【腾讯 AI 发展引关注】随着 Hy3 正式版发布一个月前姚顺雨和汤道生那句对话又开始反复出现在腾讯 AI 相关讨论里。6 月初腾讯云 AI 产业应用大会上腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生与腾讯首席 AI 科学家姚顺雨同台对谈。谈到外界对腾讯 AI 节奏的质疑时姚顺雨对汤道生说“感觉应该是我问你的问题。”这句话当时听起来像一句玩笑现在回看更像腾讯 AI 内部责任分工的一次公开呈现。模型能力能不能追上来姚顺雨要给出答案模型能力能不能进入产业、产品和收入汤道生以及腾讯更多业务团队也要给出答案。【腾讯 AI 发展现状】腾讯的 AI 产品起步并不晚但通用大模型侧的外部感知一直相对弱从主力产品元宝中就可窥探一班。2025 年 2 月元宝接入 DeepSeek - R1 满血版用户可以在混元和 DeepSeek - R1 之间切换。此后混元团队也打出过一些声量但更多集中在图像、视频和 3D 生成方向。混元图像、混元视频和混元 3D 系列都有榜单、开源和社区下载量讨论但这些声量没有自然转化成腾讯通用大模型能力很强的用户心智。这种不温不火的状态终于在今年被马化腾捅破。5 月腾讯股东大会上马化腾用“上了船后来发现船漏水现在站上去了还坐不下去”形容腾讯 AI 处境并承认腾讯早期 AI 基础能力并不突出。腾讯开始公开承认自己在补课。【姚顺雨与团队调整】姚顺雨被推到台前正发生在这个背景下。去年底腾讯升级大模型研发架构新成立 AI Infra 部、AI Data 部和数据计算平台部姚顺雨出任“CEO/总裁办公室”首席 AI 科学家同时兼任 AI Infra 部和大语言模型部负责人。今年 3 月腾讯撤销 AI Lab部分人员调整至大语言模型部加入混元团队并向姚顺雨汇报。【Hy3 成绩初显】Hy3 在测试中拿了高分但具体表现如何还有待在实际应用中观察。但面对掉队质疑姚顺雨和混元团队至少帮腾讯 AI 稳住了第一层人设。Hy3 的交卷先体现在腾讯终于拿出了一份能被产品验证的模型成绩。腾讯方面披露Hy3 已经进入 WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、Marvis、ima 等产品从 preview 上线以来日均 Token 消耗增长 20 倍。在 WorkBuddy 上自主选择 Hy3 preview 的用户数增长 6 倍。Hy3 在 WorkBuddy 办公场景内部测评中任务成功率从 72%升至 90%平均耗时缩短 34%。元宝借 Hy3 上线文件交付后常识错误率下降一半幻觉率下降超过一半。在 6 月的腾讯云大会上姚顺雨谈模型和产品关系时提到“实用性价值大于刷榜价值”。Hy3 正式版在产品体系里开始形成反馈似乎正是姚顺雨这番话的真实写照。ima 和 Marvis 也提供了类似证据。公开报道显示ima 的知识库问答推理质量提升近 19%Agent 系统稳定性达到 95.1%Marvis 核心场景任务完成率提升到 93.7%多 Agent 协作派发正确率达到 92%。【Hy3 设计理念】而在更早些的 Hy3 preview 版本中已经有一些评测揭示了 Hy3 系列的设计理念。Hugging Face 社区一篇技术博客把 Hy3 preview 放在 WorkBuddy 场景里测试。测试任务是让模型处理一份超过 100 页的技术手册先从长文档中抽取结构化知识再自动设计 10 道深入测试题最后把题目、计分和答案解释打包成一个单文件 HTML 游戏。而在长文本理解和代码生成任务中Hy3 preview 处理信息速度较快能理解复杂指令并把复杂任务拆成清晰步骤在文本抽取环节它能较准确抓住长文档里的关键信息在代码生成环节生成结果没有 bug第一次运行就能成功。这个评测案例解释了 Hy3 系列为什么更适合放在 WorkBuddy 这类长链办公任务里观察。【姚顺雨观点与行动】在 6 月的那场大会上姚顺雨解释自己为什么加入腾讯时表示这里有“很多好问题、很多产品”。在他看来预训练和后训练之后模型到底要应用在哪里、产生什么价值最终要靠产品回答。Hy3 正式版就是这个判断的第一次集中验收也是腾讯混元团队重组后第一个重磅公开成果。一个月前汤道生曾在会上问姚顺雨Hy3 preview 作为他在腾讯的首秀具体做了什么改变。姚顺雨回答说“主要三点第一重建 Infrastructure无论是预训练还是强化学习第二改变数据和 Eval如何去定义更真实的问题、丰富数据的 taxonomy、提高数据的质量第三很多决策是 taste driven 的没有很清晰的公式。”姚顺雨提到的“定义真实的问题”从 Hy3 公布的大量实测任务场景反馈来看这一代模型更新的重点就是如何让模型能力支撑真实任务而这恰恰是此前腾讯相对匹配不到位的领域。姚顺雨在大会上还提到团队曾把“后训练最强骨干”派去帮元宝做后训练。他说当时预训练还没准备好很多算法同学不理解这个决定但现在回头看这个动作让产品团队意识到模型团队是真的为产品着想也为 Hy3 preview 在元宝上线起到重要作用。随后他又补了一句“技术可以探讨最难的反而是信任和换位思考。”这个细节一定程度上让外界对于大厂的模型 1 号位有一个更清晰的形象概念1 号位不仅仅是技术大牛也要推动模型团队和产品团队建立协作关系。【腾讯放大姚顺雨影响力】而树立了姚顺雨大旗的腾讯也不遗余力放大他的外部影响力。1 月姚顺雨出席腾讯青云奖学金颁奖活动为青年研究者颁奖。首届青云奖学金为 15 位青年学者提供总价值 50 万元支持包括 20 万元现金和 30 万元云异构算力资源。6 月腾讯 2026 青云计划启动面向 AI 大模型、基础架构和高性能计算等方向设置技术课题支持青年人才参与混元、微信和游戏等前沿课题。姚顺雨给腾讯 AI 立住的第一层人设是认真打磨模型底座的形象Hy3 的诞生终于让腾讯 AI 有了一份可验证的阶段性成果。【Hy3 短板待补】对于腾讯而言Hy3 显而易见是一份急需的答案。但放在整个大模型行业里仍有一些有待加强的短板。尤其是姚顺雨本人曾经提出过一套“最强模型才会被付费”的理念。今年 1 月在清华主导的 AGI - Next 峰会上他谈 To B 市场时说“智能越高代表生产力越高溢价空间也越大。”这位腾讯 CEO 首席科学家表示企业级市场对模型能力的付费意愿呈现头部效应较弱模型在编程等高频生产力场景中会带来排错和监控成本隐性成本可能超过模型差价。今天回过头看这句话反过来成了 Hy3 的压力。腾讯披露的 270 位专家真实工作盲测中Hy3 均分 2.67/4高于 GLM - 5.1 的 2.51/4。这个成绩能证明 Hy3 进步但对比对象却是竞争对手的上一代模型。GLM - 5.1 已经不是智谱最新主力最新的 GLM - 5.2 拥有 1M 上下文窗口以及更加强大的 Coding、Agent 和长程工具调用能力。换言之Hy3 证明腾讯追上来了一段但离国产模型最前排还有一些距离。在 6 月的那场大会上姚顺雨谈及性价比时也把标准放在性能前面。他说很多人最后发现用 Opus 这样的模型反而比用更差的模型更省钱因为更快把事情做对也省了人的精力。他进一步拆解说性价比第一是“性”如果性能不好性价比就很难成立第二才是成本。这句话也可以反过来审视 Hy3低价和低激活参数固然是吸引用户走量的关键但企业最终付费看的是一次做对的能力。在这个问题上Hy3 还有待在更多真实的 B 端场景中得到验证。Hy3 的第二个能力边界是原生多模态缺席这个问题在历代 Hy 通用模型的更新讨论中由来已久。作为主打办公场景的 Agent 能力底座现实中的用户面对的输入并不总是文本。PPT 版式修改、Excel 图表识别、网页后台各种图标状态。Hy3 如果不能直接理解视觉输入就要依赖混元多模态或者其他 OCR 工具层协同。这个短板在腾讯的应用场景里尤其敏感尤其是 Hy3 还可能接入微信等 C 端用户场景。用户给到 AI 的材料很多时候不是一段干净文本甚至是一张截图。与此同时混元的竞争对手已经在原生多模态路线上耕耘许久。几周前火山引擎发布豆包 2.1 Pro。公开报道提到其在 Coding、Agent 和 VLM 三大方向升级发布会还展示芯片设计 RTL 测试案例模型连续运行近 18 小时经历 9 轮迭代跑通仿真、测试和综合检查。在一个 3D 虚拟城市案例中依托豆包 2.1 Pro实现了 500 余个智能 Agent 同步协作完成上千轮工具调用生成超百栋建筑。与此同时阿里方面近期更新的 Qwen3.7 - Plus也延续了统一视觉和语言的多模态 Agent 模型面向图像、视频、屏幕、网页和文本输入并支持 GUI、命令行和工具环境下的任务执行。相比之下Hy3 只能称为一份语言模型答卷。还是在 6 月的那场大会上姚顺雨在谈及 AI 未来时说AI 是长期游戏“下半场才刚刚开始”。他还提到Coding Agent、多模态和具身智能都会继续发展。但在 Hy3 目前呈现的能力上来看腾讯拿到了进入下半场的门票还没拿到终局答案。而 AI 产业的竞争格局中模型是所有能力边界的底座但并不能回答一家公司 AI 业务发展的所有问题。【腾讯 AI 未来挑战】姚顺雨交出了 Hy3 作为阶段性答卷但腾讯 AI 到底快没快起来还要看整个腾讯如何放大这一代模型的能力优势。回过头看姚顺雨那句“感觉应该是我问你的问题”并不只抛给汤道生。它也抛给马化腾抛给微信团队抛给所有渴望 AI 赋能的业务。应用层能不能让用户感知变化比发布参数更重要。姚顺雨在《The Second Half》里曾经写过AI 下半场会从“解决问题”转向“定义问题”。这句话放到腾讯身上就是另一个问题腾讯有微信、游戏、广告、办公和云等庞大业务架构但这些业务要定义的是哪些 AI 问题过去三个月腾讯在 B 端和 C 端同时加速。6 月腾讯云 AI 产业应用大会发布效率智能体工具集。个人侧升级 QClaw、WorkBuddy、元宝、ima 和腾讯文档企业侧发布 WorkBuddy 企业版并升级 ClawPro、ADP 和企点营销云。伴随着 Hy3 发布这些产品都等来了新一代底座。Hy3 已经开始接入部分腾讯业务场景。微信公众号 AI 分身和客服专项评测中意图识别准确率提升到 98.94%微信读书标签标注准确率较 Hy3 preview 提高 14.1%WeGame《流放之路降临》AI 游戏助手接入 Hy3 后多轮推理与工具调度综合成功率提升至 92%幻觉率从 4.5%降至 2.8%。这些数据说明Hy3 开始向腾讯核心生态外溢但这还不够。微信、游戏、广告和企业服务能不能把 Hy3 变成高频任务决定腾讯 AI 能不能从阶段性答卷走向长期人设。5 月股东大会上马化腾说腾讯已经站上去了但还坐不下去。坐不下去不只因为模型不够强。更现实的问题是应用层有没有把模型能力变成新的用户体验和商业增量。而在云厂商正面交锋的 AI 云市场竞争格局也愈发激烈。字节方面火山引擎此前披露豆包大模型日均 Token 调用量突破 180 万亿过去一年增长超 10 倍IDC 数据显示火山引擎在中国公有云 MaaS 服务市场份额为 49.5%。模型调用量已经变成云市场心智的一部分。Omdia 发布的《中国 AI 云市场份额 2025》显示2025 年中国 AI 云市场规模约 567 亿元。阿里云以 38.1%的份额位居第一火山引擎以 20.4%位居第二百度云、腾讯云、天翼云分列第三到第五腾讯云的市场占比只有个位数。而在云战场之外腾讯要回答的题更复杂。微信、游戏和广告都在寻找 AI 增量Hy3 展现出来不错的 Agent 能力但如何挖掘出 C 端用户真正高粘性的使用场景是相关产品团队要理清的问题。在 1 月那场 AGI - Next 上姚顺雨谈 C 端竞争时提到模型不只需要回答问题还需要掌握额外 Context。他举过一个很日常的例子“比如问‘今天吃什么’今年问和去年问答案不应一样。”模型需要知道用户状态、位置、偏好和历史才能给出真正贴近个人处境的回答。这句话放在腾讯身上意义更明显。微信、元宝还有各种游戏场景腾讯不缺少能提供这种 Context 的用户场景但在过去几年中还没有落地出能在 C 端掀起用户声量的使用场景。而这个问题的答案姚顺雨和混元团队只能回答一部分。AI 产业不只是一个大模型一号位工程也是一个庞大企业技术实力、资本实力和产品组织能力的综合考验。