4月23日，腾讯混元Hy3preview语言模型发布并开源。这是个快慢思考融的混模型，总参数295B博尔塔拉泡沫板橡塑板专用胶，激活参数21B，大支持256K上下文长度。这是混元重建后训练的个模型，也是混元迄今智能的模型，在复杂理、指令遵循、上下文学习、代码、智能体等能力及理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，以及模型追求实用的三个原则：

1、能力体系化：不崇“偏科”，因为即使是代码智能体的单应用，也涉及理、长文、指令、对话、代码、工具等多种能力的度协同。

2、评测真实：主动跳出易被“刷榜”的公开榜单，通过自建题目、新考试、人工评测、产品众测等多种式评估和改进模型的“真实战斗力”。

3、价比追求：实用离不开商业理，度协同模型架构和理框架的设计，大幅降低任务成本，让智能用得起、用得好。

Hy3preview可以视为混元快速探索实用大模型、解决真实世界问题的个开端。

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腾讯席AI科学姚顺雨表示，Hy3preview是混元大模型重建的步。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。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度Co-Design，持续提升模型在真实场景中的综表现，并开始探索特模型能力。

目前，Hy3preview已在腾讯云、元宝、ima、CodeBuddy、WorkBuddy、QQ、QQ浏览器、腾讯文档、腾讯乐享等发上线，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。另外博尔塔拉泡沫板橡塑板专用胶，Hy3preview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。

Hy3preview主实用，Agent能力大幅提升

多个测评结果显示，Hy3preview模型能力提升。

1、出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来创新地评估模型的上下文学习能力，并在Hy3preview显著地提升了模型上下文学习和指令遵循能力。

2、复杂理能力突出，清华数学博士资格考试国内分数

复杂理能力是模型解决各种问题的基础。Hy3preview在FrontierScience-Olympiad、IMOAnswerBench等难度理工科理任务中表现突出，并在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(CHSBO2025)中取得优异成绩，展现了可泛化的强理能力。

3、代码与智能体提升为显著，展现出价比

代码和智能体是Hy3preview提升为显著的向。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-BenchVerified、Terminal-Bench2.0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。Hy3preview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与实用。

除了公开榜单，腾讯混元还进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，论是在后端工程任务集Hy-Backend，贴近真实用户开发交互的Hy-VibeBench，还是难度软件工程开发任务集Hy-SWEMax上，Hy3preview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表现博尔塔拉泡沫板橡塑板专用胶，Hy3preview展现出价比。

腾讯核心业务已接入，多主线AI产品验证收益明显

正式上线之前，Hy3preview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，混元与元宝进行了度Co-Design。面，针对地提升了模型在意图理解度、文本创作质量、度搜索等硬核指标上的表现；另面，对文风、文笔、情商、内容组织和内容业度上进行了精细化调优。模型与产品的度协同，保温护角专用胶为用户带来了智能且具“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，Hy3preview处理长文的能力出，特别是检索类任务，在回答信息的准确、覆盖度和上表现较好。

在CodeBuddy、WorkBuddy产品上，Hy3previewtoken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，Hy3preview已稳定驱动长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客服的场景项评测中，Hy3preview展现出相比Hy2的能力升。新模型在用户意图理解、复杂上下文承接和知识信息组织面表现成熟，面对模糊提问、短句追问和多轮对话时，能够准确地把握用户诉求，并输出清晰、稳定的回复。结知识库、用户记忆与上下文生成回答时贴AI分身和AI客服的角，过度脑补、主观代入和情绪化表达显著减少，使整体交互体验贴近“可信、自然、”的回复目标。

在和平精英AINPC场景评测中，和平精英团队时间在Hy3preview上线后基于AINPC场景中完成接入并开展评测，整体表现令人印象刻。在游戏局外的人设扮演场景中，Hy3Preview不仅能够理解角设定，还能针对开放问题输出度关联、富有增量价值的内容，带来了加真实、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聊天体验，展现出优秀的稳定与出的拟人化扮演能力，整体果表现亮眼。

在腾讯文档AIPPT场景，较上版本（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，彩匹配，生成大纲，补充内容多个阶段，均体现出优秀的表现，幻觉，契主题，视觉果好。

在QQAI助手小Q产品评测中，较上版本，在长文本字节时延、整体响应速度与流式输出率面显著优化；核心能力上，数学理表现提升尤为明显，多场景指令遵循与泛化能力进步增强；在工具调用理及多轮指代消解面表现稳定，在OpenClaw官PinchBenchQQ智能体场景测试中取得突出果，综体验实现明显跃升。

理率提升40，同等成本智能密度优

得益于模型和理框架上的度协同，以及在理框架、子能、量化法等全面优化，整体理率提升40，Hy3preview的成本相比上代模型大幅下降。

在腾讯云大模型服务平台TokenHub上，Hy3preview输入价格低1.2元/百万tokens，输入命中缓存价格0.4元/百万tokens，输出价格低4元/百万tokens。同时，腾讯云联混元出定制的Hy3previewTokenPlan套餐，个人版定价低28元/月，为Agent开发和造“龙虾”应用的提供具价比选择。

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