腾讯混元发布 Hy4 preview
来自 Tencent Hunyuan Research · 期号 2026-08-28
摘要
腾讯混元发布 Hy4 preview，770B 参数、49B 活跃参数、1M 上下文窗口，是混元迄今能力最强的模型。 最大的提升集中在长周期软件工程、文档密集型办公和科学研究上。在软件工程方面，它更擅长理解、规划、调试和验证长周期开发任务；在办公分析方面，能把散落在多个文件中的杂乱上下文转化为文档、表格和演示文稿。 在科学计算上，Hy4 preview 与 Hyra 配合，将磷脂双分子层分子动力学模拟加速 2.0 倍，单张 H20 GPU 可处理 30 万原子；在凝聚态物理中，它将量子输运器件的高能带平均泄漏从 48.2% 降至 4.8%；在三维 Blaschke–Lebesgue 问题上，将体积下界从 0.380799 推至 0.41104，距 Meissner 四面体猜想仅剩 2% 的差距。 在腾讯内部 163 名专家对 203 个工程任务的盲评中，Hy4 preview 略优于 GLM 5.3（2.99 vs 2.92）和 Kimi K3（2.99 vs 2.94）。 Hy4 preview 已开源，可通过腾讯云、OpenRouter 以及 CodeBuddy、WorkBuddy、元宝、ima 等产品使用。API 定价为：缓存输入 $0.042/百万 token，输入 $0.834/百万 token，输出 $2.501/百万 token。 本文是模型发布公告，附有完整 benchmark 表格。
深读
导读 腾讯混元发布 Hy4 preview，一个 770B 参数、49B 活跃参数、1M 上下文窗口的开源模型。它在长周期软件工程、文档密集型办公和科学研究上提升最大，并在分子动力学、凝聚态物理和纯数学问题上取得了可量化的突破。读完能了解这款模型的核心能力、关键 benchmark 成绩以及当前已知的局限。 关键信息 - 模型规格：770B 总参数，49B 活跃参数，1M token 上下文窗口。 - 内部盲评：163 名腾讯专家对 203 个工程任务打分，Hy4 preview 平均分 2.99，略高于 GLM 5.3（2.92，胜率 46.8%）和 Kimi K3（2.94，胜率 51.2%）。 - 分子动力学加速：与 Hyra 配合，32,512 原子的磷脂双分子层模拟在已优化的 JAX 实现上再加速 2.0 倍，单步 54.9 ms，单张 H20 GPU 可处理 30 万原子。 - 凝聚态物理：低温量子输运器件的高能带平均泄漏从基线 48.2% 降至 4.8%，并生成了交互式模拟器。 - 纯数学突破：三维 Blaschke–Lebesgue 问题的体积下界从 0.380799 推至 0.41104，距 Meissner 四面体猜想给出的 0.41986 仅剩 2% 的差距。 - 推理系统优化：自主诊断推理系统瓶颈，通过算子融合和通信效率优化，将端到端吞吐量提升 31.8%，且在不同上下文长度和并发水平下保持稳定。 - API 定价：每百万 token 缓存输入 $0.042，输入 $0.834，输出 $2.501。 逐节讲解 新一代旗舰模型 Hy4 preview 在模型规模、上下文长度和训练数据三个维度上做了扩展。更强的预训练和大幅增大的后训练叠加，带来了混元测得的跨代最大能力提升，使 Hy4 preview 处于开源模型的前沿。 面向生产力的能力提升 模型训练数据来自腾讯内部软件工程师、游戏开发者、金融分析师和安全专家等顶尖专家的实际工作。具体提升体现在四个领域： - 软件工程：更擅长理解、规划、调试和验证长周期开发任务，前端工作的视觉品味和交互质量也有提升。 - 办公与分析：能将散落在多个文件中的杂乱上下文转化为文档、表格和演示文稿，在数据分析、方程和财务模型上更精确。 - 游戏开发：单条 prompt 即可生成可玩原型，并能与游戏引擎流畅协作，支持多轮迭代。 - 科学研究：在 AI 研究、分子动力学、凝聚态物理和纯数学上均有进展。 自主研究与工程能力 Hy4 preview 能同时管理多个 Codex 会话，并根据结果调整研究方向。在一个小模型后训练任务中，它作为研究者协调 Codex 同时优化多个评估目标，在所有 8 个 benchmark 上均超过了 Codex 独立探索的成绩。在推理系统优化中，它自主诊断瓶颈并执行多轮优化，将端到端吞吐…