开源大模型的参数规模,又一次被腾讯往上抬了一截。8 月 28 日,腾讯在官网宣布发布并开源新一代大语言模型 Hy4 preview:770B 总参数、每 token 激活 49B 的混合专家(MoE)架构,上下文窗口超过 1M token。官方将其定位为"位列开源模型第一梯队"。
不只拼参数:生产力场景优先
和很多"发完就跑"的模型发布不同,Hy4 preview 的主战场非常明确:真实生产力任务,官方列出的方向是软件工程、办公协作和科学研究。
软件工程侧,官方称模型对长上下文开发任务的理解、规划、调试和验证能力更强,前端开发的视觉质量与交互体验也有提升;办公场景主打财务分析、数据分析与跨文档协作,覆盖从信息处理到生成文档、表格、演示文稿的完整链路;游戏开发里,它可以"从一句自然语言生成可玩的原型",并与游戏引擎配合做多轮迭代;科研方向则点名了 AI 研发、分子动力学模拟、凝聚态物理和基础数学。
支撑这些能力的是数据策略:官方称训练数据由腾讯内部软件工程、游戏、金融、安全等领域的专家共同参与构建,并与 WorkBuddy 等产品做了深度协同设计。
内部盲测:小幅超过 GLM-5.3 和 Kimi K3
成绩方面,腾讯给出了一组内部盲测数据:163 位专家、203 个工程任务,Hy4 preview 平均得分 2.99/4.00,略高于 GLM-5.3(2.92)和 Kimi K3(2.94)。需要说明,这是腾讯自家的内部评测,样本与标准都由官方掌握,参考价值在量级而非名次。
最值得注意的细节:模型参与了自己的开发
这次发布里最有意思的部分,是官方明确提到 Hy4 preview 首次参与了自身开发过程:它参与了训练方法、数据策略、评测框架和底层算子的自动化优化——提出方案、跑实验、根据结果迭代,产出的代码、日志和反馈再喂回后续轮次。官方把这称为"早期阶段的递归自我改进循环"。
还有一个具体数字:Hy4 preview 自主分析了推理系统的瓶颈,对算子融合和通信优化做了多轮迭代,端到端吞吐量较基线提升 31.8%,且在不同上下文长度和并发水平下增益保持一致。模型给自己的推理栈"提速",是 AI 用于 AI 基础设施的一个相当硬核的案例。
价格与可用性
Hy4 preview 以开源形式发布,同时接入 WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、ima 等腾讯产品,API 走腾讯云 TokenHub 和 OpenRouter。WorkBuddy 和 CodeBuddy 上前两周免费,Hy3 的免费期延长至 9 月 30 日。API 定价为输入每百万 token 0.834 美元、输出 2.501 美元、缓存命中 0.042 美元。官方还预告 Hy4 系列的下一批模型即将推出。
对开发者来说,770B 总参 / 49B 激活、1M 上下文加上这个价位,意味着开源阵营又多了一个值得在生产环境里认真评估的选项——至于"第一梯队"成色如何,等第三方榜单验证再说。
参考:腾讯官方公告 https://www.tencent.com/tencent-releases-and-open-sources-tencent-hy4-preview/