腾讯开源混元 Hy4 Preview：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，较上代 Hy3（295B/21B/256k）全面翻倍升级，支持 100 万 token 上下文，以 Apache 2.0 协议在 HuggingFace（tencent/Hy4-preview）和 GitHub 完全开源权重及 FP8 版本，并提供博客与 arXiv 论文。官方定位其为面向生产力的开源前沿模型，承诺价格一致且实惠，API 定价为每百万 token 输入 6 元、输出 18 元、缓存 0.3 元，并已上线 WorkBuddy，用户可免费体验两周后转标准定价。

已确认

• 参数规模：总参数 770B、激活 49B（A49B）；支持 1M 上下文；Apache 2.0 开源并附 FP8 版本与 arXiv 论文；WorkBuddy 免费体验两周，后续标准定价
• 架构细节（据 @aigclink 转述 GitHub 仓库信息）：主干 78 层，首层为稠密 FFN，其余 77 层为 MoE，每层含 256 个路由专家加 1 个共享专家，内置 MTP 层与 Gated DSA 注意力
• 定价：每百万 token 输入 6 元、输出 18 元、缓存 0.3 元
• 官方评测称在 40 多个基准测试中的成绩大致与 GLM-5.3 相当；内部盲测得分略优于 GLM-5.3 与 Kimi K 系列；据 @eyishazyer 转述，其在 Terminal Bench 2.1 上击败 DeepSeek V4 Pro
• 据 @SimplyAnnisa 转述，规模为两个月前 Hy3 的两倍多；腾讯自测称其在 163 名专家盲评的 203 项工程任务中表现占优；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，而非单纯优化基准分数
• 官方演示显示可通过一句话直接生成高完成度的 3D 场景，在细节、材质与空间感上表现强劲；据 @iamfakhrealam 转述，腾讯采用「模型与产品共同塑造」策略，结合多领域专家数据训练
• 官方强调「Use it. Tell us what breaks」，鼓励将模型直接集成到 Agent 工作流中收集反馈
• @AlchainHust 评价称，随着混元 Hy4 Preview 发布，国内腾讯、阿里、字节三家的 coding 与 agentic 能力均已达到约 Opus 4.8 级别的可用水平，距 SOTA 尚有数月差距，当前重点应转向 harness、skill 与 agent 工程优化

尚未确认

• 评测成绩与 GLM-5.3 相当、超过 DeepSeek V4 Pro 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；社区中亦有用户（如 @davidthesong）在询问实际场景使用体验；递归自我改进闭环与一句话生成 3D 场景的能力亦仅有官方侧描述；个别帖子（如 @SimplyAnnisa、@iamfakhrealam 的标题）将总参数误写为 77B，应以官方 770B 为准；另有帖子的上下文表述在 100K 与 1M 之间存在差异，官方口径为 100 万 token

为什么重要

• 770B 级完全开源模型叠加 1M 上下文、FP8 权重与低廉定价，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、DeepSeek 等）构成直接冲击；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；@AlchainHust 的判断进一步提示，国内头部厂商的能力竞争正从模型本身转向工程化落地层面。

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另有 3 条近重复转述:Scobleizer · AlchainHust · TencentHunyuan