【腾讯】新模型发布，姚顺<雨交>卷了,中心银行的女人们：她们是谁？她们做什么？

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

她们是谁：从“货币当局”到“专业官僚”的多层身份

中心银行并不是单一职业的集合体。女性进入其中，通常可以看到三类身份分布。

第一类是“政策层”，例如货币政策委员会成员、行长/副行长、重要司局负责人。这一层人数相对少，但社会能见度最高，外界也容易把中心银行的影响力全部投射到她们身上。

第二类是“专业层”，包括宏观经济研究、金融市场操作与风控、金融监管与合规、统计与数据治理、法律与国际合作等岗位。

第三类是“关键支持岗位”，如发行库、支付清算、信息科技与网络安全、运营与人力等。很多人以为这些岗位“离政策很远”，但政策能否落地、风险能否被及时识别，往往取决于这些部门对细节的把控与执行力。

需要澄清的是：中心银行并不等于“决定加息降息的一群人”。货币政策只是其职责的一部分，而任何决策背后都伴随模型检验、市场沟通、法律合规与系统操作等一整套流程。在这些环节里，女性不只是“参与者”，也常常是流程的设计者与守门人。

她们做什么：日常工作比“开会定利率”更复杂

中心银行女性的工作内容大体围绕四条主线展开：货币政策、金融稳定、支付与货币发行，以及机构治理与国际合作。

货币政策相关岗位会持续跟踪宏观数据（就业、通胀、信用扩张、房地产、外贸等），搭建预测框架，评估政策传导路径，并形成简报与备选方案。

金融稳定岗位更接近“危机预防”：监测银行、保险、影子银行与金融市场的脆弱点，开展压力测试，评估流动性冲击、资产价格波动与交叉风险。

支付清算与货币发行岗位则具有鲜明的“基础设施”属性：保障大额支付系统平稳运行，统筹现金供应与回笼，推进反假币工作，并在新技术条件下强化安全与合规。

国际合作与法律岗位处理的更多是规则协调：跨境资本流动安排、反洗钱框架对接、国际组织会议与双边协议等，需要同时理解经济逻辑与规则语言。

不少人把中心银行工作想象成“高冷学术”，但现实里时间压力与协调成本都很高：政策窗口期短、市场情绪敏感，一句话都可能被解读为信号。在信息传播速度极快的环境中，女性在这些岗位上面对的既是专业挑战，也是沟通要求与公众期待的叠加约束。

不同岗位差异：研究、市场、监管、科技各有“硬门槛”

中心银行内部岗位差异很大，外界常把“经济学博士”当作唯一门槛，其实并不准确。

研究条线更强调宏观框架、计量能力与写作表达；金融市场与操作条线要求熟悉利率曲线、流动性管理、抵押品机制与风险控制；监管与检查条线需要读懂银行报表、资产质量与业务链条，甚至要在现场检查中抓住关键疑点；科技与数据条线则越来越关键，支付系统稳定性、网络安全、数据治理直接关系到金融基础设施安全。

下面这张表有助于理解常见岗位的侧重点与产出形式：

岗位方向	主要关注点	常见产出/成果
宏观研究与预测	通胀、增长、就业、信用周期	预测报告、政策备选方案、模型评估
金融稳定与监管	系统性风险、压力测试、机构稳健性	风险评估、监管规则、整改与处置建议
金融市场操作	流动性、公开市场操作、风险管理	操作方案、交易与风控报告、市场沟通材料
支付清算与科技	系统可用性、安全、反欺诈、数据治理	系统规则、应急预案、安全审计与改造

另一个常见误区，是把“更善于沟通”当作女性优势的全部。中心银行岗位的核心竞争力仍然是可验证的专业能力：模型能不能跑通、风险点抓得准不准、规则写得是否可执行、系统能否扛住极端压力。沟通很重要，但不是替代品。

现实挑战与外界误读：她们如何影响政策，又如何被看见

女性在中心银行的影响力，既体现在决策桌上，也体现在“议程设置”和“证据供给”之中。很多关键选择并非在最后一刻靠投票拍板，而是在前期研究口径、数据选择、风险叙事以及方案可行性评估中逐步收敛。能在这些环节推动共识形成的人，就能实质性影响政策走向。

外界对她们的误读也不少：其一，把个体性别与“鸽派/鹰派”的政策风格简单绑定，忽视制度约束与宏观环境；其二，把中心银行当作“万能操盘手”，一旦经济不如预期就要求其“立刻解决”，从而把公共情绪集中投射到少数高可见度官员身上；其三，低估中心银行内部的集体决策与审慎流程，误以为“某个人一句话就能改变市场”。

更值得关注的是：当更多女性在研究、监管、市场与科技条线积累长期经验，她们对风险的敏感度、对金融消费者保护的重视、对系统性后果的权衡，会通过制度语言与执行细节沉淀下来，塑造更稳健的公共决策文化。这种影响不喧哗，却更持久。

中心银行的女人们并不是一个单一符号。她们可能是站在发布会麦克风前的人，也可能是深夜校验数据、推演压力情景、写下关键规则条款的人。理解她们是谁、做什么，最终是在理解现代货币与金融体系如何被一群专业人士日复一日地维护、校准与修补。

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相关介绍

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更新内容

一、增加活动提醒订阅功能

二、修复好友请求 / 邀请失败

三、增强与外部设备（如打印机）的兼容性

四、增加密室房间背景细节内容

五、新增音频转文字功能

六、新增剧情结局，解锁多线走向