腾讯大模型重《回牌》桌(了吗)？,橘梨纱《星光闪耀的夜晚》唯美夜景瞬间

文 / 山杉

追赶者的四月

4 月 23 日，腾讯混元 Hy3 preview 发布并开源。几个小时后，OpenAI 深夜扔出 GPT-5.5。不到 24 小时，DeepSeek V4 预览版跟着上线，终于交出了新一代旗舰模型。

这只是一个缩影。这个 4 月，全球 AI 大模型依然如过江之鲫、频频上新。其中有三家特别值得留意：

首先是 Meta。4 月 8 号那天扎克伯格大概是长舒了一口气——投入不少却始终差口气的 Meta AI，终于凭最新大模型 Muse Spark 打了个翻身仗，其性能表现出色，股价当日大涨 6.5%；还有 Google，Gemini 3.1 系列继续保持强势，在各方面都有拉开差距的迹象——尽管它在另一些地方又亮起了红灯。然后是国内巨头腾讯，带着它刚刚发布的 Hy3 preview。

之所以将它们类比，在于这三个各自领域的王者，都在 AI 大战中经历了一段颇受质疑的时期。

最难受的当然是 Google，毕竟连 AI 基础架构 Transformer 都是它发明的。三年前，OpenAI 用它的技术路线搞出 ChatGPT，Google 被迫应战、仓促推出大模型 Bard，结果大失水准，在演示中连韦伯望远镜的常识都搞错，公司市值当即蒸发千亿美元，甚至一度有人认为 Google 大势已去。

Meta 更戏剧化，经历过战略错判、内部斗争，也吃过惨痛教训——去年 4 月高调发布 LLaMA 4，号称超越 DeepSeek V3，结果不到两天就沦为一颗 " 哑弹 "。部分测试数据低到离谱，随后更被曝出刷榜丑闻——提交给排行榜的版本，和公开给开发者的版本不是同一个模型。为此，其 AI 研究副总裁宣布离职。

跟上述两家相比，腾讯的遭遇倒不至于那么剧烈，但" 腾讯慢了 "、" 腾讯 AI 到底行不行 "的疑问从未停止过。

此前，混元核心团队背景多集中在计算机视觉、机器学习等方面，而非大语言模型最核心的方向。过去三年，混元受困于组织分散，数据和 Infra 等基础设施薄弱，认知与全球顶尖团队有较大差距，其基础模型给外界留下的印象是，" 四平八稳，缺乏特色 "。在 2026 年初的腾讯年会上，马化腾也直言" 动作慢了 "。

大模型技术固然是一场马拉松式的竞争，但面对一日千里、纷繁复杂的态势，很难没有焦虑——尤其是必须直面一个问题：是否走对了方向。

面对严峻的局面，Meta 和 Google 做了同一件事：自我纠偏、痛苦地聚焦。

Google 将 Brain 和 DeepMind 两个团队合并——此前这两个团队都很优秀，却各自为战。之后是大举投入，从 Gemini 1.0 的低于预期，到 1.5 Pro 方向回正，到 3.1 Pro 多维度领先——近三年持续迭代，Gemini 的 AI 聊天机器人市场份额已从不到 6% 攀升至约 20% 以上。

纠偏是持续的过程。就在这个 4 月，红灯在谷歌再一次亮起，联合创始人布林亲自挂帅组建了一支 " 编码突击队 "，在当下火热的编码智能体新战场，重新追赶。

而经历过短暂的慌乱，Meta 去年重组 AI 部门，成立超级智能实验室（MSL），并豪掷重金延揽顶级人才。九个月后交出了 Muse Spark，其风格和 LLaMA 4 截然不同，不喊 "SOTA"，主动标明弱项，但在图表理解和医疗推理上等方面表现突出，token 效率极高。一个因为追求数字而翻车的公司，如今选择了克制和场景聚焦。终于重新赢得了外界的认可。

反观腾讯，它过去三年似乎经历了 Meta、Google 故事的前半段。到了这最近半年，腾讯内部也密集经历了重建、重构和聚焦：延揽前 OpenAI 研究员姚顺雨出任首席 AI 科学家，AI Lab 撤销，收拢 AI 研发力量，招揽一批顶级人才，重建研发架构和基础设施……几个月之后，推出 Hy3 preview。

据了解，这一模型进行了底层重构，" 总参数 295B，激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度，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。"

新模型很惊艳吗？在 1T 参数以上巨型模型林立的当下，很难这么评价，毕竟还只是一个不到 300B 的 Preview 版。但对腾讯自身来讲，是一个转变的信号弹。模型发布后，外界立刻将它与主流模型进行了比较，感知最强的是其实用性和体验的改善。一位大模型测评博主写道：Hy3 终于如愿进入了国模第一梯队。更直接的信号是，Hy3 preview 上线即成为腾讯十余款核心产品的首选模型，这在混元历史上是第一次。有博主直言：" 先上桌，再追赶，这一步算是迈出来 "。

对大模型竞争来说，最重要的可能不是这个版本的表现 " 数据 " —— Meta 和 Google 证明了，落后了的巨头只要敢于自我变革、重新出发，走到正确的路上，极大概率会靠着独特的优势加速兑现其潜力的。

于是，值得一问的问题是：腾讯开始走上正确的道路了吗？

不是迭代，是推倒重来

"Hy3 preview 是混元大模型重建的第一步。"在 Hy3 preview 发布的官方 Blog 中，腾讯首席 AI 科学家、AI Infra 部及大语言模型部负责人姚顺雨写道。很显然，Hy3 preview 不是在上一个版本基础上修修补补。

据了解，Hy3 preview 是从 2026 年 1 月底左右才开始起步，组织架构、基础设施基本上重建了一遍。原有的训练框架没有沿用，Agent 系统几乎从零搭建。一位内部人士用了一个形象的说法：这不是翻新装修，是把房子拆了重盖。

" 重训一个底座 " 到底意味着什么？

首先需要海量优质数据，经过清洗、筛选、去重、分类、配比——数据比例配错了，模型可能中文好但英文差，或者会聊天但不会写代码。

然后是大规模张 GPU 组成集群，稳定运行几十天甚至几个月，中间任何一张卡出故障、任何一次通信中断都可能导致训练回滚—— Meta 训 LLaMA 3.1 405B，16384 张 H100 跑了 54 天，期间遭遇 419 次意外中断，平均三小时一次，而这还是在成熟的训练基础设施上。

训完底座只完成了一半，之后还要通过强化学习，把一个 " 读了很多书但不会说人话、不会干活 " 的毛坯打磨成能和人正常交互的产品。

混元面对的恰恰是重构级别的难度——基础设施全新搭建，训练范式切换，团队大规模大量新人加入。

既然难度这么大，也已经有了上一代模型，为什么不在已有基础上迭代，非要从头来过？而且是在所有人都在加速奔跑的时候。

答案可能和直觉相反。看起来推倒重来充满不确定性，实则恰恰是为了获得确定性。

混元 Hy3 preview 选择的技术路线—— MoE 架构、强化学习驱动的后训练等等，很多是被多家头部团队反复验证过的成熟方案。曾经 DeepSeek V3 用 MoE 做到了业界标杆，OpenAI 和 Anthropic 早已把强化学习作为后训练的核心引擎，Google 和 Meta 都在把底座与应用场景越拉越近。选择它们的风险反而是可控的。

Google 当年面对的也是同样的重构难题。Brain 和 DeepMind 分别都很强，但这个组织形态跑不出统一的大模型产品。皮查伊选择强行合并，短期代价是 Gemini 1.0 低于预期，但这个决定让 Google 获得了一个统一的底座和一致的迭代方向——之后所有加速都建立在这个基础上。Meta 更极端，LLaMA 4 翻车之后，扎克伯格没有在原来基础上修补，而是另起炉灶，连品牌都换了。

重建的本质，是用短期的阵痛换取长期的确定性——让自己站到一条被验证过的、正确的道路上，为混元更大参数的模型迭代打好基础。

这或许便是混元的选择。那么具体来说，这条路通向哪里？

重建一条 " 实用 " 的道路

如果用一个词概括 Hy3 preview 的重构方向，大概是" 实用 "。

这两个字听起来朴素，但在大模型行业的语境里，其实是一个鲜明的立场选择。

以前很多大模型团队默认的叙事是线性的：先把模型参数做大、做到更聪明、更通用，榜单更高；然后再谈落地、可用、体验。但混元没有选择 " 先极致智能再可用 " 的从众路线，而是从源头就把 " 实用性 " 塞进整个链路里——从数据理解、预训练，到强化学习，再到评估——都是围绕真实场景的实用性来构建。

这个方向似乎正在变成行业共识。同一天发布的 GPT-5.5，定位从 " 回答 " 转向 " 执行 "；DeepSeek V4 万亿参数开源，核心方向也聚焦 Agent。

对混元而言，这种 " 有用哲学 " 首先体现在底座的能力选择上：聚焦腾讯社交、游戏、广告等核心业务场景中最需要的模型能力，做体系化建设。

复杂推理—— Agent 时代对模型最基本的要求是 " 能想 "：面对复杂任务能规划、能拆解、能一步步推导。

指令遵循与上下文学习——长期以来国产模型的痛点。举个具体例子：多人群聊到第 100 轮，中间插了几个人说话，准确识别 " 某句话是在回复两条之前的那条 " ——人类做得到，大多数模型做不到。这恰恰是 Hy3 preview 此次的突破，直接服务于元宝和元宝派的真实交互场景。

代码与智能体能力——也许是最出乎意料的进步。此前混元在 Coding 领域几乎没有存在感，之所以高优先级投入，应该和腾讯自身的产品布局直接相关：今年推出的 WorkBuddy、QClaw 等智能体产品，都需要底座在代码生成和 Agent 协作上过关。

三个方向不是随机选的。让一个 Agent 完成工作，要理解指令，在长链条任务中不丢上下文，一步步推出方案，再用代码实现——恰好是 Agent 时代模型最高频被调用的三种能力。这三种能力的组合本身就是一个体系化的选择。混元的官方博客阐释了 " 实用 " 的三条原则，第一条就是能力体系化：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。

底座选择打哪几个点只是第一步，怎么训也变了。这可能是混元最重要的方法论转向：重点攻坚 RL。

此前混元的后训练重度依赖 SFT ——用大量标注好的问答对教模型 " 看到这种输入就这样输出 "。但据接近团队的人士透露，新版本做法截然不同，重点精力都在 RL 上。

区别可以这样理解：SFT 给标准答案—— " 正确答案是 A"；RL 只告诉模型好与不好，自己去推测为什么。前者让模型快速学会应对已知题型，后者教会模型面对陌生问题时自行判断。在真实场景里，用户的提问千奇百怪，不可能每一种都提前标注，RL 的价值就在这里。

更关键的是，RL 模式下，训练数据量可以非常大，持续训下去，不断地用真实复杂的任务把模型的上限拉高。

" 各家的差异就是你的模型到底能接触到多少复杂业务——这就是生命力的来源。"一位业内人士评价。

这句话指向一个值得品味的远期含义。腾讯覆盖社交、游戏、内容、广告、生活服务等多样场景，其丰富度在全球范围内都属于第一梯队。一旦 " 场景 - 反馈 - 训练 - 更强模型 - 更多场景 " 的循环跑通，能量巨大。

在《星光闪耀的夜晚》里，夜景之所以耐看，经常是三类场景在交替出现。第一类是城市灯光，它的优势在纵深：远处高楼或街道拉开透视，光点自然形成节奏；第二类是室内灯光，更偏私密，暖色灯与窗外冷色夜景一对照，情绪张力就出来了；第三类是雨后反光，常被误以为靠“滤镜”取胜，其实更多依赖地面与车灯的互动，反射能把普通街道变成一块会流动的“光面”。如果你在搜索截图或短片段时觉得“同一段为什么差别这么大”，多半就是这些场景对亮度、对比和白平衡更敏感：暗部一抬容易发“雾”，对比一拉满又可能变“脏”和“硬”。

中文搜索里常见“这个版本更唯美 / 更清晰”的说法，但判断时不必只盯“亮不亮”，更稳妥的是看几个相对固定的指标。夜景最怕黑位抬太高，结果星光变成一团灰；过度锐化会让灯点出现白边和锯齿，人物肤质也会显得不自然；降噪过头则容易把细节抹成蜡感，尤其暗部的头发和衣物纹理最先消失。有人把“朦胧”误当成“高级”，反而偏爱低码率或二次压缩的片段，这是典型误区：真正的唯美更像“细节还在、边缘更柔”，而不是“细节没了、全靠糊”。

下面这张表可以用来快速对照你看到的素材是否被过度处理：

观察点	自然唯美的表现	可能被过度处理的表现
灯点形态	光点圆润，有层次过渡	光点发硬、边缘发白或有锯齿
暗部细节	黑里能见纹理与轮廓	黑成一片或被抬成灰雾
肤质与噪点	轻微颗粒可接受	“蜡皮”、涂抹感明显或噪点成块
色温观感	冷暖对比自然	全画面偏黄/偏蓝且难以回正

很多人一上来就找“最高码率”“最清晰”，但《星光闪耀的夜晚》的看点更像是“氛围完成度”。浏览时不妨先看三处细节：第一，人物与背景光的关系是否明确，主次光有没有拉开；第二，镜头停留的节奏是否从容，夜景有没有“呼吸”的时间；第三，色彩是否在服务情绪，比如暖光偏靠近与安定，冷光偏距离与克制。只盯分辨率，很容易错过这种“瞬间感”——它更依赖时间与光的配合，而不是参数堆出来的锐利。

另一个常见误解，是把“唯美夜景瞬间”当成固定几张名场面。实际上，更耐看的往往是过渡镜头：从街角走到灯下、从窗边转身、从远景切到近景的那一两秒。它们不一定最“炸”，却更能把“夜晚”变成一种具体的情绪空间。

短视频平台上的二次剪辑也很容易带偏审美：偏色、光晕、胶片颗粒、闪烁特效叠加上去，乍看更“星光”，但也最容易破坏原本的层次。判断是否被滤镜牵着走，最简单的方法是看肤色和白色物体：如果白色长期发黄或发青，同时灯光边缘出现不自然的光环，多半就是后期叠加。想看作品里“夜景瞬间”的本来面貌，尽量选颜色稳定、暗部不发灰、灯点不过曝的来源；哪怕不那么“艳”，往往更接近原本的审美取向。

当注意力从“哪个更清”转向“哪一帧的光和情绪更合拍”，就不难理解为什么“橘梨纱《星光闪耀的夜晚》唯美夜景瞬间”会被反复搜索：它迷人的并不是某一种滤镜，而是夜色里那些短暂、克制，却依然足够闪耀的细节。

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更新内容

一、防御塔的血量增加了 20%，推塔需要更多耐心。

二、增加“已解决线索自动收纳”功能

三、新增开荒 / 探索奖励

四、新增世界观资料与线索整合系统

五、支持谜题失败时自动记录错误路径

六、新增已用道具灰度处理效果