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腾讯混元开源Hy4 preview，770B参数

发布于 2026/8/31 55 次阅读
腾讯混元开源Hy4 preview，770B参数

8月28日,腾讯把新旗舰开源了

8月28日,腾讯混元发布并开源新一代大语言模型Hy4 preview。这不是一次小版本更新:模型总参数770B、激活参数49B,上下文长度突破1M(102.4万token),采用MoE稀疏架构,License为Apache 2.0。人民网、科技日报均于8月28日至29日报道并确认了上述参数。

官方把它的定位写得很清楚——"为生产力而生"。重点优化的是代码、办公分析、科学计算这类真实干活的任务,而不是聊天陪聊。

参数涨了,重点也变了

跟上一代Hy3比,Hy4 preview从295B/21B、256K上下文,涨到770B/49B、1M上下文。涨的不只是数字。腾讯方面表示,自今年2月重建预训练和强化学习基础设施以来,大模型平均每两个月迭代一次大版本,节奏明显加快。

更值得关注的是它往Agent场景的倾斜。腾讯在内部组织了163名专家、203个工程任务的盲测,Hy4 preview均分2.99/4.00,略优于GLM 5.3(2.92)和Kimi K3(2.94)。分数差距不大,但方向一致:模型比拼的重心,正从"会不会聊"转向"能不能自主把活干完"。

把视野拉宽:8月国产大模型在集体加速

Hy4 preview不是孤例。同一时期,阿里发布了Qwen3.8-Max(总参数2.4万亿的旗舰模型),DeepSeek上线了V4 Pro,几家头部在同一窗口期接连放大模型。这说明"生产力Agent"已是公认的主战场,企业用AI的底层能力正在快速变厚。

已经能直接用到

Hy4 preview已经在WorkBuddy/CodeBuddy国内外版本、元宝、ima同步首发,企业也能通过腾讯云Tokenhub和OpenRouter接入API。科技日报披露的定价是输入6元/百万tokens、输出18元/百万tokens,延续了腾讯一贯的普惠思路。

对个人开发者和小团队,Hy4 preview的意义在于"够大但用得起"。49B的激活参数配上MoE,单次推理成本被压下来,配合6元/百万tokens的输入价,做一个长上下文的企业问答助手,不再需要顶级显卡堆料。

一个技术细节:它会"自己改自己"

腾讯在发布中特别提到:Hy4 preview首次参与自身训练方法、数据策略、评估体系的自动优化,形成"递归自我改进"的闭环;在推理基础设施优化上,端到端吞吐量较基线提升31.8%。这意味着模型不仅能力涨了,跑起来也更省。

Apache 2.0的License意味着企业可以把权重拿来自主部署,不必完全依赖公有云API。对数据敏感、合规要求高的行业,这一点往往比参数大小更关键。

为什么这件事和GEO有关

模型能力往上走,对企业做GEO是个好消息,也有隐忧。好消息是:上下文更长、推理更强,AI在回答复杂问题时更愿意调取并综合多份资料,品牌内容被"认真引用"的机会变多。

隐忧是:模型更聪明,反而更挑内容。过去那种堆关键词、批量铺稿的做法,在强模型面前越来越不好使——它更认"有出处、可核实、讲得通"的内容。企业做GEO,重心要从"发得多"转向"内容本身站得住"。

这其实和近期行业对GEO的定义是一致的:把品牌信息变成AI可理解、可引用、可持续调用的知识资产,而不是又一批没人细读的文章。

对企业来说,更现实的影响是节奏。过去做一个官网SEO可能半年才见效,而AI引用的内容更新更快、反馈更短。模型一月一迭代,品牌内容也该保持同样的新鲜度,否则很容易被更新的资料盖过。

一点判断

Hy4 preview官方也明说,这是早期版本,预训练和后训练都还有不小提升空间,下一版会陆续上线。所以别把它当成终局。但它释放的信号清楚:头部厂商正在把"开源+生产力Agent"当成主战场,企业用AI、被AI引用的门槛会持续往下走。

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