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前OpenAI研究员姚顺雨交出加入腾讯后的份答卷。

4月23日，腾讯混元发布Hy3preview语言模型并将该模型开源。姚顺雨说，这是混元大模型重建的步。

去年12月，他入职腾讯后出任“CEO/总裁办公室”席AI科学。今年2月，腾讯混元重建了预训练和强化学习的基础设施，两个月后，Hy3preview终于面世。

上月，腾讯管已在业绩发布会上预告该模型，并给予颇评价，称这是次混元模型的重大升。此次Hy3preview则公布了些参数。这是个快慢思考融的混模型，总参数295B，激活参数21B，大支持256K上下文长度。

从定位看，Hy3preview主Agent能力、上下文学习能力、复杂理能力和代码能力。从基准测试得分看，该模型的能力仍与Gemini-3.1-Pro、GPT-5.4xhigh有差距，但在部分基准测试中得分接近或于国内的大模型Kimi-K2.5和GLM-5。

上下文学习和指令遵循能力面，Hy3preview在AdvancedIF（复杂指令遵循）和AALCR（长上下文理）基准测试中得分低于Gemini-3.1-Pro、GPT-5.4xhigh，但过Kimi-K2.5和GLM-5，LongBenchv2（长上下文理）测试得分于Kimi-2.5。在腾讯混元提出的两个针对上下文学习能力的CL-bench和CL-bench-Life基准测试中，Hy3preview得分低于两个海外模型，但于Kimi-K2.5和GLM-5。

复杂理能力面，Hy3preview在FrontierScience-Olympiad（科学理）和IMOAnswerBench（数学理）基准测试中得分过Kimi-K2.5和GLM-5，低于两个海外模型。在GPQADiamond（博士科学问题）基准测试中，Hy3preview得分过Kimi-K2.5，低于其他三个模型。在全国中学生生物学联赛(CHSBO2025)中，Hy3preview得分。

代码与智能体能力面，Hy3preview在SWE-BenchVerified（解决现实世界软件问题）、Terminal-Bench2.0（智能体端到端执行）、BrowseComp（互联网上定位关联信息）基准测试中，得分都低于Claude-Opus-4.6和GLM-5，Terminal-Bench2.0得分过Kimi-K2.5。Hy3preview在WildClawBench（智能体真实落地能力）、ClawEval（真实世界任务中的智能体能力）测试中的得分过Kimi-K2.5，低于GLM-5和Claude-Opus-4.6。在针对真实开发场景表现的混元内部测评集中，Hy3preview得分过Kimi-K2.5。

从些基准测试得分可以看到，相比上代的Hy2，泡沫板橡塑板专用胶Hy3preview与头部模型之间的差距有所缩小。

姚顺雨表示，希望通过开源和发布获得来自开源社区和用户的真实反馈，帮助混元提升Hy3正式版的实用。混元也在继续扩大预训练和强化学习规模，提升模型的智能上限，并通过与腾讯众多产品的协同设计，提升模型在真实场景中的综表现，并开始探索特模型能力。

今年1月，姚顺雨在入职腾讯后的次公开亮相中，也提到模型智能水平的重要。姚顺雨称，ToC和ToB市场的底层逻辑已经不同。ToC市场的大部分用户在大部分时间不需要强的智能，但在ToB域，智能越代表生产力越、溢价空间越大，企业市场对模型能力的付费意愿已呈现端的头部应。

姚顺雨表示，在编程等频且严肃的生产力场景中，较弱模型产生的错误需要人工耗费大量精力去排查，隐成本远模型差价，因此ToB市场正走向分化，强模型和弱模型的差距将明显。而在ToC市场，姚顺雨还表示，单纯的模型参数竞赛已不是全部，未来的核心竞争力在于对语境（Context）的捕捉。

姚顺雨当时还谈到模型“刷榜”，称国内对刷榜或数字看得重，AnthropicClaude在编程或软件工程榜单上的排行不是的，但行业都知道它好。据了解，腾讯混元此前已确立了模型追求实用的原则，其中就包括评测真实，要求主动跳出易被“刷榜”的公开榜单并通过自建题目等式评估和改进模型能力。

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