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走进商业背后的故事

Hy4 从量变走向质变

撰文/  陈邓新

编辑/  李   季

排版/  Annalee

大模型的竞争焦点，出现了重大跃迁。

过去，大模型比的是谁的参数更大、谁的算力更强；现在，比的是谁能真正深入生产力场景、谁能真正满足复杂工作需求、谁能真正提升全局效率。

基于此，大模型从 Chatbot 走向 Work。

2026 年 11 月 4 日，腾讯混元发布了 Hy4 正式版，相较之前的 Preview 版，Agent 能力以及真实生产力任务能力得到全面强化，模型性能大幅提升的同时也延续了定价策略，追求极致性价比。

由此一来，混元大模型可以离用户更近，更容易解决 Work 中的各类痛点，从而释放更大的商业价值，打造正循环的 AI 生态。

一言以蔽之，Hy4 正式版为真实生产力而生。

技术转化为业务成果才是关键

大模型时代，Token 出现了爆炸式增长。

国家数据局的统计显示，我国日均 Token 调用量已从 2024 年初的 1000 亿，增长至 2026 年 7 月的超 500 万亿，两年时间增长超 5000 倍。

问题在于，真实任务场景中跑通 Token 链路的企业仍是少数。

德勤中国的数据显示，目前高达 92% 的企业已开展 AI 应用试点，但仅有 8% 的企业认为 AI 投入实现了财务和战略收益，仅 4% 的企业认为真正实现了 AI 组织级转型。

这意味着，过去数年大多数企业积极拥抱 AI，没有拿到满意的结果。

究其原因，模型军备竞赛如火如荼，但整体侧重于模型能力而非真实任务场景，智能涌现虽然热闹，却没有重塑企业的生产力。

唯有跑通真实生产力场景，才可以真正将技术转化为业务成果。

正因为如此，Hy4 的总参数为 770B，激活参数为 49B，聚焦的是在真实任务中连续工作，并将技术转化为业务成果，从而解决 AI 落地的 " 最后一公里 "。

为此，Hy4 显著扩展了预训练和后训练规模，首次引入了视觉能力，并大幅提升了指令遵循、长文理解、长程任务、深度研究等各项综合能力。

通俗易懂地说，Hy4 更容易胜任游戏、设计等复杂的产品开发任务，更省心完成金融、法律等高价值的办公任务，更高效承担数学、物理等主流学科尖端的科研任务。

关于此，从相关数据可见一斑。

WorkBuddy 的评测数据显示，Hy4 的任务通过率为 96.15%，在 12 个细分场景中的 9 个位列国内模型第一；在游戏开发中，Hy4 在 20 类游戏配置场景中的准确率为 97.28%，经 Agent 自主校验修复后达 99.32%；在金融场景中，来自 213 位金融领域从业者的盲测数据显示，Hy4 综合得分为 61.63 分，稳居国产模型第一梯队，与海外旗舰模型的效果进一步缩小……

Hy4 的模型能力跃升，也获得国际权威模型测试榜单的高度认可，在 Artificial Analysis 智能指数榜单上位列中国模型第二，Agent Arena 榜单居开源模型第一。

Artificial Analysis 并非单一跑分，而是一个综合了覆盖复杂推理、代码生成与调试、工具调用、多模态理解、长程规划以及科学问题求解等核心能力的高难度评测。

也因为如此，其评测成果被 OpenAI、Anthropic、Google 等全球顶尖的模型公司引用，具有极高的参考价值以及权威性。

Hy4 在 Artificial Analysis 测试中表现可圈可点，也证明在基础模型能力上的扎实积累。

Agent Arena 的测试数据显示， Hy4 单任务成本约为 0.78 美元，而 Kimi K3.1 Pro 约为 2.11 美元，性价比大幅领先。‌

真实进入企业核心任务环节

以上可见，Token 的衡量指标不仅仅是消耗量，价值转化更为重要。

如果跑不通真实场景，Token 消耗再多、Token 价格再便宜也无济于事；反之，可以高效解决实际问题，则可以成功占领消费心智。

简而言之，每一个 Token 都要物有所值。

这对模型提出了更高的要求，生产即交付成为关键所在，锌刻度在实际体验中发现 Hy4 在进行长程任务、深度研究等时无需返工。

以股票分析为例，中际旭创为公募基金第一大重仓股，股票代码为 300308，锌刻度要求为其制作一份首次覆盖报告及可复算财务模型，数据截止时间为 2026 年 11 月 4 日，交付方式为一份 A4 研报 PDF 和估值模型 xlsx。

其中，在指令里面，故意标错了中际旭创股票代码的后缀。

股票代码后缀标明的是上市所在地，不影响模型正常读取股票代码并进行后续操作，但如果没有发现错误则让研报失去了专业性。

一开始，Hy4 就进行了勘误，指出中际旭创的正确股票代码后缀为 300308.SZ，上市地点为深交所，而非上交所，并附加了港股代码 03308.HK。

这之后，围绕公司的财务数据以及行业势态进行了竞争力分析、驱动增长分析，并对未来三年利润表、资产负债表和现金流量表以及收入、利润率、营运资本、资本开支、融资、分红等进行了假设性分析。

整个过程耗时一小时七分钟，成品仅需删除红色标注的更正错误，再附加上证券公司名称、Logo、联系方式，以及分析师的邮箱、证书编号等基础信息即可出炉。

公开资料显示，券商行业制作首次覆盖报告及可复算财务模型，传统方式耗时为数‌周至数月‌不等。

这意味着，Hy4 可以真正进入企业的核心任务环节。

汇添富基金表示：" 投资研究对宏观环境、行业基本面、财务与估值假设的可复核性要求较高。Hy4 能够清晰地理解用户意图，并明确给出计算依据与适用假设，以便投研人员核对结论，判断输出结果是否适用于具体研究问题，提升了输出结论的可信度。"

另外，Hy4 新增了比文字理解更直观的视觉理解能力，在游戏开发、产品 3D 建模、DIY 装修效果等方面大有裨益。

锌刻度在测试上述任务时发现毫无压力，因而刻意上了强度：裁剪了一张室内拍摄的图片，隐去了重要的地理特征信息，要求 Hy4 通过有限的图片细节识别出拍摄时所在的那栋建筑。

须知，普通人如若不熟悉该地，单凭图片也是一头雾水，属实有点强人所难。

接受任务之后，Hy4 立即发现 EXIF 里只剩一个方向标记，没有 GPS、拍摄时间或机型等关键信息，转而对图片进行拍摄角度分析，装修环境的风格分析等，并排除了一些地点猜测，同时反馈 " 想精确到建筑，给我一条线索就够 "。

在得到 " 重庆 " 这条线索之后，Hy4 最终锁定了拍摄地点为重庆喜来登大酒店，即重庆南滨路上那两栋金色尖顶双子塔建筑。

不难看出，Hy4 的视觉理解能力颇为惊艳。

协同设计谋求共同生长

事实上，Hy4 如此懂用户，离不开底层逻辑的焕新。

传统模型设计思路为自上而下，即从技术出发寻找应用场景，用户体验总是难以量化，进而步调不一致。

重建之后的腾讯混元，设计思路迭代为协同设计，大模型深入 WorkBuddy、元宝、企业微信等高频场景，得以融入真实业务流，从而实现产品与模型的深度融合。

一言以蔽之，从 " 猜你所想 " 走向 " 懂你所需 "。

以 WorkBuddy 为例，正式上线 7 个月里，累计迭代 100 个大版本，不断提升交互体验、拓展能力边界、增强用户黏性、打通场景壁垒，最终完成了 90 亿次用户任务请求。

正因为如此，WorkBuddy 企业版才得以落地 50 多个行业，覆盖 50% 中国企业 500 强、六成中国企业 100 强。

此背景下，腾讯混元与 WorkBuddy 进行了深度协同，共同优化产品，提升用户体验。混元也逐步赢得了用户的认可——在 WorkBuddy 的自选模型用户中，60% 的用户选择了混元大模型。

需要注意的是，Hy4 在 WorkBuddy 上线首日遇到大量用户触及额度情况，目前腾讯已针对 Hy4 推理集群进行十倍扩容，同时提升用户免费体验额度，持续动态调配资源。

在腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生与腾讯首席 AI 科学家姚顺雨的对谈中，后者曾表示：" 在联合做产品、开展对齐工作时，会涉及很多不同的角色：产品团队要明确要解决的问题和方向，模型团队要思考如何通过技术满足需求；同时还要回到数据层面，明确数据应该如何标注、标注到什么颗粒度、什么是好的标注、什么是不好的标注，以及哪些行为需要奖励、哪些需要惩罚。"

产品思维是协同设计的骨架，换位思考则是协同设计的底色。

在协同设计中，不同部门考虑的优先级不一样难免出现分歧，处理得当才可以达到 1+1 大于 2 的效果，这就要求换位思考，即跳出自身的视角，理解各方诉求与约束，在共识基础上对齐目标，追求的是长期合作关系，最终实现高效协同。

譬如，在与元宝对齐中，腾讯混元派出了后训练团队最强的骨干力量，先帮助元宝把后训练工作做好，不计一时的得失，最终实现了产品共赢。

凭借用户、数据、生态的深度连接，混元进入良性循环的协作状态，任务越繁重、场景越复杂、挑战越艰巨，反馈也就越有价值、迭代也就越贴近真实需求，最终在真实场景中与腾讯的产品矩阵共同生长。

从这个角度来看，混元大模型已从量变走向了质变。

END

陈邓新

邮箱：cdx@cpcw.com

简介：投资改变生活

重点关注领域：上市公司、新能源

锌刻度

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