DoNews7月6日消息，7月6日，腾讯混元Hy3正式版发布。Hy3是一个快慢思考融合的模型，采用MoE架构，总参数295B、激活参数21B，支持256K上下文长度。
4月23日发布的Hy3 preview，在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成与智能体能力上相较于Hy2实现质变；Hy3延续了清晰陡峭的能力增长曲线，通过进一步提升后训练的算力规模以及数据质量和多样性，在各类任务上较Hy3 preview再次跃升，以较小尺寸首次比肩国内外大尺寸旗舰模型的效果。
Hy3 延续了实用、普惠的模型定位，定价为输入 1元/百万tokens，输出 4元/百万tokens，输入命中缓存价格仅 0.25元/百万tokens。
开源方面，Hy3采用商业友好度最高的Apache2.0开源协议，开放度和自由度都更高，全球开发者均可下载和免费商用。为进一步方便全球开发者使用，Hy3 将陆续在多个海外平台上线，覆盖OpenRouter、Hermes、Kilo、Cline、OpenClaw、OpenCode、CherryStudio等，且同时“day 0”接入开源模型社区Huggingface、Modelscope 魔搭平台。
这组关键信息圈定了Hy3的竞争坐标，追求实用性，不追求参数规模最大，但实际表现逼近参数量2到5倍的旗舰模型的实际表现，同时在价格上有绝对竞争力。
两个月，从preview到正式上线
于4月23日发布的 Hy3 preview 为混元重建后第一个版本，preview版本上线后被腾讯内部多条产品线真实调用，被全球开发者使用，在真实任务中反复验证。
这两个月的后训练迭代集中在三个方向：进一步提升后训练的算力规模，提升后训练数据质量和多样性，以及针对preview阶段暴露的幻觉问题做细粒度检测与训练约束。
结果体现在benchmark上。12项横向对比中，Hy3相比preview版进步最大的两项是SkillsBench（从29.1到55.3）和MathArena Apex（从12.8到38.7）。Agent和代码核心能力提升20%-30%，幻觉率下降一半。
在Agent和工具编排类测试中，Hy3建立了明确的差异化优势。
ClawEval pass^3拿到68.5，超过DeepSeek V4 Pro的62.4和Qwen 3.7 Max的65.2；SkillsBench 55.3同样领先这两个对手；BrowseComp 84.2与GPT 5.5的84.4几乎持平。代码类测试中SWE-bench Pro从preview的46.0提升到57.9，NL2repo从35.3到45.6，进步幅度大，但与DeepSeek V4 Pro和Qwen 3.7 Max仍有3-5个点的差距。
数学推理是当前最明显的天花板。MathArena Apex上Hy3得分38.7，GPT 5.5是85.4。在纯推理任务上，国产模型整体与GPT 5.5之间的结构性差距仍然存在——Qwen 3.7 Max的44.5同样远低于GPT 5.5。这也是国产模型整体需要追赶的方向。
真实业务里的验证
Hy3已接入WorkBuddy/CodeBuddy、元宝、ima、Marvis、QQ浏览器、腾讯新闻、WeGame、腾讯乐享、搜狗输入法、微信公众号，另有近50个业务在接入队列中。
WorkBuddy上自主选择 Hy3 preview的用户数增长了6倍。Hy3上线后，基于 WorkBuddy 办公场景内部测评显示，相比 Hy3 preview，任务解决率从 72% 跃升至 90%，平均耗时缩短34%，在数据处理、文档处理、研报分析等多类细分任务中都有更好的表现。
ima 基于线上知识库问答与 Agent 两大核心场景对 Hy3 进行了评测。在 Agent 任务中，Hy3综合表现优异，系统稳定性高达 95.1%，其中工具编排能力尤为突出，盲目重试、应止未止等无效操作大幅减少，让复杂办公任务规划更准、一步到位。知识库问答场景同样显著增强，推理质量净提升近19%，思考更系统、信息覆盖更全面，长文写作与方案生成的结构完整度、可用性明显增强。
元宝的对话交互场景也为模型提供了极具价值的反馈，例如Hy3 preview在长文和AI搜索场景的幻觉问题。混元通过深度清洗训练数据样本，细粒度的幻觉检测与训练约束，让模型学会在复杂证据下稳定输出。
在内部基于真实业务场景的长文、RAG 评测中，Hy3 正式版的幻觉率较 preview 版本下降约 44%。在基于元宝真实用户日志的线上评测中，Hy3 正式版的常识错误率较 preview 版本大幅下降，深度推理（high）模式下错误率降低 12.3%，极速（no_think）模式下降低 8.5%。
升级到 Hy3 后，元宝 Agent 在覆盖信息查询、数据处理、文档办公、生活决策、网页制作等场景的评测中全面进阶，工具编排更稳，无效重试与空转反复明显减少，复杂任务也能规划得更准、一步到位。
在元宝 Agent 的 Benchmark 评估中，Hy3 在综合办公与生活服务两大 Agent 场景上，已超过 GLM 5.1 等大量国产优秀模型，逼近 Claude Sonnet 4.6 等海外领先模型的能力表现，足以稳定支撑真实业务链路。
“交成品”的实测案例
在Workbuddy中，使用Hy3独立搭建一家油气公司的合并现金流模型——三个地区、六大储量区块、5220格联动总表，涉及价格逐年切换、NGL按差率折算、零产量异常处理、三级小计汇总等真实建模难点。
Hy3全部做对，且达到两个关键标准：零硬编码，每个数字都是能随假设自动重算的活公式，这说明它在自主搭模型而不是抄答案；上千行跨多表的超大模型全程保持逻辑一致，没有出现一处出错连锁污染上千格的情况。
对于金融、咨询等依赖复杂模型的行业来说，这种可靠性直接决定了模型能不能进入真实工作流。
