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混元Hy4 preview开源：小团队能交付，但仍需人工把关

腾讯正式发布了混元 Hy4 preview 模型——总参数约 7700 亿、激活参数 490 亿，上下文长度突破百万级，重点面向 Agent、代码开发与生产力场景进行优化。相比上一代，Hy4 preview 在多步骤 Agent 协同、代码编写与复杂工程处理、任务拆解与长链路执行、指令遵循和上下文承接等方面都有明显提升。

在具体能力上，Hy4 对代码的理解、生成与修改能力加强，能处理更复杂的工程任务；在办公与生产力场景中，增强了文档处理、信息分析、办公自动化、网页生成、跨工具协作与游戏开发等能力。游戏方向上，模型能把一句话需求快速落成可玩原型，并能熟练使用游戏引擎，通过多轮交互逐步完善复杂项目；科研场景也能在理解与推理复杂问题上提供更强的支持。

值得注意的是，Hy4 在自身研发流程中也参与了全链路的自动优化：不仅在训练方法、数据策略与评估体系上提出方案并运行实验，还参与底层算子与推理基础设施的多轮优化。模型能识别推理瓶颈，围绕算子融合与通信等方向做优化，使端到端吞吐比基线提升约 31.8%，在不同上下文长度与并发设置下都保持稳定收益，初步展现出对推理基础设施开展自主优化的能力。 龙8头号玩家

Hy4 preview 已被开源并同步部署到腾讯内部与对外产品中，同时通过云端接口对外提供接入。定价继续走亲民路线：输入侧约 6 元/百万 tokens、输出侧约 18 元/百万 tokens，缓存命中计费更低。为收集用户反馈，相关产品还会开展限时免费体验活动。

我们的实测（基于 WorkBuddy）表明，Hy4 的 Agent 已经具备“把一件事做完”的能力：它能并行抓取大量网页、整合时效信息，并产出结构化的交付物。以一次为 30 人开发团队选购 AI 编程工具的调研任务为例，生成的报告整体完整、信息覆盖面广，能捕捉到像 Copilot 注册策略变化这类容易被忽略的动态政策。但在若干关键事实与成本口径上仍有遗漏或计算错误，导致最终报告未能完全达标——典型问题是漏查或误用某项年付价格，造成横向成本比较口径不一致，从而影响结论的准确性。

结论是：Hy4 preview 显著提升了小型团队借助 Agent 完成交付的能力，能在信息检索、任务拆解与多轮执行上大幅减轻人力负担，但在关键节点仍需要人工把关与核验，尤其是对事实性细节、价格与合规类信息必须进行人工复核，才能把好最后一公里。 龙8头号玩家

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