想要重走視頻號的逆襲老路，騰訊混元的新作業(yè)及格了嗎？

話說，昨天，有個事情算是靜悄悄發(fā)生的，雖然C端消費者幾無知覺，但仍然引發(fā)了不少業(yè)內(nèi)人士的關(guān)注，那就是騰訊混元的 H y 3 preview在騰訊旗下的AI應(yīng)用內(nèi)全線上線了。

對于這次混元模型的更新。有很多人表示，沒有感覺。畢竟，前后有各種新的模型發(fā)布，比如Kimi、小米的Mimo，乃至今早發(fā)布的GPT5.5和即將發(fā)布的DeepSeek V4，前赴后繼的大模型浪潮襲來，騰訊混元感覺都被淹沒了。

另外一點更為關(guān)鍵的是，在很多業(yè)內(nèi)人看來，騰訊的混元也只是剛剛踩著騰訊給出的時間線的尾巴上線，而且功能也確實不算是最頂尖，所以不少人依然對混元的更新感覺到失望。

這個事情是這樣的，早在上個月，騰訊就在財報發(fā)布后的媒體會上透露，混元新模型HY 3.0正在內(nèi)部業(yè)務(wù)測試中，計劃于4月對外推出，而現(xiàn)在騰訊是在4月底才推出HY 3.0，而且推出的不是正式版，是preview版本，這只能說是符合但略遜于市場預(yù)期。與此同時，騰訊此前就披露，HY 3.0，相較于2.0版本有顯著的能力提升，超過了此前任何一個版本的迭代幅度。但昨日新的版本上線后，大家發(fā)現(xiàn)，HY3.0 preview僅總參數(shù)295B，而很多公司的模型參數(shù)動不動就萬億級，騰訊這個混元不夠頂尖，也不夠震撼。

而調(diào)高了市場胃口的另外一個點是，騰訊這次可以算是挖來了大牛又重組了混元。4個月前，騰訊宣布，騰訊宣布升級大模型研發(fā)架構(gòu)，新成立AI Inf ra部、AI Data部、數(shù)據(jù)計算平臺部。與此同時，騰訊也宣布， OpenAI前研究員姚順雨（Vinces Yao）出任“CEO/總裁辦公室”首席AI科學(xué)家，向騰訊總裁劉熾平匯報。與此同時，其還兼任AI Infra部、大語言模型部負(fù)責(zé)人。

你說說，天才加入，還被放風(fēng)說混元3.0能力很好，大家的胃口被吊得高高的，而模型上線后，大家卻發(fā)現(xiàn)不夠震撼，也難怪有人認(rèn)為這是不足預(yù)期了。甚至有調(diào)侃的聲音認(rèn)為，騰訊還不如把混元關(guān)了，直接高價買下DeepSeek得了。哈哈。

而受此影響，騰訊的股價今日早盤走低，而在此之前，自上月財報后，騰訊股價已經(jīng)下挫了不少。

那么，騰訊的混元真有那么差嗎？其實，八姐還是蠻樂觀的。甚至，也有業(yè)內(nèi)的盆友認(rèn)為，騰訊這次是先上了牌桌，依照騰訊的實力，騰訊有可能重走當(dāng)年視頻號逆襲的老路，在AI領(lǐng)域也實現(xiàn)逆襲。

為什么這么說呢？

首先，這次混元團隊在改組后幾個月內(nèi)就交作業(yè)，而且模型能力的確提高了40%，達(dá)到了國內(nèi)一線入門的模型水平，這本身就是一種不小的成功。

去年底，姚順雨加入騰訊，入職首席 AI 科學(xué)家，團隊調(diào)整熟悉怎么也得一個月吧，從今年1月底開始，騰訊才開始啟動模型訓(xùn)練，三個月的時間完成了從訓(xùn)練到上線。不得不說，這是一個相當(dāng)迅猛的速度，這需要騰訊高層對團隊改組決心，也需要充分的放權(quán)以及充足的資源配給。

短短3個月的時間，新模型的整體推理效率提升40%，Hy3 preview的成本相比上一代模型大幅下降，而且，與國內(nèi)頂尖大模型的差距也在縮小。簡單來說，在綜合語言智能領(lǐng)域，Hy3 preview達(dá)到了國內(nèi)一線的水平 ， 但極限推理遜于 DeepSeek-R1 、 GLM-5以及Gmini3.1等 。

在代碼和智能體領(lǐng)域， Hy3 preview能力類似于 GLM-4.7 ，大概 是智譜4個月前的水平。

簡單來說，騰訊混元的進(jìn)步是巨大的，這說明， 騰訊只要找對了人，團隊捋順了，是完全有能力在AI上追趕的；當(dāng)然，這可能也說明，騰訊之前資源內(nèi)耗嚴(yán)重，這是浪費了多少時間啊。

其次，騰訊混元這次的確是方向務(wù)實，性價比很不錯。

騰訊混元這一次升級，在我看來，核心思想就是，務(wù)實，夠用，價格低， 讓大家能用起來。

比如，騰訊認(rèn)為，這次H y3 preview 選擇總參數(shù) 295B、激活參數(shù) 21B 的規(guī)格，相比較近期發(fā)布的動輒萬億參數(shù)的模型，的確是低，但足夠?qū)嵱昧恕Ｒ驗椋趶?fù)雜推理、長上下文理解、指令遵循等能力在300B量級已經(jīng)能夠充分釋放。在成本上，300B級別的MoE模型經(jīng)過量化后可實現(xiàn)單機部署，與萬億參數(shù)模型比，而推理單價則可達(dá)數(shù)倍之差。在落地上，在大多數(shù)應(yīng)用場景中可以通過 RAG、Agent等工程手段有效縮小與使用頂級大模型的差距；量化后的推理成本和微調(diào)門檻足夠低，讓私有化部署和行業(yè)適配更切實可行。

因此，騰訊云公開的 API 價格為輸入最低1.2 元/百萬 tokens，輸入命中緩存價格0.4元/百萬tokens，輸出最低4 元/百萬 tokens；同步推出的Hy3 preview Token Plan 個人版定價最低28 元/月。

簡單來說，除非你要天天寫復(fù)雜代碼、做商業(yè)調(diào)研報告等，你正常的不太復(fù)雜的需求，用便宜的混元完全可以做到，便宜不香嗎？

另外，從生態(tài)落地而言，騰訊在國內(nèi)算是無出其右了。

騰訊微信月活微信14億，還有QQ，有游戲，有國內(nèi)最強的應(yīng)用場景，騰訊的混元可能不需要做到頂尖聰明，但能快速響應(yīng)、夠聰明、夠便宜，讓個人和企業(yè)能用得起來，其實就夠了。

騰訊的商業(yè)閉環(huán)也是最清晰的。AI可以幫助騰訊進(jìn)行廣告優(yōu)化、取代客戶、生成游戲內(nèi)容，這些已經(jīng)在幫助騰訊直接賺錢了，混元如果聰明度上升了，騰訊的賺錢能力可能還會再上一個level。

總而言之，俺覺得吧，即便騰訊混元這次交出的作業(yè)不夠震撼，但完全及格了。重要的是，這次混元的更新，證明了騰訊的AI團隊重整是有效果的，追趕的速度是不錯的；騰訊發(fā)展AI的思路厘清了——務(wù)實，強調(diào)工程落地，強調(diào)和騰訊生態(tài)的嵌合。與此同時，騰訊也不差錢。

那么，騰訊是否真的會在慢了一年多的情況下，再度重演視頻號逆襲的歷史呢？哈哈，別說，還真有可能。走著瞧吧。