腾讯开源混元 Hy4 预览版：770B MoE、百万上下文

腾讯混元于 8 月 27-28 日发布并开源新一代旗舰模型 Hy4 Preview：MoE 架构总参数 770B、激活 49B，上下文窗口达 100 万 token，以 Apache 2.0 协议在 HuggingFace 和 GitHub 完全开源，并提供博客与 arXiv 论文。官方定位其为面向生产力（代码、办公、游戏开发、科学研究）的开源前沿模型，API 定价为每百万 token 输入 6 元、输出 18 元、缓存 0.3 元。

已确认

• 参数规模：总参数 770B、激活 49B（A49B），较 Hy3 翻倍；支持 1M 上下文；Apache 2.0 开源，模型见 HuggingFace（tencent/Hy4-preview）与 GitHub，附 arXiv 论文
• 定价：每百万 token 输入 6 元、输出 18 元、缓存 0.3 元
• 官方评测称成绩大致与 GLM-5.3 相当，内部盲测得分略优于 GLM-5.3 与 KimiK 系列
• 据 @aigclink 转述，Hy4 Preview 引入递归自我改进闭环，即模型首次参与自身的训练过程，主打对齐写代码、做游戏、干财务、跑科学模拟等真实工作场景
• 媒体实测：APPSO 称其 CodingAgent 长程执行能力进入第一梯队，可独立完成含物理引擎的 3D 月球车游戏、修复差旅报销系统 Bug 等；赛博禅心通过 MCP 接入 Unreal 5 引擎演示了游戏开发能力

尚未确认

• 评测成绩与 GLM-5.3 相当的结论主要来自官方公布数据与内部盲测，尚缺广泛第三方独立验证；递归自我改进闭环的训练细节亦仅有官方侧描述

为什么重要

• 770B 级完全开源模型叠加 1M 上下文与低廉定价，进一步拉低前沿能力获取门槛，对开源社区与国内大模型竞争格局（对标 GLM、Kimi 等）构成直接冲击；其在 CodingAgent 与游戏引擎集成上的表现，展示了大模型在实际生产力工作流中的落地潜力；若递归自我改进机制属实，也为模型训练范式提供了新样本。

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