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| 分类:软件 / 策略游戏 | 大小:96.13M | 授权:免费软件 |
| 语言:中文 | 更新: | 等级: |
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文 / 山杉
追赶者的四月
4 月 23 日,腾讯混元 Hy3 preview 发布并开源。几个小时后,OpenAI 深夜扔出 GPT-5.5。不到 24 小时,DeepSeek V4 预览版跟着上线,终于交出了新一代旗舰模型。
这只是一个缩影。这个 4 月,全球 AI 大模型依然如过江之鲫、频频上新。其中有三家特别值得留意:
首先是 Meta。4 月 8 号那天扎克伯格大概是长舒了一口气——投入不少却始终差口气的 Meta AI,终于凭最新大模型 Muse Spark 打了个翻身仗,其性能表现出色,股价当日大涨 6.5%;还有 Google,Gemini 3.1 系列继续保持强势,在各方面都有拉开差距的迹象——尽管它在另一些地方又亮起了红灯。然后是国内巨头腾讯,带着它刚刚发布的 Hy3 preview。
之所以将它们类比,在于这三个各自领域的王者,都在 AI 大战中经历了一段颇受质疑的时期。
最难受的当然是 Google,毕竟连 AI 基础架构 Transformer 都是它发明的。三年前,OpenAI 用它的技术路线搞出 ChatGPT,Google 被迫应战、仓促推出大模型 Bard,结果大失水准,在演示中连韦伯望远镜的常识都搞错,公司市值当即蒸发千亿美元,甚至一度有人认为 Google 大势已去。
Meta 更戏剧化,经历过战略错判、内部斗争,也吃过惨痛教训——去年 4 月高调发布 LLaMA 4,号称超越 DeepSeek V3,结果不到两天就沦为一颗 " 哑弹 "。部分测试数据低到离谱,随后更被曝出刷榜丑闻——提交给排行榜的版本,和公开给开发者的版本不是同一个模型。为此,其 AI 研究副总裁宣布离职。
跟上述两家相比,腾讯的遭遇倒不至于那么剧烈,但" 腾讯慢了 "、" 腾讯 AI 到底行不行 "的疑问从未停止过。
此前,混元核心团队背景多集中在计算机视觉、机器学习等方面,而非大语言模型最核心的方向。过去三年,混元受困于组织分散,数据和 Infra 等基础设施薄弱,认知与全球顶尖团队有较大差距,其基础模型给外界留下的印象是," 四平八稳,缺乏特色 "。在 2026 年初的腾讯年会上,马化腾也直言" 动作慢了 "。
大模型技术固然是一场马拉松式的竞争,但面对一日千里、纷繁复杂的态势,很难没有焦虑——尤其是必须直面一个问题:是否走对了方向。
面对严峻的局面,Meta 和 Google 做了同一件事:自我纠偏、痛苦地聚焦。
Google 将 Brain 和 DeepMind 两个团队合并——此前这两个团队都很优秀,却各自为战。之后是大举投入,从 Gemini 1.0 的低于预期,到 1.5 Pro 方向回正,到 3.1 Pro 多维度领先——近三年持续迭代,Gemini 的 AI 聊天机器人市场份额已从不到 6% 攀升至约 20% 以上。
纠偏是持续的过程。就在这个 4 月,红灯在谷歌再一次亮起,联合创始人布林亲自挂帅组建了一支 " 编码突击队 ",在当下火热的编码智能体新战场,重新追赶。
而经历过短暂的慌乱,Meta 去年重组 AI 部门,成立超级智能实验室(MSL),并豪掷重金延揽顶级人才。九个月后交出了 Muse Spark,其风格和 LLaMA 4 截然不同,不喊 "SOTA",主动标明弱项,但在图表理解和医疗推理上等方面表现突出,token 效率极高。一个因为追求数字而翻车的公司,如今选择了克制和场景聚焦。终于重新赢得了外界的认可。
反观腾讯,它过去三年似乎经历了 Meta、Google 故事的前半段。到了这最近半年,腾讯内部也密集经历了重建、重构和聚焦:延揽前 OpenAI 研究员姚顺雨出任首席 AI 科学家,AI Lab 撤销,收拢 AI 研发力量,招揽一批顶级人才,重建研发架构和基础设施……几个月之后,推出 Hy3 preview。
据了解,这一模型进行了底层重构," 总参数 295B,激活参数 21B,最大支持 256K 上下文长度,在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码、智能体等能力及推理性能上实现了大幅的提升。"
新模型很惊艳吗?在 1T 参数以上巨型模型林立的当下,很难这么评价,毕竟还只是一个不到 300B 的 Preview 版。但对腾讯自身来讲,是一个转变的信号弹。模型发布后,外界立刻将它与主流模型进行了比较,感知最强的是其实用性和体验的改善。一位大模型测评博主写道:Hy3 终于如愿进入了国模第一梯队。更直接的信号是,Hy3 preview 上线即成为腾讯十余款核心产品的首选模型,这在混元历史上是第一次。有博主直言:" 先上桌,再追赶,这一步算是迈出来 "。
对大模型竞争来说,最重要的可能不是这个版本的表现 " 数据 " —— Meta 和 Google 证明了,落后了的巨头只要敢于自我变革、重新出发,走到正确的路上,极大概率会靠着独特的优势加速兑现其潜力的。
于是,值得一问的问题是:腾讯开始走上正确的道路了吗?
不是迭代,是推倒重来
"Hy3 preview 是混元大模型重建的第一步。"在 Hy3 preview 发布的官方 Blog 中,腾讯首席 AI 科学家、AI Infra 部及大语言模型部负责人姚顺雨写道。很显然,Hy3 preview 不是在上一个版本基础上修修补补。
据了解,Hy3 preview 是从 2026 年 1 月底左右才开始起步,组织架构、基础设施基本上重建了一遍。原有的训练框架没有沿用,Agent 系统几乎从零搭建。一位内部人士用了一个形象的说法:这不是翻新装修,是把房子拆了重盖。
" 重训一个底座 " 到底意味着什么?
首先需要海量优质数据,经过清洗、筛选、去重、分类、配比——数据比例配错了,模型可能中文好但英文差,或者会聊天但不会写代码。
然后是大规模张 GPU 组成集群,稳定运行几十天甚至几个月,中间任何一张卡出故障、任何一次通信中断都可能导致训练回滚—— Meta 训 LLaMA 3.1 405B,16384 张 H100 跑了 54 天,期间遭遇 419 次意外中断,平均三小时一次,而这还是在成熟的训练基础设施上。
训完底座只完成了一半,之后还要通过强化学习,把一个 " 读了很多书但不会说人话、不会干活 " 的毛坯打磨成能和人正常交互的产品。
混元面对的恰恰是重构级别的难度——基础设施全新搭建,训练范式切换,团队大规模大量新人加入。
既然难度这么大,也已经有了上一代模型,为什么不在已有基础上迭代,非要从头来过?而且是在所有人都在加速奔跑的时候。
答案可能和直觉相反。看起来推倒重来充满不确定性,实则恰恰是为了获得确定性。
混元 Hy3 preview 选择的技术路线—— MoE 架构、强化学习驱动的后训练等等,很多是被多家头部团队反复验证过的成熟方案。曾经 DeepSeek V3 用 MoE 做到了业界标杆,OpenAI 和 Anthropic 早已把强化学习作为后训练的核心引擎,Google 和 Meta 都在把底座与应用场景越拉越近。选择它们的风险反而是可控的。
Google 当年面对的也是同样的重构难题。Brain 和 DeepMind 分别都很强,但这个组织形态跑不出统一的大模型产品。皮查伊选择强行合并,短期代价是 Gemini 1.0 低于预期,但这个决定让 Google 获得了一个统一的底座和一致的迭代方向——之后所有加速都建立在这个基础上。Meta 更极端,LLaMA 4 翻车之后,扎克伯格没有在原来基础上修补,而是另起炉灶,连品牌都换了。
重建的本质,是用短期的阵痛换取长期的确定性——让自己站到一条被验证过的、正确的道路上,为混元更大参数的模型迭代打好基础。
这或许便是混元的选择。那么具体来说,这条路通向哪里?
重建一条 " 实用 " 的道路
如果用一个词概括 Hy3 preview 的重构方向,大概是" 实用 "。
这两个字听起来朴素,但在大模型行业的语境里,其实是一个鲜明的立场选择。
以前很多大模型团队默认的叙事是线性的:先把模型参数做大、做到更聪明、更通用,榜单更高;然后再谈落地、可用、体验。但混元没有选择 " 先极致智能再可用 " 的从众路线,而是从源头就把 " 实用性 " 塞进整个链路里——从数据理解、预训练,到强化学习,再到评估——都是围绕真实场景的实用性来构建。
这个方向似乎正在变成行业共识。同一天发布的 GPT-5.5,定位从 " 回答 " 转向 " 执行 ";DeepSeek V4 万亿参数开源,核心方向也聚焦 Agent。
对混元而言,这种 " 有用哲学 " 首先体现在底座的能力选择上:聚焦腾讯社交、游戏、广告等核心业务场景中最需要的模型能力,做体系化建设。
复杂推理—— Agent 时代对模型最基本的要求是 " 能想 ":面对复杂任务能规划、能拆解、能一步步推导。
指令遵循与上下文学习——长期以来国产模型的痛点。举个具体例子:多人群聊到第 100 轮,中间插了几个人说话,准确识别 " 某句话是在回复两条之前的那条 " ——人类做得到,大多数模型做不到。这恰恰是 Hy3 preview 此次的突破,直接服务于元宝和元宝派的真实交互场景。
代码与智能体能力——也许是最出乎意料的进步。此前混元在 Coding 领域几乎没有存在感,之所以高优先级投入,应该和腾讯自身的产品布局直接相关:今年推出的 WorkBuddy、QClaw 等智能体产品,都需要底座在代码生成和 Agent 协作上过关。
三个方向不是随机选的。让一个 Agent 完成工作,要理解指令,在长链条任务中不丢上下文,一步步推出方案,再用代码实现——恰好是 Agent 时代模型最高频被调用的三种能力。这三种能力的组合本身就是一个体系化的选择。混元的官方博客阐释了 " 实用 " 的三条原则,第一条就是能力体系化:不推崇 " 偏科 ",因为即使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。
底座选择打哪几个点只是第一步,怎么训也变了。这可能是混元最重要的方法论转向:重点攻坚 RL。
此前混元的后训练重度依赖 SFT ——用大量标注好的问答对教模型 " 看到这种输入就这样输出 "。但据接近团队的人士透露,新版本做法截然不同,重点精力都在 RL 上。
区别可以这样理解:SFT 给标准答案—— " 正确答案是 A";RL 只告诉模型好与不好,自己去推测为什么。前者让模型快速学会应对已知题型,后者教会模型面对陌生问题时自行判断。在真实场景里,用户的提问千奇百怪,不可能每一种都提前标注,RL 的价值就在这里。
更关键的是,RL 模式下,训练数据量可以非常大,持续训下去,不断地用真实复杂的任务把模型的上限拉高。
" 各家的差异就是你的模型到底能接触到多少复杂业务——这就是生命力的来源。"一位业内人士评价。
这句话指向一个值得品味的远期含义。腾讯覆盖社交、游戏、内容、广告、生活服务等多样场景,其丰富度在全球范围内都属于第一梯队。一旦 " 场景 - 反馈 - 训练 - 更强模型 - 更多场景 " 的循环跑通,能量巨大。
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