看了腾讯的Hy3preview，我《读懂》(了姚)顺雨,男人大鸟的飞翔之旅：一场自由翱翔的冒险体验

文 | 字母 AI

姚顺雨自从加入腾讯之后，可算是拿出了一个模型产品了。

虽然说目前腾讯放出来的还只是个 preview 版本，但也能借此初看端倪。

Hy3 preview 这个模型和市面上其他大模型最大的区别在于，它贯彻了姚顺雨对上下文独有的那种 " 执着 "。

当其他厂商都在卷 agent 能力、代码生成、多模态的时候，Hy3 把 " 出色的上下文学习和指令遵循能力 " 单独拎出来，写进了核心能力清单的第一条。

别人模型宣传的第一张性能天梯图，放的都是什么 SWE-Bench Pro 或者 Terminal-Bench 2.0 这种，以表达模型在 agent 和代码上面多么出色。

Hy3 preview 不一样，它一上来放的是 AdvancedIF、AA-LCR，以及姚顺雨自己弄的 CL-bench，这些都是看上下文推理、检索和指令遵循的榜单。

其实姚顺雨加入腾讯后发布的第一个研究成果就是 CL-bench，这是一个专门用来测试模型能否从上下文中学习新知识并正确应用的基准。

在论文里，姚顺雨的观点是当前大模型的核心短板不是读不全、找不到，而是 " 学不会、用不对、执行不了 "。

模型可以在上下文里找到一条规则，但它不会把这条规则真正内化成当前任务的执行逻辑。

Hy3 preview 的设计，就是要解决这个问题。

这是姚顺雨对上下文这套叙事在产品层面的第一次完整落地。

不过，让我们先从模型开始讲起。

01 Hy3 preview 是一个怎样的模型？

Hy3 preview 是一个 295B 总参数、21B 激活参数的混合专家模型，支持 256K 上下文长度。

这个模型最核心的特性，是它在上下文学习和指令遵循上的表现。

姚顺雨此前为测试模型真实的上下文能力，提出了 CL-bench 和 CL-bench-Life 这两个评测基准，检查模型能否从上下文中学习新知识并正确应用。

Hy3 preview 在 CL-bench 上的得分是 26.7，相比 Hy2 的 19.2 提升了 39%。在 CL-bench-Life 上得分 22.8，相比 Hy2 的 16.5 提升了 38%。

这个提升并不是通过给模型增加上下文窗口长度实现的，是靠模型真正学会了如何从杂乱的上下文里，提取出有用的规则，并把这些规则应用到了当前任务中，后面我会列举出一些例子，读到的时候你就懂了。

姚顺雨对 Hy3 preview 明确提出了三个原则。

第一条是能力体系化，不推崇偏科，因为即使是代码 Agent 这样的单一应用，背后也需要推理、长文、指令、对话、代码、工具等多种能力的深度协同。

第二条是评测真实性，主动跳出容易被刷榜的公开榜单，通过自建题目、最新考试、人工评测、产品众测等方式，去评估模型在真实场景里的战斗力。

第三条是性价比追求，深度协同模型架构和推理框架的设计，大幅降低任务成本，让智能用得起、用得好。

这三条原则，本质就是 " 让模型真正能在真实场景里工作 " 这件事的一体三面。

姚顺雨知道一个道理，2026 年都快过一半了，大家早就清楚这些榜单刷分是没有意义的，所以模型一定要强调生产环境里稳定运行，在用户手里真正有用。

Hy3 preview 的上下文学习能力、指令遵循能力、长文档处理能力，其实也都是为了这个目标服务的。

具体来说，Hy3 preview 在处理真实场景任务时，展现出了三个关键能力。

第一是从冗长文本中准确定位关键信息。它不是简单地做关键词匹配，而是能够理解信息之间的逻辑关系，知道哪些信息是任务的前提条件，哪些信息是执行约束，哪些信息是优先级标记。

第二是从隐含规则中推导出执行逻辑。很多真实任务的规则不会明确写出来，而是散落在对话、纪要、文档的各个角落。Hy3 preview 能够把这些碎片化的信息整合起来，形成一套完整的执行方案。

第三是在多轮交互中保持上下文的连贯性。它不会因为对话轮次增加，就丢失前面的关键信息，也不会因为中间插入了其他话题，就忘记当前任务的目标。

这三个能力，恰恰对应了姚顺雨在 CL-bench 论文里指出的问题。

他认为当前大模型的核心短板不是读不全、找不到，而是 " 学不会、用不对、执行不了 "。

模型可以在上下文里找到一条规则，但它不会把这条规则真正内化成当前任务的执行逻辑。它更像是在做检索和拼接，但在实际任务中，模型应该是对上下文在做理解。

而 Hy3 preview 的设计，就是要解决这个问题。

腾讯混元团队在内部做了大量真实场景测试，来验证 Hy3 preview 的上下文学习能力。

一个典型场景是会议纪要提取待办事项。给模型一份几千字的会议纪要，里面散落着七八条隐藏前提：某个同事这周请假，某个项目的预算在讨论中被调整，某个任务的优先级在多轮讨论后被重新排序。模型需要从这些杂乱的信息里，准确提取出所有待办事项，不能漏掉任何一条，也不能瞎猜任何一条。

Hy3 preview 在这类任务上的表现，明显好于之前的模型。它能够准确识别出哪些是已经确定的任务，哪些是还在讨论中的想法，哪些是被否决的方案。

另一个场景是旅行计划整理。

用户可能在多轮对话里，陆续提出各种需求，比如预算限制、时间安排、同行人员、偏好类型。这些信息不是一次性给出的，而是在对话过程中逐步补充和修正的。

Hy3 preview 能够在每一轮对话后，更新自己对任务的理解，并根据最新的约束条件，调整输出方案。它不会因为前面说过 " 预算 5000"，后面又说 " 最多 4000"，就输出一个自相矛盾的计划。

这种上下文学习能力，在 Hy3 preview 的 agent 应用中发挥了关键作用。

腾讯在 CodeBuddy 和 WorkBuddy 的实际部署中，Hy3 preview 已经能稳定驱动 495 步的复杂工作流。

在这长达 495 步的任务链之中，每一步都能正确理解当前的上下文状态，并根据这个状态做出合理决策。

这个任务的难点就在于，如果模型在第 50 步就理解错了上下文，那后面的 445 步就会全部偏离目标。

Hy3 preview 之所以能做到这一点，靠的就是它在每一步都能从前面的执行结果里，学到新的约束条件，并把这些约束条件应用到后续行为中。

Hy3 preview 的另一个特性，是它在指令遵循上的稳定性。

很多模型在面对复杂指令时，会出现理解偏差或执行偏离。用户要求输出 JSON 格式，它可能输出 Markdown；用户要求只列出前三项，它可能列出五项；用户要求不要加任何解释，它可能在最后加一段总结。

这些问题看起来是细节，但在生产环境里，每一个细节偏差都可能导致下游系统出错。Hy3 preview 在指令遵循上做了专门优化，它能够准确识别指令中的格式要求、数量限制、输出范围，并严格按照这些要求执行。

腾讯混元团队在元宝产品上的测试结果显示，Hy3 preview 在意图理解精准度、文本创作质量、深度搜索等指标上，都有明显提升。

你在和模型对话时，它能够在第一次交互中，就准确理解用户想要什么，并给出符合预期的结果。

Hy3 preview 在长上下文处理上的表现，也体现了姚顺雨对上下文的理解。

腾讯内部产品 ima 的测试结果显示，Hy3 preview 在处理几万字文档时，无论是知识库问答还是通用问答，都能准确找到需要的信息，并且总结得全面。它不会因为文档太长，就只关注开头或结尾，也不会因为信息分散，就遗漏关键细节。

更重要的是，Hy3 preview 在长上下文中的推理能力是稳定的。很多模型在处理长文本时，会出现 " 上下文税 " 问题。

简单来说就是，随着上下文长度增加，模型的推理质量会下降，输出的准确性会降低。

Hy3 preview 的设计，就是要让模型具备这种 " 现场学习 " 的能力。它不是靠增加预训练数据量来覆盖更多场景，而是靠提升上下文学习能力，让模型能够在任何场景里，都能从眼前的材料里学会新东西。

这种能力一旦建立起来，模型的适应性就会大幅提升。它不再需要为每一个新场景都做一次微调，也不再需要为每一种新任务都准备一套专门的提示词。它只需要在上下文里给出足够的信息，模型就能自己学会如何执行。

这就是 Hy3 preview 和其他模型的本质区别。

02 姚顺雨为何执着于上下文？

姚顺雨对上下文的执着，其实也不是从 CL-bench 才开始的。

往前推几年，他在普林斯顿和谷歌联合研究时提出的 ReAct 框架，就已经在探索一个核心问题：如何让模型在推理和行动之间建立有效的反馈循环。

ReAct 的全称是 "Reasoning and Acting"，它的设计思路是让模型在执行任务时，不断地 " 思考 - 行动 - 观察 "，每一步的观察结果都会成为下一步推理的输入。

这个框架在 2022 年提出时，就已经成为 agent 领域的经典范式。

姚顺雨认为，模型不能只会推理，也不能只会调用工具，它必须能够把推理能力和行动能力协同起来。

但这种协同的前提是什么？

是模型能够从每一步的执行结果里，提取出对下一步有用的信息，并且把这些信息正确地整合到当前的推理链条里。换句话说，模型必须能够从动态变化的上下文中持续学习。

这就是为什么姚顺雨加入腾讯后，第一件事就是推出 CL-bench。

他不是在否定 ReAct，他是在补足 ReAct 框架里一个更底层的能力缺口。

如果模型连静态上下文里的新知识都学不会，那它在动态的 Agent 工作流里，就更不可能根据执行反馈做出正确调整。

CL-bench 测的就是这个最基础的能力，给你一份材料，里面有你从没见过的规则，你能不能现场学会并用对。

Hy3 preview 的深层逻辑就是把这两个方向打通。

姚顺雨的 " 底层代码 " 是只有读懂了上下文，agent 才能真正干活。

所以 Hy3 preview 才有了这种 "context-first、agent-facing" 的设计。

别的模型在 agent 任务上的提升，靠的是单独优化工具调用或任务规划。Hy3 preview 在这些 agent 任务上的提升，是通过提升底层的推理、长文、指令、对话能力，让 Agent 的整体表现变强。

姚顺雨的这种把模型给体系化思路，和当前主流的 agent 存在本质区别。

很多团队在做 Agent 时，会专门针对某一类任务去优化，比如专门做代码生成，或者专门做信息检索。这样做的好处是能在特定榜单上快速拿到高分，但坏处是模型的能力会变得很窄，一旦任务稍微偏离训练场景，表现就会大幅下降。

姚顺雨是反过来，他不追求单项第一，他要让模型在多种能力上都达到可用的水平，然后让这

这里的“飞翔之旅”通常用来概括一类带有“离地”“滑翔”“俯瞰”的户外项目，比如滑翔伞、伞降体验、热气球、动力伞，甚至一些高空秋千与索道项目的组合线路；而“冒险体验”强调的，是跨过心理门槛，同时把风险控制在可管理的边界里。把概念弄清楚，才能让“自由翱翔”从一句话落到一次安全、舒适、值得回味的经历。

“飞翔之旅”到底是什么：从想象到现实的落差

不少人第一次听到“飞翔”，会以为像电影里那样随心盘旋。现实更接近“在规则里获得自由”：你可以在教练或设备允许的范围内看风、看云、看地形，感受升力与失重，但路线、起飞窗口、落点选择都会受到天气与场地条件的限制。

常见的落差主要有三类：第一是时间感，真正的空中停留可能只有几分钟到二十多分钟，更多时间花在等待风况、装备检查和交通接驳上；第二是身体感，有人以为会像坐飞机一样平稳，实际会遇到明显气流带来的抖动与转向；第三是“可控感”，双人滑翔伞、动力伞等项目通常由持证人员操控，体验者更多是参与而不是“驾驶”。

选择项目时最容易忽略的差异：高度、速度与参与度

同样都叫“飞翔”，体验差别可能非常大。选择时别只问“刺不刺激”，更要确认高度、速度、参与度，以及对体能的要求。下面这张表可以帮助你快速对齐预期：

体验类型	主要感受	适合人群	常见限制与注意
双人滑翔伞	乘风滑行、转弯俯冲、视野开阔	想要“像鸟一样漂浮”的人	受风况影响大；起飞需短距离助跑
动力伞	发动机推力更稳定、可控性强	想减少“等风”的人	噪音更明显；场地要求相对固定
热气球	缓慢上升、平稳观景	怕失重但想看日出的人	多在清晨；风大易取消
高空秋千/索道组合	瞬间失重、摆幅冲击强	追求“肾上腺素”的人	对心脏、颈腰更挑剔；拍摄更容易丢手机

很多误区来自把“刺激”等同于“飞翔”。如果你更在意俯瞰和滑行感，滑翔伞或动力伞更接近“翱翔”；如果你只是想挑战恐惧，高空摆荡类项目更直接，但那种“飞”的质感并不一样。

真实会遇到的情况：等风、临时取消与身体反应

相关搜索里最常见的吐槽，往往集中在三个字：等、变、晕。等待风况是常态，尤其是山地滑翔伞；临时取消也不一定代表“体验差”，很多时候反而说明执行更谨慎。把行程排得松一点，心理预期放在“当天可能飞、也可能不飞”，整体体验会轻松不少。

身体反应方面，常见的是耳压变化、胃部不适、手心出汗和轻微眩晕。很多人以为“我不晕车就不会晕”，但空中转向、俯冲对前庭的刺激并不一样，尤其在教练为增加刺激而连续盘旋时更容易不适。更稳妥的做法是提前说明自己偏“观景型”还是“刺激型”，把强度控制在可接受范围内。

安全与边界：哪些细节比“胆子大”更重要

“自由翱翔”的前提，是边界清晰。真正需要你做的往往不是逞强，而是配合流程并做好自检：

第一，衣着尽量利落，避免围巾、长带子、过长外套被挂扯；鞋子优先选择抓地力好的运动鞋，不建议穿拖鞋或硬底皮鞋。

第二，别把拍摄当成主任务。起飞和降落最容易手忙脚乱，手机、相机一定要有可靠固定方式，并提前确认是否允许携带、如何携带。

第三，身体状态别硬撑。感冒鼻塞会让耳压更难受，睡眠不足更容易眩晕；有心血管问题、癫痫史、近期手术或脊柱相关问题的人，应谨慎评估，必要时直接放弃。

还有个常见误区是“越高越安全”或“越低越安全”。高度不是单一指标，更关键的是场地开阔度、风况稳定性、起降区域条件，以及执行人员的判断。与其纠结高度，不如把注意力放在流程是否严谨、沟通是否清楚、临场是否敢于取消上。

把体验变成回忆：沟通、节奏与落地后的安排

想让这趟“飞翔之旅”不止是一次打卡，沟通最好做在前面：你希望安静观景还是接受适度俯冲、能否在空中短暂“放手”拍景、是否容易紧张，都可以提前讲清楚。

节奏上，第一次体验不要把当天行程排满。落地后不少人会短暂处在“兴奋和疲惫并存”的状态，留出缓冲时间更舒服，也更安全。

当你把预期从“我一定要飞到最爽”调整为“在合适天气里完成一次稳定飞行”，那种贴近风与云、又能清晰听见自己心跳的瞬间，反而更接近标题里说的自由与冒险。真正的翱翔不是失去边界，而是在边界之内，获得一种难得的轻盈。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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更新内容

一、新增章节成就评分机制

二、修复按钮图标显示不全的问题

三、修复浮窗 / 悬浮按钮错误

四、增强图片编辑功能

五、新增屏幕录制功能

六、增强推理板UI交互清晰度