看了腾讯的Hy3preview，我《读懂》(了姚)顺雨,日出水的刺激冒险：惊险旅程一触即发

文 | 字母 AI

姚顺雨自从加入腾讯之后，可算是拿出了一个模型产品了。

虽然说目前腾讯放出来的还只是个 preview 版本，但也能借此初看端倪。

Hy3 preview 这个模型和市面上其他大模型最大的区别在于，它贯彻了姚顺雨对上下文独有的那种 " 执着 "。

当其他厂商都在卷 agent 能力、代码生成、多模态的时候，Hy3 把 " 出色的上下文学习和指令遵循能力 " 单独拎出来，写进了核心能力清单的第一条。

别人模型宣传的第一张性能天梯图，放的都是什么 SWE-Bench Pro 或者 Terminal-Bench 2.0 这种，以表达模型在 agent 和代码上面多么出色。

Hy3 preview 不一样，它一上来放的是 AdvancedIF、AA-LCR，以及姚顺雨自己弄的 CL-bench，这些都是看上下文推理、检索和指令遵循的榜单。

其实姚顺雨加入腾讯后发布的第一个研究成果就是 CL-bench，这是一个专门用来测试模型能否从上下文中学习新知识并正确应用的基准。

在论文里，姚顺雨的观点是当前大模型的核心短板不是读不全、找不到，而是 " 学不会、用不对、执行不了 "。

模型可以在上下文里找到一条规则，但它不会把这条规则真正内化成当前任务的执行逻辑。

Hy3 preview 的设计，就是要解决这个问题。

这是姚顺雨对上下文这套叙事在产品层面的第一次完整落地。

不过，让我们先从模型开始讲起。

01 Hy3 preview 是一个怎样的模型？

Hy3 preview 是一个 295B 总参数、21B 激活参数的混合专家模型，支持 256K 上下文长度。

这个模型最核心的特性，是它在上下文学习和指令遵循上的表现。

姚顺雨此前为测试模型真实的上下文能力，提出了 CL-bench 和 CL-bench-Life 这两个评测基准，检查模型能否从上下文中学习新知识并正确应用。

Hy3 preview 在 CL-bench 上的得分是 26.7，相比 Hy2 的 19.2 提升了 39%。在 CL-bench-Life 上得分 22.8，相比 Hy2 的 16.5 提升了 38%。

这个提升并不是通过给模型增加上下文窗口长度实现的，是靠模型真正学会了如何从杂乱的上下文里，提取出有用的规则，并把这些规则应用到了当前任务中，后面我会列举出一些例子，读到的时候你就懂了。

姚顺雨对 Hy3 preview 明确提出了三个原则。

第一条是能力体系化，不推崇偏科，因为即使是代码 Agent 这样的单一应用，背后也需要推理、长文、指令、对话、代码、工具等多种能力的深度协同。

第二条是评测真实性，主动跳出容易被刷榜的公开榜单，通过自建题目、最新考试、人工评测、产品众测等方式，去评估模型在真实场景里的战斗力。

第三条是性价比追求，深度协同模型架构和推理框架的设计，大幅降低任务成本，让智能用得起、用得好。

这三条原则，本质就是 " 让模型真正能在真实场景里工作 " 这件事的一体三面。

姚顺雨知道一个道理，2026 年都快过一半了，大家早就清楚这些榜单刷分是没有意义的，所以模型一定要强调生产环境里稳定运行，在用户手里真正有用。

Hy3 preview 的上下文学习能力、指令遵循能力、长文档处理能力，其实也都是为了这个目标服务的。

具体来说，Hy3 preview 在处理真实场景任务时，展现出了三个关键能力。

第一是从冗长文本中准确定位关键信息。它不是简单地做关键词匹配，而是能够理解信息之间的逻辑关系，知道哪些信息是任务的前提条件，哪些信息是执行约束，哪些信息是优先级标记。

第二是从隐含规则中推导出执行逻辑。很多真实任务的规则不会明确写出来，而是散落在对话、纪要、文档的各个角落。Hy3 preview 能够把这些碎片化的信息整合起来，形成一套完整的执行方案。

第三是在多轮交互中保持上下文的连贯性。它不会因为对话轮次增加，就丢失前面的关键信息，也不会因为中间插入了其他话题，就忘记当前任务的目标。

这三个能力，恰恰对应了姚顺雨在 CL-bench 论文里指出的问题。

他认为当前大模型的核心短板不是读不全、找不到，而是 " 学不会、用不对、执行不了 "。

模型可以在上下文里找到一条规则，但它不会把这条规则真正内化成当前任务的执行逻辑。它更像是在做检索和拼接，但在实际任务中，模型应该是对上下文在做理解。

而 Hy3 preview 的设计，就是要解决这个问题。

腾讯混元团队在内部做了大量真实场景测试，来验证 Hy3 preview 的上下文学习能力。

一个典型场景是会议纪要提取待办事项。给模型一份几千字的会议纪要，里面散落着七八条隐藏前提：某个同事这周请假，某个项目的预算在讨论中被调整，某个任务的优先级在多轮讨论后被重新排序。模型需要从这些杂乱的信息里，准确提取出所有待办事项，不能漏掉任何一条，也不能瞎猜任何一条。

Hy3 preview 在这类任务上的表现，明显好于之前的模型。它能够准确识别出哪些是已经确定的任务，哪些是还在讨论中的想法，哪些是被否决的方案。

另一个场景是旅行计划整理。

用户可能在多轮对话里，陆续提出各种需求，比如预算限制、时间安排、同行人员、偏好类型。这些信息不是一次性给出的，而是在对话过程中逐步补充和修正的。

Hy3 preview 能够在每一轮对话后，更新自己对任务的理解，并根据最新的约束条件，调整输出方案。它不会因为前面说过 " 预算 5000"，后面又说 " 最多 4000"，就输出一个自相矛盾的计划。

这种上下文学习能力，在 Hy3 preview 的 agent 应用中发挥了关键作用。

腾讯在 CodeBuddy 和 WorkBuddy 的实际部署中，Hy3 preview 已经能稳定驱动 495 步的复杂工作流。

在这长达 495 步的任务链之中，每一步都能正确理解当前的上下文状态，并根据这个状态做出合理决策。

这个任务的难点就在于，如果模型在第 50 步就理解错了上下文，那后面的 445 步就会全部偏离目标。

Hy3 preview 之所以能做到这一点，靠的就是它在每一步都能从前面的执行结果里，学到新的约束条件，并把这些约束条件应用到后续行为中。

Hy3 preview 的另一个特性，是它在指令遵循上的稳定性。

很多模型在面对复杂指令时，会出现理解偏差或执行偏离。用户要求输出 JSON 格式，它可能输出 Markdown；用户要求只列出前三项，它可能列出五项；用户要求不要加任何解释，它可能在最后加一段总结。

这些问题看起来是细节，但在生产环境里，每一个细节偏差都可能导致下游系统出错。Hy3 preview 在指令遵循上做了专门优化，它能够准确识别指令中的格式要求、数量限制、输出范围，并严格按照这些要求执行。

腾讯混元团队在元宝产品上的测试结果显示，Hy3 preview 在意图理解精准度、文本创作质量、深度搜索等指标上，都有明显提升。

你在和模型对话时，它能够在第一次交互中，就准确理解用户想要什么，并给出符合预期的结果。

Hy3 preview 在长上下文处理上的表现，也体现了姚顺雨对上下文的理解。

腾讯内部产品 ima 的测试结果显示，Hy3 preview 在处理几万字文档时，无论是知识库问答还是通用问答，都能准确找到需要的信息，并且总结得全面。它不会因为文档太长，就只关注开头或结尾，也不会因为信息分散，就遗漏关键细节。

更重要的是，Hy3 preview 在长上下文中的推理能力是稳定的。很多模型在处理长文本时，会出现 " 上下文税 " 问题。

简单来说就是，随着上下文长度增加，模型的推理质量会下降，输出的准确性会降低。

Hy3 preview 的设计，就是要让模型具备这种 " 现场学习 " 的能力。它不是靠增加预训练数据量来覆盖更多场景，而是靠提升上下文学习能力，让模型能够在任何场景里，都能从眼前的材料里学会新东西。

这种能力一旦建立起来，模型的适应性就会大幅提升。它不再需要为每一个新场景都做一次微调，也不再需要为每一种新任务都准备一套专门的提示词。它只需要在上下文里给出足够的信息，模型就能自己学会如何执行。

这就是 Hy3 preview 和其他模型的本质区别。

02 姚顺雨为何执着于上下文？

姚顺雨对上下文的执着，其实也不是从 CL-bench 才开始的。

往前推几年，他在普林斯顿和谷歌联合研究时提出的 ReAct 框架，就已经在探索一个核心问题：如何让模型在推理和行动之间建立有效的反馈循环。

ReAct 的全称是 "Reasoning and Acting"，它的设计思路是让模型在执行任务时，不断地 " 思考 - 行动 - 观察 "，每一步的观察结果都会成为下一步推理的输入。

这个框架在 2022 年提出时，就已经成为 agent 领域的经典范式。

姚顺雨认为，模型不能只会推理，也不能只会调用工具，它必须能够把推理能力和行动能力协同起来。

但这种协同的前提是什么？

是模型能够从每一步的执行结果里，提取出对下一步有用的信息，并且把这些信息正确地整合到当前的推理链条里。换句话说，模型必须能够从动态变化的上下文中持续学习。

这就是为什么姚顺雨加入腾讯后，第一件事就是推出 CL-bench。

他不是在否定 ReAct，他是在补足 ReAct 框架里一个更底层的能力缺口。

如果模型连静态上下文里的新知识都学不会，那它在动态的 Agent 工作流里，就更不可能根据执行反馈做出正确调整。

CL-bench 测的就是这个最基础的能力，给你一份材料，里面有你从没见过的规则，你能不能现场学会并用对。

Hy3 preview 的深层逻辑就是把这两个方向打通。

姚顺雨的 " 底层代码 " 是只有读懂了上下文，agent 才能真正干活。

所以 Hy3 preview 才有了这种 "context-first、agent-facing" 的设计。

别的模型在 agent 任务上的提升，靠的是单独优化工具调用或任务规划。Hy3 preview 在这些 agent 任务上的提升，是通过提升底层的推理、长文、指令、对话能力，让 Agent 的整体表现变强。

姚顺雨的这种把模型给体系化思路，和当前主流的 agent 存在本质区别。

很多团队在做 Agent 时，会专门针对某一类任务去优化，比如专门做代码生成，或者专门做信息检索。这样做的好处是能在特定榜单上快速拿到高分，但坏处是模型的能力会变得很窄，一旦任务稍微偏离训练场景，表现就会大幅下降。

姚顺雨是反过来，他不追求单项第一，他要让模型在多种能力上都达到可用的水平，然后让这

需要注意的是，同样叫“日出水”，不同队伍、不同场地的强度差别可能非常大。有的只是静水区桨板看日出，有的却会进入有回流、暗礁或落差的水段。查攻略时别只看名称，重点确认这些信息：水域类型（海/湖/河）、是否存在流速、是否涉及跳水/攀爬/绳索、是否需要游泳能力证明。

日出水的“惊险”并不完全等同于危险，但它确实是由几类变量叠加出来的。

第一是水温与风。清晨的低温会让呼吸变急促，手脚更快发麻，抓握与平衡都会受影响。风则是隐形的放大器：同一片水域，起风后浪面、漂移速度和上岸难度会明显增加。

第二是光线与视野。天亮前后，水面反光、暗礁阴影、雾气都会降低判断精度，尤其在海边礁石区或河道弯口，更容易看错距离和线路。

第三是体力与节奏。凌晨出发容易睡眠不足，反应慢半拍；而冷水更耗能，常见情况是“前半小时兴奋，后半程开始抽筋或发冷”。

第四是团队与组织。是否分组、是否有领队压队、救援装备是否随行、集合点与撤离点是否清晰，这些直接决定一旦出现状况，队伍能不能及时“收得住”。

刺激可以很纯粹，但前提是这些变量被控制在自己可承受的范围内。

很多人出发前把注意力都放在鞋、衣服、相机上，却容易忽略更关键的准备。

第一是自我评估。会不会游泳当然重要，但更关键的是：能不能在冷水里稳住呼吸节奏、是否有哮喘或心血管风险、近期是否疲劳或饮酒。清晨低温叠加紧张情绪，是诱发不适的高频组合。

第二是撤退方案。不管项目强度如何，都要问清楚：中途能否退出、撤离点在哪里、手机是否有信号、遇到风浪增大是否会改线或取消。很多风险不是技术问题，而是“硬上”。

第三是补给与保温。清晨没胃口很正常，但空腹下水更容易低血糖和头晕。至少准备一份易消化的碳水和温热饮水；上岸后第一时间换干衣服，戴帽子，加保温层，别被日出后的景色拖着不动。

下面这张表可以用来快速对照不同强度的日出水，大致需要什么、风险点在哪：

日出水类型	水域特征	体力要求	关键风险点	更适合的人
静水桨板/皮划艇看日出	湖湾/港湾，流速小	中低	低温、风漂移、落水后上板	初次体验、想要氛围感
近岸浅水浮潜观日出	海边浅水区	中	暗礁划伤、离岸过远、抽筋	会基础游泳、能自控节奏
河道清晨漂流/穿越	河流有流速与弯道	中高	翻船、卡点、低温失温	有户外经验、能听指挥
溪降/急流段组合	落差、绳索、激流	高	冲击伤、岩壁滑坠、判断失误	训练充分、装备与队伍完备

到了现场，最实用的不是“更勇”，而是“更清醒”。下水前把救生衣、头盔（如果有）扣紧到位，别为了好看留松；听安全讲解时，把注意力放在“落水后怎么自救、如何示意、集合点在哪里”。真正出状况时，人会本能慌乱，提前记住口令和流程，比临时想办法可靠得多。

如果落水，先稳住呼吸，不要急着站立（河道里可能踩空），尽量保持仰漂或面向上游观察障碍物，按领队要求靠近岸边或救援点。出现抽筋时，立刻示意同伴，能漂就先漂，别硬踢；上岸后先保温，再补糖和水，通常比继续硬撑更安全。若风浪突然变大，不要执着于“再划一段把日出看完整”，能早回就早回，清晨的风向变化往往比想象中更快。

也有一些常见误区，很容易把“浪漫”当成“无风险”。

第一，把“清晨人少”当成安全。人少也意味着救援力量更少，偏远水域尤其如此。第二，用白天经验套清晨。白天熟悉的路线，清晨可能因为潮位、雾气和光线反差变得完全不同。第三，觉得穿得越少越灵活。冷水环境里，保温本身就是安全的一部分；失温会让动作变形，反而更容易摔、更容易呛水。第四，只看照片选项目。照片记录的是情绪，不会呈现回流、暗礁、撤离难度和气象变化。筛选时更该关注：是否可取消/改期、是否提供救援装备、是否有明确分组与压队。

日出水真正迷人的地方，是第一束光出现时那种“兴奋但克制”的状态：知道自己在水里、在自然里，也知道该在边界内尽兴。强度选对、撤退预案留好、补给与保温做到位，刺激更容易变成“难忘”，而不是“后怕”。

Q：不会游泳能参加日出水吗？
只考虑静水区、全程穿救生衣且可随时上岸的项目，并提前说明情况；不要尝试有流速的水域。

Q：清晨下水最怕什么？
最常见的是低温导致呼吸紊乱与失温，其次是风引起漂移、视野不佳导致误判。

Q：带相机/手机拍日出会影响安全吗？
会。双手被占用、注意力分散很常见；优先保证上岸后再拍，或使用可靠固定方式，并确保需要时能立刻放手。

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进入2021高清VPSWINDOWS教程

1.打开2021高清VPSWINDOWS，进入2021高清VPSWINDOWS前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入2021高清VPSWINDOWS，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

2021高清VPSWINDOWS特点

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相关介绍

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更新内容

一、限时合作剧情登场

二、新增探宝 / 地图挖掘玩法

三、增强图片压缩功能

四、优化APP资源打包机制

五、新增密码保护功能

六、增加了批量分解装备的功能，解放双手。