刚刚，姚顺雨腾讯首秀来了！三个月重建混元新模型，实测到底什么水平
这周，中国大模型的更新让人窒息。前脚阿里最强旗舰 Qwen 3.6 Max刚发布，月之暗面的 Kimi 2.6 就马上登场，DeepSeek V4 也箭在弦上。
刚刚，混元的 Hy3 Preview 也正式亮相，这是腾讯首席 AI 科学家姚顺雨主导的一个模型。
姚顺雨表示，Hy3 preview是混元大模型重建的第一步。他希望通过这次开源和发布，不断提升 Hy3 正式版的实用性，以及模型在真实场景中的综合表现，并开始探索特色模型能力。
从去年年底姚顺雨加入腾讯，入职首席 AI 科学家，并负责 AI Infra 及大语言模型，1 月底开始启动模型训练，三个月的时间完成了从训练到上线。
这个大版本升级的混元模型，在短时间内，不仅对底层基础设施进行了系统性重建，还包括预训练和强化学习在内的底层框架，全部推倒重来。
最后的答卷是一个快慢思考融合的 MoE（混合专家）语言模型，总参数 295B，激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度。
在这个行业动辄吹嘘万亿（1T+）参数的时代，Hy3 preview 的数据显得有些克制。但这个参数很明显是兼顾了性能和成本之间的平衡，让模型能更好落地在不同场景。
而 300B 这个量级，复杂的数理推理、长上下文理解和指令遵循能力都已经被充分激活；如果继续强行扩大规模到万亿参数，一边是训练时间加倍，在实际的表现上，也容易出现通信延迟、吞吐瓶颈和推理成本翻倍等问题。
不过，姚顺雨也提到，他们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。
在多个真实生产和生活场景 benchmark，以及腾讯混元的 CL-bench 上表现对比前代，提升幅度明显。
因此，Hy3 preview 这次的定位非常明确，要到真实世界去解决复杂工程问题。
为了验证 Hy3 preview 是否能在真实世界去解决各种问题，具体的模型表现如何，APPSO 也提前拿到了内测资格，在元宝 App 和 WorkBuddy 桌面端应用了实测了一段时间。
编程和 Agent，混元开始接住真实的工程需要
编程能力目前还是各家大模型发力的重点，前几天还有外媒报道，谷歌正在成立一个新的团队，专攻 AI Coding。
这次的腾讯混元新一代大模型 Hy3 preview 同样在通用能力的提升基础上，能够适用于编程和现在热门的智能体场景。
例如我们用之前 GPT 5.4 模型发布时使用的编程测试案例，来看看 Hy3 preview 的具体表现。
▲提示词：创建一个超写实的旧金山金门大桥交互式 3D 体验，允许我自由飞翔环绕。环境需包含真实的照明、水体、雾气、大气效果、悬索、车流、周边海岸线及城市背景，并具备电影级的尺度感和细节。让我能通过直觉式的飞行控制和多视角（包括近距离结构穿梭和大场景俯瞰）平滑地进行场景导航。核心要求是真实感、沉浸感和视觉忠实度。在测试运行时，务必从多个距离和角度环绕大桥飞行，验证导航的平稳性与稳定性，并确保场景无论远近都极具说服力。你可以利用 imagegen 技能生成建模所需的初始资产。视觉效果绝不能有任何“方块感”或“廉价感”，必须达到高保真、极度平滑、近乎照片的质感。桥面上应有真实的车辆通行。不必急于求成，如果需要，即使耗时一小时也可以。请不断迭代，直至完美。
虽然最后的结果并不是非常写实，主要差距还是在于所使用的工具限制。但整个体验还是非常流畅和丝滑，我们能使用 WASD 键来控制自己第一人称视角的飞行，同时 Hy3 preview 也自动写了一些默认视角。
而在让它写一些简单的小游戏时，像是同样来自 GPT-5.4 的提示词，做一个游乐场的经营类小游戏。
▲提示词：创建一个可以在浏览器中构建并导航的交互式等轴测 (isometric ) 主题公园模拟游戏。利用 imagegen 确立整体视觉风格，并生成全套游戏资产，包括游乐设施、路径、地形、树木、水体、食品摊位、装饰物、建筑、图标以及 UI 插画。游戏世界必须具备高度的统一感、精致度以及丰富的视觉表现，艺术风格需高端且适配等轴测视角。允许平滑地铺设或拆除路径、添加景点、布置景观并环绕公园移动，同时能够监控游客活动、设施状态以及公园的发展情况。系统需包含可信的游客移动算法，以及简单的公园管理系统（如资金、清洁度、排队和满意度）。确保整体体验充满趣味、逻辑清晰且完整，而非粗糙的原型。在优先级上，趣味性、易读性以及出色的游戏手感高于写实度。在进行玩法测试时，务必通过多轮操作来构建并扩张公园。验证设施放置与导航是否顺畅，确认游客对公园布局及景点的反应，并确保视觉效果、UI 以及交互体验稳定且统一。
还是不可免俗的使用了「渐变紫」的套装，只能说界面审美这一块，除了编程能力的提升，还是需要额外的一些微调。
好在整个游戏是能玩的，我们可以真实的经营这个游乐场，通过铺路、放置新的游乐设施以及服务设施等场地，来赚取收入，控制人流。
而经典的「骑自行车的鹈鹕」测试，我们把它换成了更难一点的，开着汽车的长颈鹿。生成的 SVG 画面是动态的，太阳、云朵和车子都在移动，基础的 SVG 元素都能做到。
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