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2026年4月23日，腾讯混元正式发布并开源基础设施重建后的首个大模型产品Hy3 preview。该模型为融合快慢思考逻辑的混合专家模型，总参数达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、智能体等多维度能力上实现显著提升，主打全场景实用性。
距2026年2月完成预训练与强化学习基础设施重建仅过去2个月，腾讯混元就拿出了新架构下的首个成果。不同于此前多款针对性优化的垂直模型，此次亮相的Hy3 preview是混元团队首次将“全面实用性”作为核心目标打造的通用大模型，也被官方标注为混元迄今智能程度最高的模型产品。
Hy3 preview采用融合快慢思考的混合专家（MoE）架构，总参数规模达295B，但单轮推理的激活参数仅21B，在保证模型能力上限的同时大幅降低了推理算力开销。同时，该模型支持最长256K的上下文窗口，可一次性处理近20万字的长文档、完整代码库等内容，适配长文本解析、多轮对话、复杂项目开发等场景需求。
此次能力升级覆盖复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成、智能体五大核心维度，其中智能体相关能力的提升幅度最为突出，可更好支撑工具调用、任务拆解、多步骤执行等高阶需求。
在重建基础设施的同时，腾讯混元团队也同步明确了全新的模型研发三大原则，所有迭代都围绕“真实可用”展开。
首先是能力体系化，拒绝偏科发展。团队认为即便是代码智能体这类看似垂直的应用场景，也需要推理、长文理解、指令响应、工具调用等多能力的深度协同，单一能力突出无法支撑真正的落地需求。
其次是评测真实性，主动跳出容易通过专项优化“刷榜”的公开评测体系，转而通过自建场景化题目、同步最新职业与学业考试内容、人工盲评、产品端用户众测等多重方式，校准模型的真实使用体验，避免“高分低能”问题。
最后是性价比优先，从模型架构设计阶段就和推理框架研发深度协同，针对性优化算力消耗，让高阶AI能力的调用成本降至可大规模落地的区间，解决此前大模型“好用但用不起”的行业痛点。
此次腾讯混元选择将Hy3 preview完全开源，意味着普通开发者也可以免费获得高能力的通用大模型底座，对于智能体应用开发、长文档处理、代码辅助等场景的创业者而言，无疑大幅降低了技术准入门槛。
当前开源大模型赛道的竞争正从“拼参数规模”转向“拼落地能力”，兼具高能力上限、低推理成本、长上下文支持的Hy3 preview，很可能会成为年内开发者生态中关注度最高的基础模型之一，也将推动通用大模型在更多垂直场景的落地普及。
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