腾讯混元 Hy4 preview 实测，AI 编程与工作能力全面升级

腾讯混元 Hy4 preview 发布后，社区反响强烈。经过数天实测，可以给出明确结论：这是混元大模型真正的里程碑，腾讯混元从这一代起正式进入国产大模型第一梯队。在 Arena WebDev 榜单中，Hy4 preview 的分数仅比 GLM 5.3 Flash 低 1 分，领先 Grok 4.6 High 和 Claude Fable 5。

官方公布的跑分显示，Hy4 preview 在 Coding、Agent、工具使用、科研和数学等生产力相关能力上，已与 Qwen、DeepSeek、GLM、Kimi 等顶尖模型打平，部分项目甚至小幅领先。

与上一代 Hy3 对比，总参数从 295B 提升到 770B，激活参数从 21B 提升到 49B，上下文从 256K 扩展到 1M。模型层数从 80 降至 78，但宽度、专家系统和注意力机制全部重新设计。这不是小修小补，而是一次接近重写的升级，让混元跨过了真实工作场景的「可用线」。

Hy4 preview 定位是「为生产力而生」，覆盖软件工程、办公分析、游戏开发和科学研究。针对这四个方向，我设计了三个实际任务进行验证。

任务一：一句话生成 3D 第一人称射击游戏

我只给了一句 prompt：

在单个 HTML 文件里做一个完整的 3D 第一人称枪战游戏：有多种可切换的武器、会巡逻/追击/攻击的敌人 AI、血量和弹药 HUD、小地图、击杀计数和音效，双击文件就能在浏览器里玩。

Hy4 preview 用了约 40 分钟，交付了一个可玩的 HTML 网页游戏。进入后代入感远超预期，敌人枪声响起时肾上腺素明显上升。游戏过程完整，包含菜单、移动与武器系统、五类敌人、多波次进攻、补给和受伤反馈。画面由程序生成，音乐和枪声由浏览器实时合成。

Hy4 preview 会先拆解任务，再按页面、渲染、玩家操控、敌人 AI、音效和主循环逐步实现，整体遵循完整游戏开发流程。它甚至懂得如何通过配色、光影和场景设计营造战场氛围，把画面、枪声、音乐和进攻节奏结合起来，让玩家真正紧张。

这种对游戏玩法和节奏的理解，很可能是腾讯最难复制的一张牌。腾讯在游戏领域积累的数据和经验，已经开始转化为模型对玩法、反馈和节奏的深层理解。

任务二：自动生成 1.5 万字 FDE 调研报告

第二个任务是 FDE（前沿部署工程师）调研报告，要求达到可直接给公司管理层汇报的标准。模型需要自行搜索资料、核验信息、完成推理和判断，并输出 Word 报告和汇报型 HTML。

经过约一小时工作，Hy4 preview 拿出了一份 25 页、1.5 万多字的报告。首先检查信源：报告末尾列出了 34 个来源，包括 Palantir 财报、OpenAI 与 Blackstone 官方公告，以及 Reuters、CNBC、Axios、金融时报等，且每个来源都标了可信度。我抽查了五组易错数据，全部正确。

报告逻辑从 FDE 的定义、起源、爆发原因，延伸到行业前景、能力模型和组织建议，形成完整闭环。更难得的是，它敢于给出明确结论。

Hy4 preview 直接判断：2027 到 2028 年行业将进入出清期，只会写代码、承担普通交付的弱 FDE 会被淘汰，真正懂产品、懂客户、还能写代码的人会留下。方向、时间、影响对象都写得很清楚，具有决策价值。

配套的 24 页汇报型 HTML 同样出色。第一页用五个数字立住行业量级，中间展开证据和推理，结尾分别给管理者、招聘团队和从业者建议。它将长报告压缩成清晰的视觉路径，我大约花了 10 分钟就抓住全部重点。

这一任务完整走通了资料收集、信息核验、逻辑推理、形成判断和汇报交付的全流程，这份报告足够进入管理层会议室。

任务三：DNA 双螺旋互动网页

第三个任务关联网，直接让模型制作一个 DNA 互动页面，从染色体一路拆到原子，验证它是否真正理解双螺旋结构。

成品可以从染色体连续放大到染色质、核小体、双螺旋、碱基对和原子。右手螺旋、反向平行的两条链、大小沟和氢键全部构建在 3D 结构中，懂生物的人一眼就能看出其科学正确性。

最亮眼的是解链动画：拖动控制杆，两条链慢慢分开，氢键逐渐断裂，碱基暴露。科学正确、交互直观、视觉完整，是一套能让普通人看懂 DNA 的解释方式。

结论：混元进入第一梯队，长板与方向已明确

三个任务跑完，我的结论很明确：Hy4 preview 已跻身国产模型第一梯队，是腾讯大模型发展中真正的里程碑。

今年下半年国产模型纷纷发力，接下来的竞争看的是谁能在真实工作场景中做出长板。Hy4 在游戏开发上的理解和沉浸感，已露出明显的腾讯特色。

现在行业进入「后训练出奇迹」的阶段。我期待 Hy4 正式版继续打磨长任务、工具使用和交付稳定性，也期待腾讯推出更便宜、更能打的 Flash 版本。如果这条路继续走下去，由中国模型主导的 AI Agent 时代可能真的要来了。