腾讯混元 Hy4 预览版于2026年8月28日发布并开源，是一款明确面向生产力场景的新一代大语言模型。它采用混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构，总参数量为7700亿，但单次文本请求约激活490亿参数；同时支持超过100万 tokens 的上下文窗口。腾讯希望它服务于软件工程、科学研究、金融分析以及更广泛的知识工作流程。 1314

不过，Hy4 目前最值得关注的地方，并不是已有证据证明它“全面碾压”竞争对手。它的早期优势主要体现在模型规模、超长上下文、与腾讯产品的深度整合，以及官方公布的使用成本上；现有性能结论则主要来自腾讯自己的评估，领先幅度也相当有限。

Hy4 的核心变化：大模型与超长上下文

Hy4 使用混合专家架构。7700亿这一数字代表模型的总参数量，而约490亿参数会参与一次具体文本请求。这样的设计可以在保留超大模型容量的同时，减少每次请求实际调用的参数规模。不过，最终部署成本、响应速度和并发能力，仍取决于推理集群、通信效率以及完整的系统架构。 1

超过100万 tokens 的上下文窗口，则主要服务于长代码库、多份研究资料、整套业务文档以及跨文件分析等任务。需要注意的是，能够放入更多内容，并不等于模型一定能准确检索、理解和推理所有内容；但更大的上下文容量确实为短上下文模型难以处理的工作流提供了基础。 39

腾讯将 Hy4 描述为处于第一梯队的开源模型，并强调其在模型规模、上下文长度和训练数据方面的扩展。这些属于厂商定位，现有发布信息对具体规格和目标场景的支持更充分，尚不足以据此建立普遍适用的行业排名。 56

主要面向哪些生产力任务？

腾讯公布的重点场景包括：

• 软件工程与智能编码代理
• 前端工程
• 办公与知识工作
• 金融分析
• 科学研究
• 游戏开发
• 跨文件和数据分析

路透社也将软件工程、研究和金融分析列为 Hy4 的主要目标方向；腾讯官方材料及发布报道则进一步覆盖了办公、编码和科学研究等更广泛的生产力场景。 169

这一定程度上解释了腾讯为何强调“模型—产品协同设计”。腾讯表示，Hy4 与 WorkBuddy、CodeBuddy 联合开发，通过真实产品工作流优化智能编码代理和其他生产力能力。换句话说，Hy4 并非只作为一个孤立的 API 发布，而是从一开始就与软件开发和知识工作工具绑定，以便在实际使用环境中验证模型能力。 2614

与 GLM 5.3、Kimi K3 的表现比较

腾讯对 Hy4 进行了一项盲测：163名内部专家评估了203项工程任务。公布的平均分如下：

• Hy4 预览版： 2.99/4.00
• Kimi K3： 2.94/4.00
• GLM 5.3： 2.92/4.00

在这项评估中，Hy4 略高于两款对比模型。腾讯公布的对阵结果显示，Hy4 对 GLM 5.3 的胜率为46.8%，对 Kimi K3 的胜率为51.2%，其余为平局或落败。 530

但这组数据更适合作为早期信号，而不是最终行业排名。测试由腾讯内部专家完成，任务也来自工程场景；同时，模型之间的分差很小。它不能证明 Hy4 在独立基准、其他领域或所有真实工作负载中都更强。

较为稳妥的结论是：Hy4 在腾讯这项内部工程测试中表现具有竞争力，并以微弱优势超过了 GLM 5.3 和 Kimi K3。 530

模型还参与了自身研发流程的优化

围绕 Hy4 的另一个亮点，是腾讯称该模型已经参与优化自身开发流程的部分环节。按照腾讯的说法，Hy4 曾协助改进训练方法、数据策略、评估流程、底层算子和推理系统。这可以被视为一种早期的递归自我改进尝试：模型参与提出或评估修改方案，而这些方案又被用于改进模型的训练与运行系统。 14

腾讯还表示，模型通过分析推理瓶颈，围绕算子融合和通信效率进行了多轮优化，使端到端推理吞吐量较基线提升31.8%。这属于腾讯公布的工程结果，现有材料没有提供独立审计或第三方复现，因此更适合被理解为腾讯研发方法的一个案例，而不是已经普遍验证的性能指标。 56

如何使用 Hy4？

Hy4 预览版已经作为开源模型发布，并可通过腾讯产品及合作平台访问。发布时列出的入口包括：

• WorkBuddy
• CodeBuddy
• 元宝
• ima
• 腾讯云 TokenHub
• OpenRouter

发布初期，WorkBuddy 和 CodeBuddy 提供为期两周的免费体验；开发者则可以通过 TokenHub 或 OpenRouter 接入模型。具体可用性、额度和产品功能可能因地区及平台而异。 5914

API 价格

据报道，TokenHub 国际版价格为：

• 输入： 每百万 tokens 0.834美元
• 输出： 每百万 tokens 2.501美元
• 缓存输入： 每百万 tokens 0.042美元

对于需要反复提交同一代码库、文档集合或固定系统提示词的应用，缓存价格尤其值得关注。不过，实际项目成本仍会受到提示词长度、输出长度、缓存命中率、并发量以及具体服务商等因素影响。 1114

为什么 WorkBuddy 是这次发布的关键？

Hy4 并不是腾讯单独发布的一款模型，而是腾讯将模型研发与生产力应用绑定的整体战略的一部分。根据所提供的发布背景，WorkBuddy 于2026年3月推出，目标是把混元能力嵌入日常工程和知识工作任务中。腾讯及部分报道将 WorkBuddy 定位为“中国版 Codex”，但这属于产品定位或市场宣传说法，并非经过独立验证的市场排名。 3

这种产品绑定也解释了 Hy4 发布后受到关注的原因。报道显示，Hy4 于8月28日接入 WorkBuddy 后，用户需求一度造成任务队列积压，腾讯随后扩充推理资源。排队现象说明用户和开发者兴趣较高，但本身并不能证明模型质量。 4

腾讯混元近期的迭代速度同样是这次发布的重要背景。相关报道援引的信息称，腾讯在2月重建基础设施后，混元大模型平均约每两个月迭代一个主要版本；Hy4 被描述为公司约六个月内推出的第三个主要模型版本。腾讯还表示，下一版 Hy4 已在计划中，但现有证据并未给出确定发布日期或最终规格。 23

结论：Hy4 的价值在于组合，而非单一跑分

Hy4 预览版的意义，来自四个因素的叠加：7700亿总参数规模、超过100万 tokens 的上下文窗口、面向生产力代理的产品定位，以及通过腾讯产品和 API 合作伙伴提供的开放使用方式。

它在腾讯内部工程盲测中以2.99/4.00的成绩略高于 GLM 5.3 和 Kimi K3，但这组结果不应被解读为 Hy4 已经全面领先。对开发者来说，更实际的问题是：它的长上下文处理、编码能力、价格，以及与 WorkBuddy 或 CodeBuddy 的整合，是否能改善某个具体工作流。

对研究人员和企业采购方而言，下一步更值得等待的是独立测试、更加清晰的部署与推理性能文档，以及在腾讯内部任务集之外的真实使用数据。

腾讯混元 Hy4 预览版于2026年8月28日发布并开源，是一款明确面向生产力场景的新一代大语言模型。它采用混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构，总参数量为7700亿，但单次文本请求约激活490亿参数；同时支持超过100万 tokens 的上下文窗口。腾讯希望它服务于软件工程、科学研究、金融分析以及更广泛的知识工作流程。 1314

不过，Hy4 目前最值得关注的地方，并不是已有证据证明它“全面碾压”竞争对手。它的早期优势主要体现在模型规模、超长上下文、与腾讯产品的深度整合，以及官方公布的使用成本上；现有性能结论则主要来自腾讯自己的评估，领先幅度也相当有限。

Hy4 的核心变化：大模型与超长上下文

Hy4 使用混合专家架构。7700亿这一数字代表模型的总参数量，而约490亿参数会参与一次具体文本请求。这样的设计可以在保留超大模型容量的同时，减少每次请求实际调用的参数规模。不过，最终部署成本、响应速度和并发能力，仍取决于推理集群、通信效率以及完整的系统架构。 1

超过100万 tokens 的上下文窗口，则主要服务于长代码库、多份研究资料、整套业务文档以及跨文件分析等任务。需要注意的是，能够放入更多内容，并不等于模型一定能准确检索、理解和推理所有内容；但更大的上下文容量确实为短上下文模型难以处理的工作流提供了基础。 39

腾讯将 Hy4 描述为处于第一梯队的开源模型，并强调其在模型规模、上下文长度和训练数据方面的扩展。这些属于厂商定位，现有发布信息对具体规格和目标场景的支持更充分，尚不足以据此建立普遍适用的行业排名。 56

主要面向哪些生产力任务？

腾讯公布的重点场景包括：

• 软件工程与智能编码代理
• 前端工程
• 办公与知识工作
• 金融分析
• 科学研究
• 游戏开发
• 跨文件和数据分析

路透社也将软件工程、研究和金融分析列为 Hy4 的主要目标方向；腾讯官方材料及发布报道则进一步覆盖了办公、编码和科学研究等更广泛的生产力场景。 169

这一定程度上解释了腾讯为何强调“模型—产品协同设计”。腾讯表示，Hy4 与 WorkBuddy、CodeBuddy 联合开发，通过真实产品工作流优化智能编码代理和其他生产力能力。换句话说，Hy4 并非只作为一个孤立的 API 发布，而是从一开始就与软件开发和知识工作工具绑定，以便在实际使用环境中验证模型能力。 2614

与 GLM 5.3、Kimi K3 的表现比较

腾讯对 Hy4 进行了一项盲测：163名内部专家评估了203项工程任务。公布的平均分如下：

• Hy4 预览版： 2.99/4.00
• Kimi K3： 2.94/4.00
• GLM 5.3： 2.92/4.00

在这项评估中，Hy4 略高于两款对比模型。腾讯公布的对阵结果显示，Hy4 对 GLM 5.3 的胜率为46.8%，对 Kimi K3 的胜率为51.2%，其余为平局或落败。 530

但这组数据更适合作为早期信号，而不是最终行业排名。测试由腾讯内部专家完成，任务也来自工程场景；同时，模型之间的分差很小。它不能证明 Hy4 在独立基准、其他领域或所有真实工作负载中都更强。

较为稳妥的结论是：Hy4 在腾讯这项内部工程测试中表现具有竞争力，并以微弱优势超过了 GLM 5.3 和 Kimi K3。 530

模型还参与了自身研发流程的优化

围绕 Hy4 的另一个亮点，是腾讯称该模型已经参与优化自身开发流程的部分环节。按照腾讯的说法，Hy4 曾协助改进训练方法、数据策略、评估流程、底层算子和推理系统。这可以被视为一种早期的递归自我改进尝试：模型参与提出或评估修改方案，而这些方案又被用于改进模型的训练与运行系统。 14

腾讯还表示，模型通过分析推理瓶颈，围绕算子融合和通信效率进行了多轮优化，使端到端推理吞吐量较基线提升31.8%。这属于腾讯公布的工程结果，现有材料没有提供独立审计或第三方复现，因此更适合被理解为腾讯研发方法的一个案例，而不是已经普遍验证的性能指标。 56

如何使用 Hy4？

Hy4 预览版已经作为开源模型发布，并可通过腾讯产品及合作平台访问。发布时列出的入口包括：

• WorkBuddy
• CodeBuddy
• 元宝
• ima
• 腾讯云 TokenHub
• OpenRouter

发布初期，WorkBuddy 和 CodeBuddy 提供为期两周的免费体验；开发者则可以通过 TokenHub 或 OpenRouter 接入模型。具体可用性、额度和产品功能可能因地区及平台而异。 5914

API 价格

据报道，TokenHub 国际版价格为：

• 输入： 每百万 tokens 0.834美元
• 输出： 每百万 tokens 2.501美元
• 缓存输入： 每百万 tokens 0.042美元

对于需要反复提交同一代码库、文档集合或固定系统提示词的应用，缓存价格尤其值得关注。不过，实际项目成本仍会受到提示词长度、输出长度、缓存命中率、并发量以及具体服务商等因素影响。 1114

为什么 WorkBuddy 是这次发布的关键？

Hy4 并不是腾讯单独发布的一款模型，而是腾讯将模型研发与生产力应用绑定的整体战略的一部分。根据所提供的发布背景，WorkBuddy 于2026年3月推出，目标是把混元能力嵌入日常工程和知识工作任务中。腾讯及部分报道将 WorkBuddy 定位为“中国版 Codex”，但这属于产品定位或市场宣传说法，并非经过独立验证的市场排名。 3

这种产品绑定也解释了 Hy4 发布后受到关注的原因。报道显示，Hy4 于8月28日接入 WorkBuddy 后，用户需求一度造成任务队列积压，腾讯随后扩充推理资源。排队现象说明用户和开发者兴趣较高，但本身并不能证明模型质量。 4

腾讯混元近期的迭代速度同样是这次发布的重要背景。相关报道援引的信息称，腾讯在2月重建基础设施后，混元大模型平均约每两个月迭代一个主要版本；Hy4 被描述为公司约六个月内推出的第三个主要模型版本。腾讯还表示，下一版 Hy4 已在计划中，但现有证据并未给出确定发布日期或最终规格。 23

结论：Hy4 的价值在于组合，而非单一跑分

Hy4 预览版的意义，来自四个因素的叠加：7700亿总参数规模、超过100万 tokens 的上下文窗口、面向生产力代理的产品定位，以及通过腾讯产品和 API 合作伙伴提供的开放使用方式。

它在腾讯内部工程盲测中以2.99/4.00的成绩略高于 GLM 5.3 和 Kimi K3，但这组结果不应被解读为 Hy4 已经全面领先。对开发者来说，更实际的问题是：它的长上下文处理、编码能力、价格，以及与 WorkBuddy 或 CodeBuddy 的整合，是否能改善某个具体工作流。

对研究人员和企业采购方而言，下一步更值得等待的是独立测试、更加清晰的部署与推理性能文档，以及在腾讯内部任务集之外的真实使用数据。