实《测混》元Hy3preview：腾讯AI，终【于能】(打了)？,采蜜1V.1H我的蜂对决：1V1蜂王巅峰对战体验

文 | AIX 财经，作者 | 雷晶，编辑 | 金玙璠

AI 圈近期动作频频，腾讯混元 Hy3 preview 也正式亮相。

4 月 23 日，腾讯混元正式发布并开源了新一代语言模型 Hy3 preview。据官网介绍，该模型采用快慢思考融合的混合专家架构，总参数 295B、激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度。这是被官方称为混元迄今最智能的模型。

三个月前，姚顺雨带着 ReAct 框架和 OpenAI 的实战经验加入腾讯，主导完成了预训练和强化学习基础设施的重构。Hy3 preview 是重建后的首份答卷。官方表示，该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体等能力均实现大幅提升。

从官方披露的数据和评测结果来看，Hy3 preview 在多项基础测试中展现出亮眼的实力，虽然未必在所有维度都达到行业顶尖水准，但足以满足多数场景下的实用需求。

在实际运行效率和稳定性方面，Hy3 preview 也有所突破。官方数据显示，这款模型的首 Token 延迟降低 54%，端到端时长降低 47%，大幅提升了响应速度。同时，任务成功率也有所提升，已能稳定驱动复杂的 Agent 工作流，覆盖文档处理、数据分析等多种业务场景。

此外，它的推理成本也有所下降。在腾讯云 API 输入低至 1.2 元 / 百万 Tokens，个人套餐最低 28 元 / 月，在同尺寸模型中属于最低价梯队。目前，Hy3 preview 已在腾讯云、元宝、WorkBuddy 等腾讯核心产品中上线。

接下来，我们将根据官方提到的四个方向，实测混元大模型在实际应用中的表现。

推理能力：复杂逻辑能拆解，陷阱识别仍需加强

我们首先测试了模型的推理能力。逻辑推理题是网友最喜欢拿来测模型 " 智商 " 的类型之一。在这一环节中，我们先用经典的 " 洗车问题 " 在元宝内进行测试。

在这个经典陷阱题中，Hy3 preview 起初并未答对。它给出了条理清晰的推理来建议步行，而忽视了重点在于 " 洗车 "。在再次提醒需要洗车后，它才给出正确答案。

需要注意的是，在其他网友的实测中，Hy3 preview 出现过能直接答对的情况，说明它的陷阱识别能力稳定性不足。

我们再来试一道脑筋急转弯题。在这个问题中，需要理解现实逻辑，碎了、煎了、吃了的是同一批鸡蛋。但 Hy3 preview 没有意识到这一点，它认为煎了的鸡蛋依然存在，可以吃掉。

随后，我们加大难度，用一道推导过程更为复杂的逻辑题来考验它。这道题的难点在于没有直接的定位信息，需要靠隐性条件来做排除，容易遗漏关键信息。

在这一场景中，Hy3 preview 给出了正确答案。它先逐条拆解线索、提炼人物与职业的互斥关系，再通过排除法锁定身份。接着，它依次确定部分岗位的归属，再结合规则逐步补全。

综合来看，Hy3 preview 常规理性逻辑推演能力较强，但逆向思维、陷阱识别与生活场景变通思考能力仍有不足。面对陷阱类脑筋急转弯时，容易局限于字面常规逻辑，忽略题目陷阱与现实场景，反应欠佳。但在面对条件隐蔽、推导繁琐的复杂逻辑推理题时，它能够拆解线索，层层推演，逻辑分析和分步推导能力表现扎实。

上下文学习和指令遵循 ：提取信息，干扰场景下表现稳定

这一环节考验模型的两个基本功：能否抓住真正的指令，以及能否快速理解指令。

腾讯在官方博客中给出了项目规划、旅游总结、读书记录等五个场景，我们选取两个场景来实测。

场景一：内容杂乱的会议纪要信息提取

我们给了一段混乱的会议录音转写，混杂着插话、跑题、反复修正等情况，要求其摘录三类信息。

Hy3 preview 给出的答案准确地列出了这三类信息，信息抓取能力表现不错。

场景二：理解并遵循新的语言规则

我们自创了一个简单的语言，通过实例向它展示规则，并给它三个新的句子让它翻译。

在这一轮中，Hy3 preview 能够准确完成相关要求，每个细节都能按规则执行。

综合来看，Hy3 preview 能理解指令要求，有效排除干扰信息，适合繁杂信息干扰、信息抓取等实用场景。

代码和智能体：工具调用较成熟，任务交付完整性不足

代码能力与智能体能力，是评判一款 AI 助手是否好用的重要维度。这既考验模型对用户需求的理解深度，也检验 Agent 在多步骤任务中的规划、工具调用及任务闭环能力。这一环节，我们为 WorkBuddy（腾讯旗下 AI 助手）设计了三个任务。

第一个任务，我们要求 WorkBuddy 爬取五个城市近一年的空气状况，并基于空气质量数据生成一份分析报告。

从页面呈现来看，成品表现合格。季节切换、雷达图、趋势图、相关性热力图等板块结构完整，视觉呈现有序，图表也具备基本的交互功能。这表明它在前端呈现这一层面的执行力达标。

但问题主要有两个，一是由于数据获取阶段受阻，Hy3 preview 只拿到了 224 天的有效数据，缺口较大，影响了后续表格的可信度；二是提示词中明确要求写一段分析结论，Hy3 preview 虽在页面上保留了对应板块的区域，但实际内容是一片空白。这意味着，它有任务闭环意识，但最终的交付能力仍有不足。

第二个任务，我们让它搭建一个贪吃蛇小游戏。

最终结果较为成熟，画面精美、逻辑完整，可以正常运行。但需要指出的是，贪吃蛇属于规则封闭类任务，需求明确且无需调用外部数据，评价标准比较明确，是智能体较擅长的应用场景。WorkBuddy 在该任务中的表现只能体现在舒适区内的能力，验证了其具有一定的实用价值。

第三个任务，我们将难度提高，让它分析一个开放式复杂任务：分析 AI Coding 行业的商业模式演变，盘点 2023 年至今的发展历程，并找出行业关键转折点及核心驱动因素。

这是一个开放式复杂任务，没有统一的标准答案，成果质量取决于 Agent 的判断力、信息筛选能力与表达能力。

在执行层面，WorkBuddy 能够自动调用多个工具，先修订执行计划、再落地推进计划，整个过程大概耗时半个小时。

但最终结果并不算惊艳，它只是搭建了一个基础框架，实际内容不够扎实。可以看出，虽然它掌握了拆解研究问题的方法，却不懂得如何将这些维度进一步提炼为有价值的研究论点。

总的来说，WorkBuddy 已具备日常编码助手该有的能力，但在复杂任务的深度执行和最终交付上，还有提升空间。

自然对话：AI 味明显减弱

最后，我们再来看看元宝有没有 " 人味 "。这一轮通过两个场景来测试：闲聊对话与创意写作。

场景一：闲聊对话

官方文档中提到，Hy3 preview 更能理解用户的倾诉意图，能承接用户情绪，避免说教式、模板化的回复。

实际测试下来，Hy3 preview 的表现确实贴合这一定位。它没有一上来就罗列一堆建议，而是先客观分析背后的可能原因，再询问是否遇到什么事情。整体语气温和，较有分寸，有闲聊场景里的自然感。

场景二：创意写作

在这一环节中，我们设计了两个任务，考验它的叙事与表达能力。

我们先让它写一个主角全程未出场，但读者读完能清晰知道他是谁、经历了什么、为何重要的故事。

元宝交出的成品，全文逻辑自洽、叙事流畅，完成度较高，几乎读不出 AI 写作常见的套路感。

接着，我们再让它模仿《明朝那些事儿》的文风，撰写其他朝代的人物历史故事。

AI 写作时容易将文风复刻表现为刻板的模仿，仅停留照搬行文框架，而不能吃透文章风格。但从生成结果来看，Hy3 preview 文风复刻能力较强，整体符合要求。它抓住了原书通俗讲史的风格，较好地呈现了整个故事。

这一轮评测，最让人意外。整体来看，Hy3 preview 在自然语言的表达上，已经摆脱了正确却无味的套路腔，能够写出可读性较高的文本。

结语

四个维度测下来，Hy3 preview 给人的感觉是 " 稳而不惊 "。

它没有在某一项上拿出碾压式的表现，但它也几乎没有明显的短板。放在整个国内大模型的排位里，它未必是最惊艳的一款，但符合能干活的实用型模型标准。

把视角拉远一点，Hy3 preview 真正的意义或许并不在模型本身。

过去两年，腾讯在大模型战场上较为被动。今年 1 月底，马化腾在年会上公开承认，腾讯 AI 动作慢了。技术节奏相对较慢、没有一个能让外界记住的标杆模型，是腾讯面临的两大问题。而 Hy3 preview 的发布，让腾讯的 AI 故事有了转折点，也让腾讯有了整个生态都能用的 AI 模型。

目前 Hy3 preview 还只是一个预览版本，开源社区的反馈还在收集中，元宝、QQ、腾讯文档等产品的实际调用体验也还需要时间检验。据官方披露，后续会发布参数规模更大的模型。

但至少，腾讯 AI 已经开始撕掉过去两年 " 被动 " 的标签了。

在这种结构下，“采蜜”不再只是背景动作，而是你每一次出兵、回撤、换线的成本来源。采得快，你就能更早升级、也更快补充蜂群；采得稳，面对对手骚扰时就不容易断档。时间被压缩后，很多人会觉得“明明没做错什么，怎么突然就崩了”，往往是因为前期把采蜜当成独立任务，没有和对抗节奏绑在一起。

所谓“蜂王巅峰对战体验”，并不只是把两边数值抬高，更核心的是决策密度：你每一次围绕蜂王的投入，都会改写整局的胜率曲线。胜负通常会在三个节点出现分水岭：

第一个节点在开局三到五分钟的“第一波强度”。这里不只是比谁更敢冲，而是比你能不能在不拖累采蜜效率的前提下完成第一次试探与止损。过早全压会导致采蜜掉速，后续补兵容易断；过度保守则可能被对手用小规模骚扰逼回防，迫使你的采蜜路线反复重置。

第二个节点在中段的“升级与换型”。从基础蜂群过渡到偏输出或偏抗压的组合时，很多人只盯面板强度，却忽略了移动距离、回场时间，以及被针对时的撤退成本。真正的1V1里，“打得起也退得掉”往往决定你能不能把优势吃到手。

第三个节点在后段的“蜂王对拼窗口”。这时双方资源都不宽裕，谁把蜂王暴露在错误位置，谁就可能被一波带走。巅峰对战的体感也最集中在这里：节奏会突然变快，容错率明显变低。

资源与对抗会互相牵制，常见的三种局面是：被骚扰导致采蜜中断、领先却打不开局面、劣势时被滚雪球。

被骚扰时，很多人的第一反应是全军回撤保护采蜜点，结果反而让对手用更少的兵力牵制出更大的成本，采蜜依旧不稳。更好的处理方式是“分层防守”：用最低成本保证采蜜不断，同时让主力维持对线压力，至少不让对手舒服地转成纯发育。

领先却打不开局面，多半是因为优势体现在资源而不是位置。你采蜜更快，但没有把优势转化为对关键区域的控制，对手仍可能靠一两次成功防守把节奏拖进后期。这个阶段更重要的是用优势去“缩小对手选择”：逼对手在防守与采蜜之间二选一，而不是跟着对手节奏换点、被动消耗时间窗。

劣势局最怕心态一急就想一波翻盘，结果把蜂王送进对手的预判里。更现实的打法是把目标调整为“延长对局并争取一次交换”：哪怕只是换掉对手一段采蜜窗口，或迫使对手回防，也可能帮你重新拿到升级机会。

下面把对局里常见的“误区—后果—改法”放在一起，便于快速对照：

常见误区	直接后果	更合理的做法
只顾采蜜不看对线	被对手小规模骚扰打断节奏	采蜜与对抗同步推进，留出低成本反制
领先后继续贪资源	优势无法转化为胜势，局势被拖平	用优势换取位置，压缩对手采蜜空间
劣势时强行决战	蜂王暴露，崩盘更快	先争交换、争时间，再找窗口打关键一波

“巅峰对战体验”很容易被误解为“谁数值高谁赢”，但在“采蜜1V.1H”的结构里，胜负更多来自节奏与信息：你是否判断得出对手此刻在采蜜还是在集结、下一步是逼团还是换线。很多对局看起来像被“突然一波”带走，其实是前面连续几次小选择，提前把你推到了蜂王对拼窗口。

还有两个细节值得留意：第一，别把所有资源都押在同一种路径上，一旦被针对，补救成本会非常高；第二，不要把防守等同于后退，很多时候“守住采蜜点”并不需要全军回撤，而是要在更靠前的位置就让对手的骚扰付出代价。

真正玩明白“采蜜1V.1H我的蜂对决：1V1蜂王巅峰对战体验”，你会发现爽点不在于无脑冲锋，而在于把采蜜、压制、反制和蜂王站位串成一条连续的决策链：每一步都在为下一步铺路。对局结束时，胜负往往早在中段就埋下伏笔，只是最后那一下才把结果揭开。

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六、优化运营活动 UI 显示