腾讯发布混元Hy4 preview模型 总参数770B上下文1M

8 月 28 日，腾讯发布混元 Hy4 preview 模型。官方数据显示，新模型总参数 770B，激活参数 49B，上下文长度 1M，官方称其“稳居开源模型第一梯队”。

从参数配置看，Hy4 preview 走的是 MoE（混合专家）路线：总参数 770B，但每次推理只激活 49B，约占总参数量的 6.4%。这类设计想在两个目标之间找平衡——大参数量提供知识容量，低激活比例压低推理成本。1M 的上下文长度意味着模型单次可处理百万 token 级别的输入，长文档分析、跨文件代码协作这类任务有了硬性基础。

官方表示，Hy4 preview 在模型尺寸、上下文长度、数据规模上都做了显著扩展，预训练与后训练的共同进步带来了智能水平的又一次提升。

具体能力上，官方列出了四个重点方向：

• 软件工程：增强长程开发任务的理解、规划、调试与验证能力，进一步提升前端开发的视觉审美与交互质量；
• 办公分析：提升复杂办公环境理解和金融分析能力，优化数据分析与跨文件协作，打通从信息处理到文档、表格、演示文稿交付的完整流程；
• 游戏开发：增强一句需求直接生成可玩原型的能力，能熟练使用游戏引擎，开发者可通过多轮交互持续完善复杂游戏项目；
• 科学研究：提升复杂科研问题的理解、推理与求解能力，覆盖 AI 研发、分子动力学模拟、凝聚态物理、基础数学等场景。

腾讯方面介绍，这些提升来自与内部软件工程、游戏、金融、安全等领域专家的高质量数据共建。从我的观察看，四个方向里有三个直接指向生产力场景，游戏开发被单独列出并细化到“生成可玩原型”和“熟练使用游戏引擎”，与腾讯自身的游戏业务背景明显相关——把游戏管线写进大模型官方能力清单，在国产模型的发布叙事里不算常规操作，更像是对自身优势场景的定向强化。

工具链方面，Hy4 preview 将与腾讯的 CodeBuddy 和 WorkBud 持续配合，前者承接开发场景，后者对应办公场景，模型能力最终通过这两个产品落到具体工作流里。

模型名称中的 "preview" 说明这是一个预览版本，后续正式版的性能表现与完整开源节奏，还有待腾讯官方进一步公布。