腾讯混元 Hy4 preview 发布，稳居开源模型第一梯队

Hy4 preview 核心参数与定位

8 月 28 日，腾讯混元发布并开源新一代大语言模型 Hy4 preview，总参数 770B、激活参数 49B，上下文长度突破 1M，在代码、办公、科学等真实生产力任务上展现出卓越能力。

Hy4 preview 在模型尺寸、上下文长度、数据规模上都进行了显著的扩展，预训练和后训练的共同进步带来了智能水平的又一次巨大提升，稳居开源模型第一梯队。

生产力场景深度协同验证

混元持续与 CodeBuddy / WorkBuddy 等产品深度协同，优化生产力场景的真实用户体验。在腾讯内部组织的 163 名内部专家、203 个工程任务的盲测中，Hy4 preview（均分 2.99/4）略优于 GLM 5.3（均分 2.92/4.00) 和 Kimi K3（均分 2.94/4.00）。

Hy4 preview 定位“为生产力而生”的模型，通过与软件工程、游戏、金融、安全等顶尖腾讯专家的高质量数据共建，以及与 WorkBuddy 等产品的深度协同（Co-Design），模型在各类真实生产力任务上取得显著进步。

四大核心场景能力升级

具体来看，在软件工程场景下，模型增强了长程开发任务的理解、规划、调试与验证能力，进一步提升前端开发的视觉审美和交互质量。

在办公分析场景下，显著提升了复杂办公环境理解和金融分析能力，着重优化数据分析、跨文件协作，完成从信息处理到文档、表格与演示文稿交付的完整流程。

在游戏开发场景中，增强了一句需求直接生成可玩原型能力，并能熟练使用游戏引擎，开发者可以通过多轮交互持续完善复杂游戏项目。

在科学研究场景下，显著提升复杂科研问题的理解、推理与求解能力，模型在 AI 研发、分子动力学模拟、凝聚态物理、基础数学等各类场景中均有长足进步。

递归自我改进与推理优化能力

Hy4 preview 在自身研发的全链路过程中发挥了积极价值，首次参与训练方法、数据策略、评估体系和底层算子的自动优化。模型提出方案、运行实验并根据结果继续迭代，实验产生的代码、日志和反馈进入下一轮探索，形成初步的递归自我改进闭环。

Hy4 preview 还通过自主分析推理系统瓶颈，并围绕算子融合、通信优化等方向开展多轮优化，端到端吞吐相较基线提升 31.8%，在不同上下文长度和并发度下均取得稳定收益，初步展现了自主开展推理基础设施优化的能力。

开源与商业化落地路径

Hy4 preview 已经开源，并在 WorkBuddy/CodeBuddy 国内版及国际版、元宝、ima 等腾讯产品同步首发，用户可直接通过产品体验，还可以通过腾讯云 Tokenhub 和 OpenRouter 接入 API 使用。定价方面，Hy4 preview 继续走普惠的高性价比路线，输入 6 元/百万 tokens，输出 18 元/百万 tokens，缓存命中 0.3 元 / 百万 tokens。

为进一步收集用户对模型的反馈以进一步提升模型性能，WorkBuddy/CodeBuddy 将面向用户开展为期 2 周的限时免费活动。

自 2 月重建基础设施以来，混元大模型平均每两个月迭代一次大版本。通过 preview 先行、正式版跟进的方式，混元把真实世界的反馈持续引入研发过程，让模型在解决实际问题中进步。按照这一节奏，Hy4 的下一版模型也将在近期陆续上线。