騰訊Hy3以半數參數挑戰規模更大的AI對手

騰訊新推出的Hy3模型在代理任務與搜尋任務上，匹敵甚至超越規模大上一倍的旗艦開源權重AI模型，同時部署成本降低逾半。

騰訊混元Hy3是一款2950億參數的混合專家模型，僅有210億活躍參數。在代理任務與搜尋基準測試中，它匹敵甚至超越規模大上一倍的旗艦開源權重模型，同時採用Apache 2.0授權，FP8記憶體佔用不到300 GB。

「這款模型的尺寸設計，讓中國企業合法購入的八顆晶片就能在完整精度下順暢運行，」混元團隊在模型卡中表示，此處指的是Nvidia H20-3e——這款GPU專為符合美國對中國出口限制而設計。

Hy3採用192專家架構，每次前向傳播僅激活2950億總參數中的210億參數，相較之下，智譜AI的GLM-5.2約有7440億總參數與400億活躍參數。在代理式搜尋方面，Hy3在BrowseComp上獲得84.2分，DeepSearchQA上獲得91.0分——領先騰訊內部排行榜中的所有開源模型，並與Claude Opus 4.8和GPT-5.5競爭。在工具編排方面，它以MCP-Atlas 79.1分領先開源領域；在長上下文檢索方面，以AA-LCR 73.4分領先。取捨在於編碼能力：GLM-5.2仍在SWE-bench Verified（84.2對78.0）和Terminal-Bench 2.1（81對71.7）上領先。

中金公司維持對騰訊控股（00700）「跑贏行業」評級，目標價666港元，較當前水平有47%的上行空間。該券商表示，市場對騰訊AI輸出的預期處於低點，而Hy3的推出——連同WorkBuddy與微信Agent——可能帶動估值重評，目前騰訊預期本益比僅13倍。

企業真正關注的可靠性賣點

騰訊內部評估顯示，Hy3的幻覺率從4月預覽版的12.5%降至5.4%，常識性錯誤率從25.4%降至12.7%。多輪對話問題率從17.4%改善至7.9%，模型在開放MRCR長對話基準上的得分從42.9%躍升至75.1%。在WorkBuddy情境中，任務解決率從72%提升至90%，平均完成時間下降34%。

這些是自行報告的數據，騰訊的基準附錄也指出，幾乎所有競爭對手的得分均來自該公司自己的測試。來自Artificial Analysis等指數的獨立驗證仍有待確認。但選擇將可靠性指標置於排行榜成績之前的做法，顯示了騰訊的目標客戶：那些曾被模型在演示中表現良好、但在生產環境中自信編造內容所困擾的團隊。

部署運算優勢傾向較小模型

Hy3的FP8權重記憶體佔用不到300 GB——不到GLM-5.2約744 GB的一半——這意味著一台配置精良的單節點即可運行，而GLM-5.2則需要至少8台H200節點。騰訊建議的服務配置鎖定Nvidia H20-3e，這是專為中國市場設計的符合出口限制GPU，但該模型在西方數據中心可取得的H100、H200和B200上，透過標準vLLM和SGLang部署，運行得更加順暢。

定價進一步強化了成本優勢。騰訊收費為每百萬輸入代幣1元人民幣（0.15美元），每百萬輸出代幣4元人民幣（0.59美元），快取輸入為0.25元人民幣（0.037美元）。騰訊聲稱，與同等能力的競爭模型相比，Hy3在文件處理上減少47.4%的代幣消耗，在PPT生成上減少49%。

競爭格局正在轉變

Apache 2.0授權——無地域排除或使用領域限制——消除了先前阻礙許多西方企業採用中國開源權重模型的法律障礙。騰訊表示，自4月預覽版以來，每日代幣消耗量增長了20倍，超過50個內部產品團隊提供了意見回饋，塑造了最終版本。

對於評估開源模型的企業而言，取捨現在異常明確。當編碼表現是唯一標準，且有能力負擔8台H200預算時，GLM-5.2仍是首選。而在其他所有情況下，Hy3都展現了優勢：搜尋密集的代理任務、對可靠性敏感的應用，以及那些希望獲得接近前沿能力卻無需前沿規模基礎設施的組織。騰訊股價交易在2026年Non-IFRS預期本益比13倍，意味著市場尚未將這些潛力納入定價。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。