【腾讯】新模型发布，姚顺<雨交>卷了,华人城种子库入口：热门资源一站搜

文 | 新眸，作者 | 李小东

大模型的牌局上，腾讯终于甩出了一张新牌。

4 月 23 日，腾讯混元 Hy3 preview 语言模型正式发布并开源。这是一款快慢思考融合的混合专家（MoE）模型，总参数 295B（2950 亿），激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度。官方给它的定义干脆利落：" 混元重建后训练的第一个模型 "，以及 " 混元迄今最智能的模型 "。

如果把目光往回拉四个月，腾讯 AI 的日子并不好过。今年年会上，马化腾亲口承认 " 动作慢了 "，慢了 9 个月到 1 年。刘炽平复盘，混元像高中生背题应考，成绩单好看，一上真实考场就露馅。与此同时，字节豆包月活已达 3.45 亿，阿里千问 1.66 亿，而元宝约 5700 万，差距不仅没缩小还在拉大。

所以当 28 岁的姚顺雨——前 OpenAI 研究员、清华姚班出身、中国互联网最受瞩目的天才少年，在去年被正式任命为腾讯 "CEO/ 总裁办公室 " 首席 AI 科学家时，外界解读只有一个意思：腾讯要动真格了。

四个月后，Hy3 preview 上线。交卷时刻似乎到了。

01 一场 " 推倒重来 " 式的重建

Hy3 preview 不是一次常规迭代。用腾讯自己的话说，这是一场底层工程的重构。2 月，混元重建了预训练和强化学习的基础设施，原有的训练框架没有沿用，姚顺雨到任后在一个月内完成了整个基础设施的重建。

重建的方向很明确，三个原则：能力体系化、评测真实性、性价比追求。翻译一下就是，不做 " 偏科生 "，不刷榜，不让模型变成烧钱的无底洞。

" 不做偏科生 " 这条尤其值得展开。Hy3 preview 从研发之初就围绕智能体场景做了针对性设计，而姚顺雨的判断是，即便是代码智能体的单一应用，也涉及推理、长文、指令、对话、代码、工具等多种能力的深度协同。你不能让模型只会写代码却看不懂文档，或者能聊天但调不了 API。

同时，姚顺雨指出，过去的混元过度追逐榜单成绩，将打榜语料放入训练集导致数据被污染，影响了真实场景表现。他要求团队 " 以后不要打榜 "，主动跳出易被刷榜的公开榜单，通过自建题目、最新考试、人工评测、产品众测等多种方式来评估模型的 " 真实战斗力 "。

从研发节奏来看，Hy3 preview 于 2026 年 1 月底正式启动训练，从训练到上线用了不到三个月，被腾讯内部定义为混元大模型从 " 读万卷书 " 走向 " 行万里路 "、尝试解决真实世界复杂问题的开端。

不到三个月，重建基础设施、定方向、训模型、开源发布。这个速度放在大厂体系里，相当激进。

Hy3 preview 最核心的技术理念是 " 快慢思考融合 "。

这个概念对应的是认知科学中的双系统理论：系统 1（快思考）是快速、自动、直觉式的反应；系统 2（慢思考）是缓慢、深度、需要调用大量计算资源的推理。传统大模型在设计时通常两条路只能选一条，要么快但能力有限，要么强但响应慢。

Hy3 preview 的做法是让模型根据任务难度自动选择思考模式：简单任务用快思考，复杂任务切换到慢思考，在速度和能力之间找一个最优平衡点。

工程上，这套机制依赖 MoE 架构来实现。295B 的总参数中，每次推理只激活 21B，激活占比约 7.1%。这意味着实际计算量远小于一个 2950 亿的稠密模型。

慢思考任务会激活更多专家、调用更多计算资源，快思考任务则只激活少数专家、节省算力。快慢思考的切换不是简单叠加两个模型，而是在一个模型内部根据任务自适应用分配计算量。

这个设计思路并不新鲜，但能在不到三个月里完成架构选型、训练和上线，背后的工程能力确实不容小觑。

对腾讯这种手握微信、QQ、腾讯文档等海量用户产品的公司来说，推理成本的可控性很大程度上决定了模型能否真正进入产品，Hy3 preview 的架构选择也正因如此具备了现实的商业考量。

02 不刷榜的底气是什么？

既然说 " 不打榜 "，评估体系就得自己建。

腾讯混元提出了 CL-bench 和 CL-bench-Life 两套评测框架，重点考察模型在长而杂乱的上下文中理解信息、遵循复杂规则并完成任务的能力。这两套框架对应的正是许多真实生产和生活场景里最常见、也最难被传统榜单覆盖的问题。

在具体性能表现上，Hy3 preview 在几个关键基准测试中取得了有竞争力的结果。在编程基准 SWE-Bench Verified 中，Hy3 preview 得分 74.4%，相比前代 Hy2 的 53.0% 提升超过 40%，已接近 GLM-4.7 的水平。

在复杂推理任务上，Hy3 preview 在 FrontierScience-Olympiad、IMOAnswerBench 等高难度理工科推理任务中表现突出，全国中学生生物学联赛（CHSBO 2025）等高难度推理任务中，Hy3 preview 同样取得优异成绩，展现了其在复杂逻辑推理上的泛化能力。

虽然没有刻意追求任何单一维度的 "SOTA"，但 Hy3 preview 在各个方向上都展现出了相当均衡的竞争力。这种选择恰好印证了姚顺雨在 AGI-Next 峰会上传递的信号，行业需要跳出 " 打榜 " 束缚，核心聚焦在真实用户价值。

不过也要看到，Hy3 preview 的某些实测表现并不完美。

有机构一手测试显示，在一个覆盖数据抓取、数值计算、可视化生成和文本分析的全链路综合任务中，Hy3 preview 在数据获取阶段反复受阻，接口认证失败后接连切换多个数据源，部分数据因速率限制缺失而被迫用模拟数据替代；

最关键的是，提示词明确要求输出 500 字的跨市场资产配置 Memo，模型却只给出了几行 Bullet point 式的简略配置比例，没有成文的分析段落。

这表明 Hy3 preview 在真实复杂场景下的交付完整性仍有不小提升空间。当然，作为一款 preview 版本，这些瑕疵大致在预期之内。

除此以外，价格层面可能也是现在最受关注的问题之一，Hy3 preview 在腾讯云大模型服务平台 TokenHub 上的定价是：输入价格最低 1.2 元 / 百万 tokens，输入命中缓存价格 0.4 元 / 百万 tokens，输出价格最低 4 元 / 百万 tokens。同时，腾讯云联合混元推出的定制 Token Plan 套餐，个人版定价最低 28 元 / 月。

放在当前的市场坐标系里，Hy3 preview 的价格并不算激进。

作为对比，DeepSeek-V4-Flash 的输入价格为 0.2 元 / 百万 tokens，V4-Pro 在限时优惠后输入缓存命中价格更是低至 0.025 元 / 百万 tokens。在 OpenRouter 平台上，DeepSeek-V4-Flash 每百万 Token 的平均输出价仅为 GPT-5.5 Pro 的 1.55 ‰。

但在 " 百模大战 " 进入 Agent 时代的当下，腾讯的价格逻辑是清晰的：不拼绝对低价，追求 " 能力 - 成本 - 场景 " 的三角平衡。

21B 的激活参数本身就是一张成本牌的底，结合 MoE 架构的高效推理，它为 Agent 场景中高频次、长链路的调用提供了一个相对可控的成本底座。

换句话说，摸到了 Agent 落地的门槛。

03 腾讯 AI 的底牌仍然是自有生态

模型的真正价值在于用起来。

Hy3 preview 目前在腾讯云、元宝、ima、CodeBuddy、WorkBuddy、QQ、QQ 浏览器、腾讯文档、腾讯乐享等首发上线，微信公众号、和平精英、腾讯新闻、腾讯自选股、腾讯客服、微信读书等多个主线产品也在陆续接入中。

值得留意的是开源生态的接入：Hy3 preview 支持接入 OpenClaw、OpenCode、KiloCode 等流行开源智能体产品。这意味着腾讯不仅在用自己的模型武装自家的产品矩阵，也在试图进入更广泛的开源智能体生态。

但产品侧的挑战同样直接。元宝此前接入 DeepSeek-R1 后日活暴涨超 20 倍，但搜索链路分走混元和 DeepSeek 两套系统，体验不统一，留存转化始终是难题。Hy3 preview 全面接入后，能否解决这个 " 分流 " 问题，将是检验模型真实战斗力的第一次试金。

目前，腾讯旗下最大的 AI 应用元宝已全面接入 Hy3 preview。从微信到 QQ，从腾讯文档到和平精英，腾讯的产品矩阵正在围绕一个统一的模型底座进行集结。这种 " 自有生态 + 自有模型 " 的打法，和字节豆包依托火山引擎的路径形成了有趣的对比。

回到 Hy3 preview，发布当天，同一天晚上，OpenAI 发布 GPT-5.5。不到 24 小时，DeepSeek V4 预览版跟着上线。

这是一个缩影。今年大模型牌局，对手们出牌的速度远比外界想象的快。

Meta 前段时间凭 Muse Spark 打了个翻身仗，股价当日大涨；Google 的 Gemini 3.1 系列继续保持强势，AI 聊天机器人市场份额已从不到 6% 攀升至约 20% 以上。国内方面，阿里的 Qwen3.6-Max-Preview，月之暗面的 Kimi K2.6。更早之前，豆包大模型 2.0 首次大版本跨代升级，百度也发了 2.4 万亿参数的原生全模态文心大模型 5.0 正式版。

至于 DeepSeek，V4-Pro 在 Agent 能力、世界知识和推理性能上达到开源模型最佳水平，并在两天内连续降价，部分价格降至原价的四十分之一，V4-Flash 每百万 tokens 输入缓存命中价格仅为 0.02 元。

行业里有了共识，跟 DeepSeek 拼价格，对任何厂商都不是划算的买卖。

在这一背景下，腾讯按自己的节奏走 " 实用主义 + 生态落地 " 的路线。正如汤道生此前判断的，主流大模型的能力差距正在缩小，企业的核心需求已不再是拥有最好的模型，而是如何通过系统工程把模型的能力最大程度发挥出来，真正拉开差距的是 " 工程化交付能力 "。

04 姚顺雨：从 " 定义下半场 " 到 " 交出模型 "

整件事最特别的地方在于一个人：姚顺雨。

2025 年 4 月，还在 OpenAI 的姚顺雨发表了一篇博客《The Second Half》，提出 AI 已经从上半场走到下半场，重点不再是训练出更强的模型，而是如何定义值得解决的问题，用更接近真实世界的方式评估模型。

这篇博客让他获得了 " 定义 AI 下半场的人 " 这样的标签。

加入腾讯后，他需要从提出判断走向落地判断。四个月，一套新的基础设施，一个新模型，一次开源。对于外界来说，Hy3 preview 是一个答案的开头。

姚顺雨自己的表态很清醒："Hy3 preview 是混元大模型重建的第一步。我们希望通过这次开源和发布，获得来自开源社区和用户的真实反馈，帮助我们提升 Hy3 正式版的实用性 "。

这番话没有任何夸口的成分，倒更像一个阶段性的项目汇报。

公开信息显示，除了姚顺雨，腾讯在过去一年从微软、阿里

“入口”究竟是什么：索引页、分类页与搜索框的区别

在实际使用里，“华人城种子库入口”并不一定只有一种形态。有人想找的是“总入口”，打开就能看到分类和最近更新；有人更需要“搜索入口”，可以直接输入片名、版本号、字幕组或发行信息；也有人习惯从“专题入口”进入，比如某一季新番合集、某位歌手的无损专辑合集，或某系列软件的历史版本集合。

三者的差别在于：索引页偏全局导航，适合不确定要找什么、先浏览一圈的人；分类页强调同类聚合，适合已经锁定领域（例如“日韩剧”“蓝光原盘”“有声书”）的人；搜索框则更追求效率，但前提是关键词要足够准确。很多“找不到入口”的情况，本质是把这三类入口混在一起：明明需要搜索，却一直在分类里翻页；或者只记得简称、信息不全，搜索自然对不上。

一站搜的关键：关键词怎么写才不白费时间

热门资源难找，很多时候不是没有资源，而是关键词没写对。更高效的写法一般是“核心名 + 版本信息 + 关键特征”。影视类常见组合：片名（中文或英文）+ 年份/季数/集数 + 分辨率（1080p/2160p）+ 编码（H.264/H.265）+ 字幕（内封/外挂/简繁）+ 来源（WEB-DL/BDRip/Remux/原盘）。音乐类常见组合：歌手 + 专辑名 + 格式（FLAC/APE/WAV）+ 采样率/位深（24bit/96kHz）+ 版本（日版/欧美版/豪华版）。

两个常见误区需要避开：一是只搜中文译名，遇到多译名很容易漏；二是用“最热”“最新”这类泛词，结果被同名混剪、转存条目或低质量转码淹没。更稳妥的做法是先用最短关键词确认有没有条目，再逐步加上分辨率、字幕或版本号来缩小范围。

资源条目怎么看：体积、格式与“真假热门”的判断

在种子库里，“热门”不等于“好”，更多只是传播快。判断条目值不值得下，重点看三件事：信息是否完整、体积是否合理、文件列表是否符合预期。

信息完整度指标题或说明是否写清来源与参数。体积是否合理则需要结合资源形态来判断：同一部影片，WEB版和蓝光 Remux 的体积差异很大；同样是无损音乐，整轨/分轨、是否包含封面与日志文件，也会明显影响大小。文件列表对不上的情况也不少见：写“全集”但只有前几集；写“内封中字”实际无字幕或是机翻字幕。遇到这类条目，建议直接回到结果页换一个，不要抱着“下完再说”的心态浪费时间和带宽。

类型标识	典型特点	适合人群	常见坑点
WEB-DL/WEBRip	来源流媒体，体积中等，更新快	追新、日常观看	标注混乱、音轨不全
BDRip	蓝光压制，画质较稳，体积可控	兼顾画质与空间	“伪BDRip”用WEB冒充
Remux	无损封装，画质音质接近原盘	追求极致	体积巨大、播放设备要求高
原盘/ISO/BDMV	完整蓝光结构，含菜单与多音轨	收藏党	文件复杂、拷贝与播放门槛更高

常见情况与处理方式：搜不到、下不动、下完不对

搜不到时，先别急着判定“资源没了”。更常见的原因是关键词有误、缺少年份/季数，或被同名作品覆盖。可以尝试：改用英文名或罗马音；去掉“第X季/全集”等可能干扰的词；用“年份 + 主演”这类组合交叉验证。对综艺、动漫这类更新频繁的内容来说，用“首播年份 + 节目简称 + 期数/话数”往往更稳。

下不动或速度很慢，一般与网络环境、客户端设置和条目本身热度有关。热门资源通常更容易跑满速度，冷门条目可能长期无人做种。这种情况下，与其盯着同一个条目反复尝试，不如直接换条目，或调整资源形态（例如从 Remux 换到 WEB 版）。

下完发现不对，多半是版本混淆：想要国语配音却下到原声；想要简体字幕却只有繁体或无字幕。解决思路不是“再搜一次同名”，而是把差异点写进关键词，比如加入“国语/粤语”“简体/繁体”“内封/外挂”“杜比全景声/5.1”等明确条件。

注意事项与误区：别把“入口”当万能钥匙

“华人城种子库入口：热门资源一站搜”容易让人期待“一次进门、什么都有”，但更现实的情况是：入口只是导航，真正省事的是你对资源类型和版本的判断。不要轻信“全网最全”“永久有效”这类说法，也别把“找入口”当成执念——当搜索词和筛选逻辑正确时，你会发现入口只是第一步，后面的取舍才决定效率。

另外，热门资源也更容易伴随二次打包、标题党和低质转码。遇到信息缺失、体积异常、文件名混乱的条目，宁可多看几个结果再下。把“一站搜”用成“稳、准、少走弯路”，往往比追求“快、什么都要”更符合长期使用习惯。

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闻老师的脚丫子视频介绍

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闻老师的脚丫子视频下载方式:

①通过浏览器下载

打开“闻老师的脚丫子视频”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://liaoning.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“闻老师的脚丫子视频”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

闻老师的脚丫子视频安装步骤:

🌈☀️☀️第一步：访问闻老师的脚丫子视频官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://jiangnan1.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🌈☀️☀️第二步：⭐️选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择闻老师的脚丫子视频。

🌈☀️☀️第三步：🪳 下载闻老师的脚丫子视频软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

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🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用闻老师的脚丫子视频软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动闻老师的脚丫子视频软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：闻老师的脚丫子视频软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

闻老师的脚丫子视频使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加闻老师的脚丫子视频”按钮从电脑文件夹选择文件《💫dev.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

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⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入闻老师的脚丫子视频教程

1.打开闻老师的脚丫子视频，进入闻老师的脚丫子视频前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入闻老师的脚丫子视频，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

闻老师的脚丫子视频特点

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更新内容

一、减少不必要的服务保留

二、改进APP内浏览器兼容性

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四、优化画面反锯齿算法

五、新增自动填表功能

六、提升安装包压缩效率，下载更快