看了腾讯的Hy3preview，我《读懂》(了姚)顺雨,逆袭驾道双雄争霸：逆袭对决燃爆赛道

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

它并不是单纯比谁圈速更快、排名更靠前，而是一种把“追赶—反超—攻防选择”摆到台面上的对抗叙事：两位风格鲜明的主角在同一条赛道、同一套规则下反复拉扯。胜负往往不只取决于绝对速度，更取决于对时机、轮胎状态、心态波动以及风险控制的判断。

“双雄争霸”看点不在谁更快，而在谁更会赢

所谓“双雄”，通常是两位实力接近、路线却截然不同的选手：一位以稳定、节奏和控胎见长，另一位敢拼敢抢，擅长用持续施压逼出机会。很多人容易把对决简化成“谁直线更快、谁马力更大”，但在真实赛道里，差距往往体现在三件事上。

第一是失误成本的控制。快0.1秒不难，难的是连续十几圈都不掉线，不把“快”变成一次刹车点过深、一次出弯打滑的代价。

第二是攻防的布局。领先方并不总要拼命拉开差距，有时更重要的是把对手控制在一个“不舒服的距离”里：看得见、追得上，但总差一点点摸不到。

第三是关键圈的爆发。追击者真正的机会不在每一圈，而往往出现在几个节点：对方轮胎开始衰退、遇到慢车、出站并线、或心态被迫改变的时候。那些看似突然的反超，多半都是在这里打开的口子。

“逆袭对决”最常出现在三类场景

“逆袭”并不玄乎，它大多发生在可预期的赛道逻辑里，常见有三种。

一是轮胎窗口错配。有人前段把轮胎推得太狠，过热后迅速衰退，圈速开始塌；有人前半程刻意保胎，后半程突然节奏更快。外行看到的是“怎么突然被追上”，内行看的则是胎温、胎压和驾驶方式是否还在同一套节奏里。

二是出站与并线的博弈。进站早晚、换胎类型、出站后是否会被慢车耽误，都可能让“场上位置”和“净时间”短暂分离。很多逆袭发生在这里：镜头未必更激烈，但策略往往把对手推到不得不冒险的局面里。

三是心理与风险阈值的变化。落后者几次尝试发现对方防守很硬，可能转而“逼失误”；领先者若防得过凶，又可能把轮胎和刹车推到更危险的边缘。你看到的是攻防拉扯，背后其实是双方在重新选择风险曲线。

赛道“燃爆”的真正来源：刹车点、走线与回油细节

“燃爆赛道”很容易被误解为“全程油门到底”。真正让对决好看的，是细节把差距放大。

刹车点上，晚刹不等于更快，晚刹但能更早给油才快；如果晚刹导致出弯速度低，直道反而会被对手一点点吃回来。

走线上，同一个弯里，进弯稍收、顶点更晚，往往能换来更顺的出弯；而防守时走内线通常会牺牲出弯速度，也就给了对手用“交叉走线”反击的机会。

回油与牵引方面，很多“看不见的逆袭”来自更干净的油门管理：少一点打滑，就能少一点轮胎表面撕裂，节奏也更容易稳定下来。

为了更直观地区分“双雄争霸”的攻防风格，可以把关键点拆成下面几项：

维度	稳健型选手常见做法	激进型选手常见做法	观众可观察的信号
轮胎管理	前段控温控滑	早段强压换优势	后段圈速是否掉得快
防守策略	一次封线到位	多次变线施压	车身摆动与出弯速度
超车选择	等对方露出破绽	主动制造刹车点压力	是否频繁“探头”

看懂对决别只盯超车，这些误区最常见

第一，认为“领先就稳了”。赛道上领先者一旦被迫进入防守节奏，就更难兼顾轮胎和刹车；防得越凶，往往越容易把自己拖慢。

第二，把一次失误当成“水平不行”。高速对抗里，轻微锁死、出弯多修一把方向，代价可能就是0.3秒；连续几圈下来，就足够被贴身甚至被反超。

第三，把策略当作“运气”。进站时机、轮胎选择、以及是否把对手逼进“必须超车”的局面，都是可计算的博弈。所谓运气，很多时候只是你没看到前面几圈的铺垫。

第四，过度迷信“直线速度”。直线快常常只是结果，根源在前一弯的出弯速度和牵引更好；哪怕马力相同，出弯差2公里/小时，直道末端也会被拉开一截。

“逆袭驾道双雄争霸：逆袭对决燃爆赛道”的魅力，恰恰在于它把胜负从“谁更快”拉回到“谁更会在限制里赢”。当两位选手都逼近极限时，最精彩的往往不只是那一瞬间完成超越的镜头，而是此前十几圈里彼此施压、试探、诱导与克制的过程。看懂这些，再回头看“逆袭”两个字，你会发现它从来不是突然发生，而是早已埋在每一次刹车、每一次走线选择，以及每一次心态波动里。

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