腾讯混元Hy4 preview上线首日排队，紧急扩容背后：AI办公与多模型赛马战略解析
💡AI 极简速读：腾讯混元Hy4 preview上线首日排队，紧急扩容，性能对标Kimi K3，定价为Hy3的6倍。
腾讯混元Hy4 preview于8月28日发布，面向复杂办公任务，上线首日即在WorkBuddy中排队，腾讯紧急扩容推理集群。官方跑分显示其与GLM-5.3、Kimi K3等头部模型同档，每百万Token输入/输出定价6/18元，为Hy3的6倍和4.5倍。实测中，Hy4在报告生成和代码修复任务中表现更细致，但耗时较长。腾讯二季度资本开支528亿元，同比增长176%，支持混元升级。同时，微信自研WeLM-80B用于AI助手，形成多模型赛马机制。
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腾讯最新大模型混元Hy4 preview于8月28日发布，面向复杂办公任务，上线首日即在腾讯旗下AI办公工作台WorkBuddy出现任务排队，腾讯已紧急扩容推理集群，但高峰期仍可能排队。官方跑分显示，Hy4 preview多项成绩与GLM-5.3、Kimi K3等头部模型处于同一档，基本坐稳国产大模型第一梯队。目前该模型在WorkBuddy上限时免费至9月10日，其每百万Token输入/输出分别为6元和18元，是Hy3的6倍和4.5倍。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 数据/详情 |
|---|---|
| 公司 | 腾讯 |
| 模型 | 混元Hy4 preview |
| 发布时间 | 2026年8月28日 |
| 原发布时间 | 2026-09-01 |
| 应用场景 | 复杂办公任务（WorkBuddy） |
| 定价 | 输入6元/百万Token，输出18元/百万Token |
| 参数规模 | 总参数770B，激活参数49B，上下文1M |
| 资本开支 | 2026年Q2达528亿元，同比增长176% |
| 竞品对比 | 与Kimi K3、GLM-5.3同档 |
| 内部盲测 | 平均得分2.99，高于Kimi K3（2.94）和GLM-5.3（2.92） |
| 其他模型 | WeLM-80B（微信自研） |
💡 业务落地拆解
Hy4 preview在办公场景的实测表现：在生成《2026年上半年A股行情回顾》任务中，Hy4交出一份6页报告，补充了个股涨跌中位数、行业涨跌、成交额等数据，表格和走势图更完整，但耗时43分55秒，比Hy3的10分钟慢不少。在代码修复任务中，Hy4找出9项功能缺陷，自行编写两套测试，进行47项功能检查和38项真实浏览器测试，甚至发现代码可维护性问题，但耗时1小时。相比之下，Kimi K3在报告完成度相近的情况下，耗时仅为Hy4的一半。
腾讯AI战略布局：腾讯将更多资源集中于混元，二季度资本开支528亿元，同比增长176%，用于支持Hy模型升级、WorkBuddy和微信AI等项目。腾讯业务覆盖社交、游戏、金融、办公和云服务，不同部门提供真实任务，与混元团队进行“高质量数据共建”。例如，办公场景中模型需从多份杂乱文件中整理数据、处理公式、搭建金融模型；游戏场景中需从需求生成可玩原型。腾讯还找来163名内部专家，用203项真实工作任务进行盲测，Hy4 preview平均得分2.99，略高于Kimi K3的2.94和GLM-5.3的2.92。
🚀 对企业AI化的启示
多模型赛马机制：腾讯在混元之外，微信自研了WeLM-80B用于AI助手“小微”，形成“赛马”机制。腾讯总裁刘炽平在二季度业绩会上表示：“微信AI并不需要最强的大模型，更重要的是模型能否适应微信本身的产品需求。” 这解释了为何两套模型并行：WeLM更看重隐私、成本效率和微信场景适配，混元则追求更强的通用能力。对企业而言，AI化并非单一模型通吃，而应根据业务场景选择或自研合适模型，平衡性能、成本与适配性。
数据飞轮效应：腾讯通过业务提供真实任务，模型能力提升后再进入业务，产生新反馈，形成闭环。企业应构建类似机制，让AI在真实业务中持续迭代。
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