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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