移动通信网 林知远
11月4日，腾讯混元正式发布新一代大语言模型Hy4，并宣布将近期开源模型权重、发布模型系统卡片。相比Hy4 preview版本，Hy4在预训练和后训练两个阶段显著扩展了数据和训练规模，参数规模从Hy3系列的不到300B跃升至770B，首次跻身最强开源模型行列。这是腾讯混元自今年2月重建基础设施以来，平均每两个月推出一个大版本的最新成果。Hy4首次引入视觉理解能力，可完成细粒度图像处理、复杂图表分析和数学视觉推理等任务，并首次支持Computer Use能力，能够结合命令行和图形界面处理各类任务。针对Blender、CAD等专业软件和跨应用长程任务，混元开展了专项训练，大幅提升专业任务的规划与执行能力。腾讯方面同步披露，Hy4已在腾讯云Tokenhub、WorkBuddy/CodeBuddy、元宝、企业微信、ima等产品上线，API同步接入OpenRouter、Hermes、OpenCode等平台。
【关键数据】
[1] Hy4参数规模770B（Hy3系列不到300B）
[2] 金融众测得分Hy4为3.04分，579个真实金融任务中位居开源第一
[3] 幻觉率从12.95%降至7.2%，猜测错误率从23.1%降至5.6%
[4] WorkBuddy平均效果得分83.18分，任务通过率96.15%
[5] 定价：输入6元/百万tokens、输出18元/百万tokens、缓存命中0.3元/百万tokens
技术层面，Hy4的突破集中在三个维度。第一是视觉理解与推理的融合，通过视觉理解、推理和工具调用三类能力的协同，模型可以处理图像、图表与数学视觉推理交织的复合任务。第二是长程智能体能力，借助上下文学习能力的持续提升，模型能理解多源复杂信息，在多个项目并行推进时理清各项目推进历史与最新进展，识别待跟进任务、需准备会议和临近截止事项。第三是搜索与事实一致性优化，混元启动了针对时效检索、多源信息整合与事实一致性校验的专项优化，自建测试显示Hy4的幻觉率从preview版的12.95%降至7.2%，猜测导致的错误率从23.1%降至5.6%，降幅分别达5.75个百分点和17.5个百分点。在前端与游戏开发方面，混元与腾讯IEG专业游戏开发者合作，实现对UE、Unity、Godot等主流引擎的深度适配，GameDev和GameLogic评测分别提升19.1%和9.8%。
竞争格局方面，Hy4在金融领域的横向对比数据最具说服力。混元联合腾讯金融科技FiT组织了213位专家的金融众测，其中153位来自外部头部金融机构，七成拥有五年以上工作经验。基于579个真实金融任务的结果显示，Hy4众测得分3.04分，综合表现位居开源模型第一，高于DeepSeek-V4.1-Flash-1017的2.97分、Kimi K3.1 Pro的2.68分和GLM-5.3的2.68分。在金融智能体公司讯兔科技的内部评测IRAB中，Hy4较Hy4 preview提升12.03个百分点。办公场景方面，Hy4在WorkBuddy上的平均效果得分83.18分，任务通过率96.15%，12个评测场景中9个排名国内第一。在涵盖7大学科、123项可执行研究任务的TenureTrail内部评测中，Hy4在数学构造、物理建模、地球环境、系统工程和社会经济决策等领域均展现出扎实能力。不过混元团队也坦承，Hy4虽已是 strongest开源模型之一，但与顶尖闭源模型仍存在较大差距。
商业化策略上，Hy4采取性能升级、定价不变的打法：输入6元/百万tokens，输出18元/百万tokens，缓存命中仅0.3元/百万tokens，在模型性能大幅超越preview版的情况下维持原有价格体系。渠道优惠进一步加码：即日起至2026年12月31日，Hy4在腾讯云TokenHub按刊例价5折计费；WorkBuddy/CodeBuddy在11月4日至11月15日期间为用户提供一定额度免费使用。轻量版本Hy4 flash也将于近期上线，在继承Hy4能力的基础上大幅降低任务成本。应用落地方面，Hy4支撑的金融能力基于数千个真实金融场景工作空间和上万个高质量任务构建，覆盖基金研究、证券分析、量化策略、资产配置、公司金融、财税会计六大方向。在企业微信套件中，Hy4可连通聊天记录、邮件、文档、日程与会议等工作信息，成为用户的长期个人助理，由Hy4支撑的团队协作功能也将随新版“项目”在WorkBuddy上线。QQ、王者荣耀、和平精英、微信读书、腾讯新闻等腾讯系产品正在持续接入。
Hy4的安全策略体现了开源模型责任框架的新范式。网络安全方面，训练中仅纳入与PoC生成、漏洞修复相关的防守性网络安全数据，剔除漏洞利用、逆向、渗透等攻击性训练内容。混元组织腾讯玄武和科恩实验室的安全专家，围绕密码分析、逆向工程、漏洞利用等方向审计，结果表明Hy4在加密算法逆向求解、对抗二进制混淆、漏洞利用等进攻性能力上未展现突出风险。生物安全方面，Hy4的开放式实验设计能力与前沿模型存在明显差距，Hy-BioExperimentBench得分仅30.4/100，内部专家审计发现模型虽掌握较强基础生物知识，但将知识转化为可执行实验方案的能力仍然有限。在AI辅助科研方向，Hy4正为下一阶段的递归自我改进（RSI）做准备，结合Hyra2.0自动训练出多项评测优于官方的Jev模型，同时开源了单细胞表征基础模型HyCell和物理场基础模型HyPDE，将模型辅助科研成果转化为社区可复用工具。
从行业视角看，Hy4的发布折射出国内大模型竞争从参数竞赛转向实用性与性价比的深层逻辑。腾讯混元以“模型实用性”为核心原则，采取先Preview开放、再依据用户反馈发布正式版的迭代节奏，下一代Hy5将进一步扩大参数和数据规模。开源与闭源的路线分化在金融专业能力上表现尤为明显——Hy4通过数千个工作空间的领域专项训练，在细分专业场景实现对通用闭源模型的差异化竞争。定价层面，6元/百万tokens的输入价格配合5折渠道优惠与0.3元/百万tokens的缓存价格，进一步压缩了国内大模型API的价格空间，DeepSeek、智谱、月之暗面等厂商在开源赛道的竞争将更趋激烈。Computer Use能力的落地与UE、Unity、Godot引擎的深度适配，也标志着大模型正从对话工具向操作系统级生产力基础设施演进。混元团队表示，将持续稳健扩展预训练和后训练规模，缩小与顶尖闭源模型的差距，Hy4 flash的上线将进一步下探企业级AI的使用门槛。
