【腾讯】新模型发布，姚顺<雨交>卷了,快车P网站：追逐速度的极致体验

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

但也因为强调速度，在选择和使用时更需要分清适用场景、常见限制与安全边界，避免把“更快”误解成“无条件更好”。

“快车P网站”通常指什么：速度优先的产品形态

在中文搜索语境里，“快车P网站”常被理解为一个以高速访问与快速处理为卖点的平台型网站（或其网页端入口）。它可能提供内容检索、聚合浏览、任务提交与结果回传等功能。用户的直观感受是：同样的操作路径下，等待更少、跳转更顺、失败更少。

需要注意的是，“快”通常来自三类设计取向：页面更轻量，减少不必要的动效与冗余模块；流程更短，把高频操作前置；缓存与加速策略更激进，让重复访问的成本更低。很多人把这种体验简单归因于“网速变快”，但更常见的原因其实是产品在加载顺序、资源分发、请求合并与降级策略上的取舍。

常见使用场景：追求效率的人在意哪些细节

用户往往会在几种情境下更依赖快车P网站。第一类是“赶时间的检索与比对”：输入关键词后，希望结果页能迅速可用，并且筛选顺手；第二类是“重复性操作”：同一类任务反复进行时，少一次确认、少一个弹窗，体感差距会被放大；第三类是“弱网或波动网络”：网络不稳定时，平台能否优先加载核心信息、能否自动续连、失败提示是否清楚，直接决定它到底“能不能用”。

同时也有一个常见误区：把“加载快”当作“信息一定更准”。速度与质量并不天然绑定。检索结果的完整性、更新频率、重复内容的清理、错误链接的处理，更考验平台的治理能力。越强调速度的平台，越需要在“快”和“稳”之间拿捏平衡，否则就容易出现“开得快、掉得也快”的反差体验。

速度差异从哪来：你能感知到的四个层面

快车P网站的“极致体验”通常体现在几个更容易被感知的层面：打开速度、交互响应、内容呈现顺序，以及失败后的恢复能力。为了把差异说清，可以从常见对比维度来看：

维度	速度优先的网站常见表现	用户容易踩的坑
首屏加载	优先加载核心内容，图片/次要模块延后	误以为“内容少”，实际上是延迟呈现
搜索与筛选	条件切换响应快，结果刷新更及时	频繁切换可能触发风控或临时限制
多任务处理	队列化、后台化，减少阻塞	忽略后台状态提示，误判为“已完成”
异常处理	失败可重试、可续接、提示更明确	只看“失败”不看原因，重复提交造成冲突

真正让人觉得“极致”的，往往不是某一次测速的数字，而是连续操作十几分钟后依然顺滑：不会越用越慢，不会越点越卡，更不会在关键一步无提示地卡住。

使用时的注意事项：别让“快”变成风险

速度型平台的风险点也相对集中。第一是权限与隐私：如果需要登录或授权，尽量先核对授权范围，避免把与功能无关的权限一并放开。第二是缓存与自动填充：为了更快，很多站点会更积极地缓存页面与记录输入，在公共设备上尤其容易留下痕迹，退出登录与清理记录最好一步到位。第三是“过快的操作行为”：连续快速点击、短时间高频搜索、批量提交任务，可能触发系统安全策略，导致临时限制访问或要求额外验证。这不一定是账号出问题，更可能是行为模式过于密集。

另外，遇到“突然变慢”也不必立刻认定平台质量下滑。更常见的原因包括：浏览器扩展冲突、DNS解析波动、缓存异常，或某些资源被拦截。处理时可以先做最小排查——换浏览器或无痕模式、关闭可疑扩展、切换网络、清理缓存后再试。如果问题只出现在特定时间段，也可能是高峰拥堵或维护窗口，反复刷新未必有用，稍等一会儿往往更有效。

如何判断适不适合你：看稳定性，而不只看“秒开”

选择快车P网站时，与其纠结“是不是最快”，不如看它在你常用场景下是否足够稳定：搜索结果是否可复现（同条件多次查询差异是否合理）、重要操作是否有明确回执、失败能否恢复、记录是否可追踪。速度体验的价值最终落在“少耗时、少返工、少误操作”。如果一个平台快归快，但提示含糊、规则不透明、失败成本高，这种“快”反而更消耗精力。

追逐速度本身没有问题，但真正称得上极致的体验，一定是速度、稳定与边界感的组合：让你更高效，也让你更安心。

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相关介绍

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更新内容

一、优化评论系统，互动更顺畅

二、增加了对新版本操作系统的支持。

三、解谜挑战赛开启倒计时

四、优化场景道具光效显示逻辑

五、修复了敌对生物会卡在石头里的问题。

六、修复了在楼梯上使用技能会卡住的 Bug。