种空转，关键是把规则写落地：谁主持、谁旁听，证据如何呈现，发言顺序如何决定。规则一清楚，读者才会相信紧张感来自制度与人心，而不是作者硬拧出来的误会。

3对1的可读性关键：三方要“不同”，而不是三张同脸

3对1最容易写崩的地方，是“三个”最终变成同一种声音：一起指责、一起发火、一起转身。读者在找这类内容时，也往往在意“区别在哪里”。更稳妥的处理，是让三方各自承担不同功能：一个负责规则压制，一个负责情绪施压，一个负责事实拷问；而“1”则负责把三条线串起来，找到漏洞或改写叙事。

位置	更合适的发力点	常见误区
“3”之一	规则与程序：身份、资格、秩序	只会喊口号，缺少实际约束力
“3”之二	事实与证据：细节追问、时间线	证据跳跃，靠“我觉得”定性
“3”之三	价值与情绪：道德高地、舆论压力	情绪过载，滑向无意义辱骂
“1”	反证与反转：抓漏洞、换叙事框架	全靠主角光环，突然全知全能

这样写出来的“殿上欢”，才会有“欢”的层次：不只是热闹，而是语言交锋、立场摇摆、真相露头时那种让人停不下来的刺激。

常见情况与处理方式：从“硬扛”到“换规则”

读者最常问的，往往是“1怎么赢”或“3为什么会输”。从叙事逻辑看，1对3很少靠纯硬扛取胜，更常见的是三种打法：

第一种，抓程序漏洞。殿上讲名分与流程，三方即便占人数，也可能在“证据来源”“举证责任”“身份越权”等环节露出破绽。“1”只要抓住一个点，就可能迫使对方回到规则框里重来，气势随之动摇。

第二种，拆联盟。三方联合往往是临时拼起来的，“1”若能抛出一个让三方利益分岔的信息点，比如“真正得利者是谁”“谁在借刀”，就可能把3对1拆成1对1对1对1，场面立刻改写。

第三种，换叙事框架。对方走道德审判，“1”把话题拉回事实；对方用事实轰炸，“1”追问证据链；对方用程序压制，“1”抬出更上位的规则或更关键的证人。所谓赢面，常常来自“让对方用错武器”。

同时也有几类很典型的坑：把反转写成“突然出现的证据”，会显得敷衍；把对方写得太蠢，3对1却像轮流送人头，张力会直接塌掉；把殿上写成斗殴场，则会失去场景本该有的克制与压迫。

阅读与创作时的注意事项：尺度、边界与可信度

“3对1”容易引发误解的地方在于，它可能被直接读成霸凌结构。若内容涉及强迫、羞辱或越界行为，读者会更敏感，也更容易反感。即便走强冲突路线，也需要把边界交代清楚：谁有权、权从何来、是否有人制止、后果是什么。殿上之所以好看，正因为“不能随便”，每一句话都可能成为证据，每一次失态都可能成为把柄。

另一方面，“奇遇”不等于胡来。更像是“意外出现的变量”：一封迟到的文书、一个被忽略的证词、一段被剪裁的记忆、一次被迫的同盟。变量最好提前埋伏，哪怕只是随手一笔的小细节，读者回头想起时才会觉得顺、觉得服。

“殿上欢：一场3对1的奇遇”之所以抓人，就是因为它把冲突压到极致，又提前承诺了反转的可能：在公开场合的逼仄规则里，让不对称碰上意外变量，热闹与危险并存。真正耐看的版本，赢不在“谁更嘴硬”，而在每一步都像被推着走，却仍能在缝隙里翻盘。

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相关介绍

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更新内容

一、引入成就系统，集齐 50 个成就可获得专属称号。

二、提升画面分辨率适配率

三、修复了某些技能没有音效的错误。

四、优化PDF阅读器插件性能

五、界面风格焕新升级，视觉体验更佳

六、新增阵型 / 阵容搭配模块