騰訊大動作來了！Hy3 preview 打響第一槍

2026 年 4 月 23 日，騰訊發布并開源新一代語言模型 Hy3 preview。

Hy3 preview 是騰訊混元“重建”后首個對外發布的新旗艦模型。也是前 OpenAI 研究員姚順雨加盟騰訊、負責基礎模型研發之后推出的首個旗艦模型。

騰訊首席 AI 科學家姚順雨表示，Hy3 preview 是混元大模型重建的第一步。我們希望通過這次開源和發布，獲得來自開源社區和用戶的真實反饋，幫助我們提升 Hy3 正式版的實用性。與此同時，我們也在繼續擴大預訓練和強化學習的規模，提升模型的智能上限，并通過與騰訊眾多產品的深度 Co-Design，持續提升模型在真實場景中的綜合表現，并開始探索特色模型能力。

Hy3 preview 對騰訊意義是終于拿出了一顆能同時服務超級入口、云業務、開發者工具和企業 agent 的自研底座。

接下來，騰訊 AI 的競爭重點會從“有沒有模型”，轉向“能不能將整個生態跑起來”。

Hy3 preview 已在元寶、ima、CodeBuddy、WorkBuddy、QQ、QQ瀏覽器、騰訊文檔、騰訊樂享、騰訊地圖、騰訊電子簽等首發上線，微信公眾號、和平精英、騰訊新聞、騰訊自選股、騰訊客服、微信讀書等多個主線產品也在陸續上線。

Hy3 preview 是一個快慢思考融合的 MoE 語言模型，總參數 295B，激活參數 21B，最大支持 256K 超長上下文。它在復雜推理、指令遵循、上下文學習、代碼、智能體等能力及推理性能上實現了大幅的提升。

預訓練模型性能：

上下文學習和指令遵循（Context Learning & Instruction Following）：

在各種真實的生產與生活場景，理解雜亂冗長的上下文并遵從復雜多變的規則是模型的首要挑戰。 基于騰訊多種業務場景的靈感，騰訊提出了 CL-bench 和 CL-bench-Life 來創新性地評估模型的上下文學習能力，并在 Hy3 preview 顯著地提升了模型上下文學習和指令遵循能力。 復雜推理（STEM & Reasoning）

推理能力是模型解決各種問題的基礎。Hy3 preview 在 FrontierScience-Olympiad、IMOAnswerBench 等高難度理工科推理任務中表現突出，并在最新的清華大學求真書院數學博資考（26春）和全國中學生生物學聯賽（CHSBO 2025）中取得優異成績，展現出可泛化的強推理能力。

代碼和智能體（Code & Agent）：

代碼和智能體是 Hy3 preview 提升最為顯著的方向。得益于預訓練及強化學習框架的重建和強化學習任務規模的提升，騰訊以較快的速度在 SWE-Bench Verified、Terminal-Bench 2.0 等主流代碼智能體基準以及 BrowseComp、WideSearch 等主流搜索智能體基準中取得了強競爭力的結果。

在數字世界中，代碼關注的是模型在開發環境中的執行能力，搜索則聚焦于開放信息空間中的檢索、篩選與整合能力，兩者共同決定了模型在復雜智能體場景（例如 OpenClaw）中是否真正具備可用性。

開源網址：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy3-preview