【腾讯】新模型发布，姚顺<雨交>卷了,不停运动的免费生活：边运动边享受免费生活体验

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

“免费生活”到底免费在哪里：先把开销拆开

谈免费之前，先把生活成本拆成几类，才知道运动能替代什么、不能替代什么。最容易被运动覆盖的通常是三块：通勤与短途出行、休闲娱乐、情绪与睡眠管理。比如去两三公里外的地方，步行或骑行等于“零交通费”，还顺手完成日常运动量；周末去公园、滨水步道、城市绿道，本质上就是免费的“户外健身房”和放空空间；规律运动带来的睡眠改善、压力下降，也会让人少一些不必要的“补偿性消费”，例如频繁点外卖、冲动购物、靠咖啡硬扛。

当然也要承认：房租、医疗等大头，并不会因为运动就直接“免费”。更准确地说，这是一种生活组织方式——把“健身”从额外支出变成日常底层逻辑，让你自然减少对付费场所、付费娱乐和高频消费的依赖。

把运动嵌进日常：通勤、办事、社交都能动起来

能长期坚持的人，往往不是靠意志力硬顶，而是把运动放进那些“本来就得做”的事里。通勤是最稳定的入口：能走就走一段，能骑就骑一段；距离较远时，用“公交/地铁 + 步行”的组合，把最后一公里固定下来。办事也一样：买菜、取快递、去图书馆、去银行，尽量用步行或骑行串起来，单次路程不长，但频率高，累积效果非常可观。

社交同样可以更“运动化”。朋友见面不一定要坐餐厅：约在公园散步、爬楼梯、夜骑，或一起做些简单力量训练，边聊边动，顺带避开餐饮场所的最低消费。更现实的一点是，运动社交往往更稳定：不尴尬、有共同目标，花钱的场景反而更少。

免费体验从哪里来：公共资源 + 可持续的福利

“边运动边享受免费生活体验”最实用的来源，通常是公共资源：城市公园、绿道、河岸步道、开放球场、社区健身器材、公共图书馆，以及部分单位或学校在特定时段开放的操场。这类资源的共同点是可预测、门槛低、复用率高，适合长期使用。

另一类是“福利型免费”：比如运动平台或品牌活动的体验课、试用期、社群打卡赠品、赛事志愿者权益等。它们不是不能用，但更适合作为调剂，而不是运动计划的地基。把习惯绑在不稳定的福利上，福利一停就停练，反而容易形成“免费依赖”，最后为了续上体验不断付费或焦虑。

来源类型	稳定性	成本隐性项	适合人群	常见坑
公园绿道/步道	高	时间、天气	所有人	忽视夜间安全、补给不足
社区器械/免费球场	中	排队、器械维护差	初中级	动作不规范、抢场冲突
体验课/短期福利	低-中	可能被推销、路程	想尝试新项目者	为了“免费”频繁换项目
志愿者/活动权益	低	体力消耗、时间占用	有余暇者	把“做工”当运动导致过劳

省钱不等于苦行：补给、装备与身体信号别省错

“不停运动”最怕两件事：受伤和厌倦。省钱要省在可替代的开销上，而不是省在安全和恢复上。补给方面，日常低强度运动不需要昂贵能量胶，但水和电解质不能忽视；天气热、出汗多时，适当补盐往往比硬扛更重要。饮食也不必走极端，“运动后更饿”很正常，关键是把加餐做得简单：水果、酸奶、鸡蛋、全谷物，通常比把饥饿拖到深夜再点高油高糖外卖更划算。

装备里最不该省错的是鞋，尤其是长期走路、跑步的人，一双合脚的鞋能减少膝踝问题，从某种意义上是在“省医疗费”。其他装备尽量遵循“够用就好”：透气衣物、夜间使用的头灯、简单反光条，价格不高，却能显著降低风险。至于昂贵手表、成套服饰，如果它确实能提高你的坚持概率当然也有价值，但别把它当成必要门槛。

同时要学会读身体信号：持续疼痛、关节刺痛、睡眠明显变差、心率异常飙高，往往说明强度或频率不合适。很多人为了“每天都不断”硬顶，结果受伤停两周，反而更不划算。真正的“不停”是不断档地保持活动量：走路算，拉伸算，轻力量也算。

容易踩的误区：把“免费”当目标、把运动当交换

最常见的误区是：为了免费体验去运动，而不是为了健康去运动。这样一旦免费消失，动力就容易归零。更合理的顺序是先建立稳定习惯，再用免费资源让体验更丰富、更轻松。

第二个误区是把运动当成“消费许可证”——“我今天动了，就该奖励自己花点钱”。这种心理补偿很容易吞掉原本省下的开销。不妨把奖励换成同样免费的东西：洗个热水澡、早睡、在公园多坐十分钟、借一本书、做一次舒缓拉伸。你会发现，免费的满足感也很实在。

说到底，“不停运动的免费生活”不是一套技巧，而是一种更轻、更简洁的日常结构：用身体活动连接出行、社交与休闲，让生活的“默认选项”更健康、更少花费。坚持一段时间就会明白，免费不是噱头，而是顺带发生的结果。

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更新内容

一、提高弱网环境下的稳定性

二、修复音量调节无效的问题

三、场景切换无缝加载体验优化

四、提高后台自动任务效率

五、优化网络请求效率

六、增加了新的环境音效（如虫鸣、风声）。