【腾讯】新模型发布，姚顺<雨交>卷了,早乙女露依 合集推荐：热门作品一览

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

先搞清“合集”到底在收什么：系列、剪辑版与混剪的差别

很多人点进“合集”才发现，它并不等于“完整作品全集”。常见的集合方式大致有三种：第一种是同一系列按编号打包，比如同企划、同主题的连作，优点是风格稳定、观看预期明确；第二种是发行方制作的“Best/精选/総集編”剪辑版，往往压缩或删掉铺垫，把高密度片段集中起来，适合只想快速回顾或直接看重点的人；第三种是渠道自组的混剪/拼盘，标题也可能写“合集”，但来源分散，画质、字幕、码率和完整度都不太稳定。

搜索“早乙女露依 合集推荐”时，建议先确认你看到的“合集”属于哪一种：想看完整叙事，就尽量避开标题里明显写着“総集編/精选/集锦”的；如果只想看高光片段，反过来选剪辑版会更省时间。

热门作品一览怎么选：按观感需求，而不是按“热度榜”

不同平台的“热门作品一览”，可能按播放量、收藏量、讨论度或上架时间来排，并不等于“适合你”。更稳妥的方式是先想清楚自己想看什么，再去对照选择：

想看角色张力与表演细节：优先选剧情铺垫更完整、镜头停留更长的作品，标题通常不会把“总集/速看/精华”放在显眼位置，这类更能看出节奏与情绪的推进。

偏好强主题企划：系列型合集最省心。同系列往往维持同一套审美和规则，能减少“这一部喜欢、下一部踩雷”的落差。

只想快速浏览风格跨度：可以挑年代跨度更大、来源更杂的混合包，当作“试吃”没问题，但要接受质量参差。看顺眼了再回头找对应的单片完整版，体验会更连贯。

为了减少误选，可以把“合集推荐”拆成两步做：先搜“早乙女露依 代表作 + 类型”，确认自己更偏好的类型词（剧情向、企划向、制服/职业设定等）；再用“合集/全集/打包/系列+编号”去锁定更接近你口味的集合方式。

版本与片源的关键差异：画质、字幕、时长、封面并不可靠

同一作品被收进不同合集中，最常见的差异是“时长不一致”。短的未必是假，可能是剪辑版；长的也不一定更好，可能是片头片尾加长、重复片段，甚至混入多语言音轨导致时长膨胀。挑选时重点看三点：

1) 时长标注：同名条目差异过大要警惕，尤其是同一编号却相差二三十分钟以上。

2) 画质标识：1080p/4K不等于真正高清，老片上采样并不少见。与其盯分辨率，不如留意码率、噪点情况和是否过度锐化。

3) 字幕与翻译：字幕质量差异很大，尤其是对白多、设定重的剧情向作品，翻译不准确会直接影响理解和代入。

下面这张表可以帮助你快速判断更适合哪种“合集”：

| 合集类型 | 主要特点 | 适合人群 | 常见坑 | |---|---|---|---| | 系列打包（同企划同编号） | 风格统一、观看顺序明确 | 想稳定追同一口味 | 个别缺集、编号混乱 | | 精选/総集編（剪辑版） | 高密度片段、节奏快 | 想快速看重点 | 删除铺垫导致观感割裂 | | 混合拼盘（多来源） | 覆盖面广、适合试口味 | 初次了解演员风格 | 画质参差、信息错配 |

搜索与筛选的实用关键词：减少“同名不同片”的误会

在“早乙女露依 合集推荐：热门作品一览”的检索过程中，最容易踩的坑是“同名不同片”——同主题标题、相似封面、不同发行方，让人以为在补档，结果其实是另一部。更稳妥的做法，是在搜索词里加入更“唯一”的信息：

加入系列名/编号：比只搜中文标题可靠得多。

加入发行形态关键词：比如“单体”“总集”“精选”“完整版”，可以直接把不想看的版本过滤掉。

加入时间维度：按年份筛选能减少封面复用带来的混淆，也方便按阶段感受风格变化。

也要避开一个常见误区：把“合集=越多越好”当目标，最后下载/收藏一堆并不对胃口的内容。更高效的做法是先用小体量合集确认偏好，再回头补齐同系列或同企划的完整条目。

观看顺序与体验差异：从“好入口”到“补齐代表作”

如果你是第一次通过合集认识早乙女露依，顺序建议按“完整叙事的一两部 → 同系列扩展 → 再看精选剪辑”。先用完整作品建立对表演风格和叙事节奏的直觉，再用系列加深印象；最后用剪辑版回顾高光会更顺，也不容易因为信息缺失而产生“怎么大家都说好、我却无感”的落差。

挑选“早乙女露依 合集推荐：热门作品一览”时，真正值得花时间的，是把合集当成筛选工具：你要的是系列一致性、剧情完整度，还是高光密度；再用时长、版本标识和编号去校验。这样无论最后选单片还是打包，都能少走弯路，把时间留给更合口味的作品。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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更新内容

一、修复了成就达成后不弹窗的问题。

二、提升高并发环境下处理能力

三、优化账号注销流程

四、增加语音播报关键线索

五、优化奖励领取流程

六、新增语音助手支持命令