meng shao@shao__meng · X腾讯混元团队在重建基础设施后，推出首个MoE架构模型Hy3 preview，总参295B，支持256K上下文。团队确立能力体系化、评测真实性、性价比三大原则，推动模型向实用转型。评估显示，Hy3在复杂推理与长上下文任务上进入第一梯队，代码与智能体能力进步显著。其突出亮点是能深度挖掘非结构化对话中的隐含约束，并转化为结构化输出，体现了强大的实际应用潜力。
腾讯混元 26.02 重建预训练与强化学习基础设施后，发布了首个模型「Hy3 preview」，不仅是混元"最智能的模型"，更标志着团队从"追榜"逻辑向实用主义的系统转型，模型采用 MoE 架构，总参数 295B / 激活参数 21B，支持 256K 上下文，采用快慢思考融合机制
# 三大原则定义"真实战斗力" 混元团队明确提出了重建后的三条核心原则，这决定了 Hy3 的评测与训练逻辑： · 能力体系化：拒绝"偏科"。即使是代码智能体单一应用，也需推理、长文、指令、对话、工具调用等能力深度协同 · 评测真实性：主动跳出易被刷榜的公开榜单，转而采用自建题目、最新考试（如 2025 生物学联赛、清华求真书院 26 春博资考）、人工评测、产品众测等方式 · 性价比追求：模型架构与推理框架深度协同设计，以降低任务成本，追求商业合理性
# 能力表现：推理与长文跃升，代码智能体进步最大 通过多组对比（vs Hy2、Gemini-3.1-Pro、GLM-5、Kimi-K2.5、GPT-5.4 xhigh）展示了 Hy3 的能力边界：
1. 复杂推理：进入第一梯队，但顶尖数学仍有差距 · 优势领域：FrontierScience-Olympiad（70.0）、IMO Answer Bench（84.3）、CHSBO 2025（87.8）、GPQA-Diamond（87.2）均达到或接近国际顶尖水平。 · 相对短板：在清华求真书院数学博资考上，Hy3（88.4）与 GPT-5.4 xhigh（99.3）存在明显差距；HLE 基准（30.0）也落后于 Gemini-3.1-Pro（44.4）等。 · 结论：基础理工科推理能力已具备强泛化性，但面对最高难度的纯数学推理时，与全球绝对顶尖模型仍有距离。