4 月 23 日腾讯混元 Hy3 preview 语言模型发布并开源。这是一个快慢思考融合的混合专家模型总参数 295B激活参数 21B最大支持 256K 上下文长度。这是混元重建后训练的第一个模型也是混元迄今最智能的模型在复杂推理、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。2026 年2月腾讯混元重建了预训练和强化学习的基础设施以及模型追求实用性的三个原则1、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。2、评测真实性 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评估和改进模型的“真实战斗力”。3、性价比追求实用性离不开商业合理性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。Hy3 preview可以视为混元快速探索实用性大模型、解决真实世界问题的一个开端。腾讯首席AI科学家姚顺雨表示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。与此同时我们也在继续扩大预训练和强化学习的规模提升模型的智能上限并通过与腾讯众多产品的深度Co-Design持续提升模型在真实场景中的综合表现并开始探索特色模型能力。目前Hy3 preview 已在腾讯云、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上线。另外Hy3 preview 支持接入流行的开源智能体产品如 OpenClaw、OpenCode、KiloCode 等并已上架腾讯云大模型服务平台 TokenHub。Hy3 preview 主打全面实用性Agent能力大幅提升多个测评结果显示Hy3 preview 模型能力全面提升。1、出色的上下文学习和指令遵循能力在各种真实的生产与生活场景理解杂乱冗长的上下文并遵从复杂多变的规则是模型的首要挑战。基于腾讯业务场景的灵感腾讯混元提出了 CL-bench和 CL-bench-Life 来创新性地评估模型的上下文学习能力并在 Hy3 preview 显著地提升了模型上下文学习和指令遵循能力。2、复杂推理能力突出清华数学博士资格考试国内分数最高复杂推理能力是模型解决各种问题的基础。Hy3 preview 在 FrontierScience-Olympiad、IMOAnswerBench 等高难度理工科推理任务中表现突出并在最新的清华大学求真书院数学博资考(26春) 和 全国中学生生物学联赛(CHSBO 2025) 中取得优异成绩展现了可泛化的强推理能力。3、代码与智能体提升最为显著展现出高性价比代码和智能体是 Hy3 preview 提升最为显著的方向。得益于预训练及强化学习框架的重建和强化学习任务规模的提升腾讯混元以较快的速度在 SWE-Bench Verified、Terminal-Bench 2.0 等主流代码智能体基准以及 BrowseComp、WideSearch 等主流搜索智能体基准中取得了有竞争力的结果。在数字世界中代码关注的是模型在开发环境中的执行能力搜索则聚焦于开放信息空间中的检索、筛选与整合能力两者共同决定了模型在复杂智能体场景例如 OpenClaw中是否真正具备可用性。Hy3 preview 在 ClawEval 和 WildClawBench 等评测中表现突出表明我们的智能体能力正在稳步走向全面与实用。除了公开榜单腾讯混元还进一步构建了多个内部的评测集对模型在真实开发场景中的表现进行评估。结果表明无论是在后端工程任务集 Hy-Backend贴近真实用户开发交互的 Hy-Vibe Bench还是高难度软件工程开发任务集 Hy-SWE Max 上Hy3 preview 均体现出了强竞争力。比较各个开源模型的大小与智能体综合表现Hy3 preview 展现出高性价比。腾讯核心业务已全面接入多主线AI 产品验证收益明显正式上线之前Hy3 preview在腾讯主要AI 业务进行了产品测试获得明显正收益。在元宝端混元与元宝进行了深度Co-Design。一方面针对性地提升了模型在意图理解精准度、文本创作质量、深度搜索等硬核指标上的表现另一方面对文风、文笔、情商、内容组织和内容专业度上进行了精细化调优。模型与产品的深度协同为用户带来了更智能且更具“活人感”的交互体验。在ima知识库问答和通用问答两个场景下测试结果显示Hy3 preview 处理长文的能力出色特别是检索类任务在回答信息的准确性、覆盖度和全面性上表现较好。在CodeBuddy、WorkBuddy产品上Hy3 preview 首 token 延迟降低 54%、端到端时长降低 47%、成功率提升至 99.99%。实际用户环境中Hy3 preview 已稳定驱动最长 495 步的复杂 Agent 工作流覆盖文档处理、数据分析、知识检索、MCP 工具链编排等多样化办公场景。在公众号AI 分身和 AI 客服的场景专项评测中Hy3 preview 展现出相比 Hy2 更全面的能力升级。新模型在用户意图理解、复杂上下文承接和知识信息组织方面表现更成熟面对模糊提问、短句追问和多轮对话时能够更准确地把握用户诉求并输出更清晰、更稳定的回复。结合知识库、用户记忆与上下文生成回答时更贴合AI 分身和 AI 客服的角色过度脑补、主观代入和情绪化表达显著减少使整体交互体验更贴近“可信、自然、高效”的回复目标。在和平精英 AI NPC 场景评测中和平精英团队第一时间在Hy3 preview上线后基于 AI NPC 场景中完成接入并开展评测整体表现令人印象深刻。在游戏局外的人设扮演场景中Hy3 Preview 不仅能够精准理解角色设定还能针对开放性问题输出高度关联、富有增量价值的内容带来了更加真实、自然、沉浸的对话体验。而在游戏局内的复杂对战场景中模型回复节奏贴近真实玩家聊天体验展现出优秀的稳定性与出色的拟人化扮演能力整体效果表现亮眼。在腾讯文档AI PPT 场景较上一版本Hy2取得了显著进步生成成功率提升 20%评测得分提升 10%同时生成耗时缩短 20%。整体而言新模型在评测场景中表现优异在模版选择色彩匹配生成大纲补充内容多个阶段均体现出优秀的表现无幻觉契合主题视觉效果好。在QQ AI助手小Q产品评测中较上一版本在长文本首字节时延、整体响应速度与流式输出效率方面显著优化核心能力上数学推理表现提升尤为明显多场景指令遵循与泛化能力进一步增强在工具调用推理及多轮指代消解方面表现更稳定高效在OpenClaw官方PinchBench QQ智能体场景测试中取得突出效果综合体验实现明显跃升。推理效率提升40%同等成本智能密度最优得益于模型和推理框架上的深度协同以及在推理框架、算子性能、量化算法等全方面优化整体推理效率提升40%Hy3 preview的成本相比上一代模型大幅下降。在腾讯云大模型服务平台 TokenHub 上Hy3 preview 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定制的 Hy3 preview Token Plan 套餐个人版定价最低28元/月为Agent开发和打造“龙虾”应用的提供更具性价比选择。