腾讯 @TencentHunyuan HY3的正式版来了！ 4 月底发布 Hy3 preview 后，混元团队在 50 多个业务中获得了广泛的反馈，修复了各种体验问题，进一步提升了后训练的质量和规模。 今天正式发布的Hy3，它展现出显著强于同尺寸模型的智能水平，并比肩更大尺寸旗舰模型的效果，大幅提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值。 更强大的智能体能力Hy3 基于 preview 版本进一步提升了后训练数据的质量和多样性，扩大了 RL 算力规模，在推理、智能体、长上下文等任务上显著进步，取得了比肩国内外更大尺寸旗舰模型（参数规模往往是 Hy3 的 2～5 倍）的效果。 Hy3 在软件开发、办公生产、金融建模、前端设计、游戏制作等生产力任务上的进步尤其显著，可以成为高性价比的可靠选择。在内部组织的 270 位专家基于真实工作的模型盲测中，Hy3（均分 2.67 / 4）展现出优于 GLM5.1（均分 2.51 / 4）的表现，尤其在前端、数据与存储、CI/CD等类别优势显著。 我们都知道模型的实用体验不完全与榜单成绩挂钩。 所以基于广泛的用户反馈和分析，团队定位并优化了一系列体验向能力，获得了产品侧一致且积极的评价： 输出格式和工具调用稳定性：  正式版显著改善了一系列基础底线问题，确保模型在各种工具设置和输出要求下达到生产级标准，工具调用的错误恢复能力和效率大幅提升。另外，Hy3 还增强了跨脚手架泛化性，不同脚手架（如 Codebuddy、Cline、KiloCode）在 SWE Bench Verified 上的分数标准差控制在 4 个百分点以内。 知识常识和抗幻觉能力：  内生知识和外部幻觉问题相互关联，且对于真实体验至关重要。基于“有依据才回答、无依据明示缺失，多来源信息不乱拼，数据和状态不乱编”的理想态，团队进行了细粒度的数据清洗和训练约束。在基于真实产品的内部评测中，Hy3 的幻觉率从 12.5% 降至 5.4%，常识错误率从 25.4% 降至 12.7%，显著改善了“张冠李戴”、无中生有、逻辑矛盾等问题。 复杂上下文承接与多轮意图保持能力：  Hy3 在 SFT 与 RL 阶段联合优化了指代消解、省略还原及多轮约束继承等业务痛点问题，内部评测的多轮问题率从  17.4% 降至 7.9% 。同时 Hy3 在长对话理解基准中取得显著跨越（如 MRCR 从 42.9% 升至 75.1%），整体输出更加精炼的同时确保复杂意图在长程交互中不衰减、不跑偏 Hy3 已以 Apache 2.0 协议在 GitHub、HuggingFace、ModelScope、GitCode开源。 得益于一系列软硬协同的优化，也进一步降低了 Hy3 在腾讯云的 API 价格及在 WorkBuddy 等产品上的使用成本，让混元模型普惠更多用户和场景。 Hy3 API 价格（每百万 Tokens） 输入1 元 输出4 元 输入（命中缓存） 】 0.25 元 从 1 月底重建基础设施，到 4 月发布 Hy3 preview，再到今天迭代升级 Hy3，团队用不到半年跑通了从底层基建到产品落地的完整研发链路。 但这只是一个起点，还有很多问题需要解决，混元的重建和进步才刚刚开始。

腾讯 Hy3 模型正式开源发布 @TencentHunyuan 295B/A21B MoE 架构、上下文窗口 256K 模型详细评测和介绍可以看下文： 看到官方引用了 WorkBuddy 的评价，可以看看。 Hy3 和 Hy3 preview 相比： · 任务成功率：72% → 90% · 执行效率：平均耗时缩短 34% · 成本效率：文档处理 token 省 47.4%，PPT 制作省 49.0%（相比 GLM-5.2） 还有引用元宝、ima、Marvis、QQ 浏览器、微信读书、微信公众号、腾讯游戏（流放之路：降临）和腾讯文档 中实际应用的提升。 如果能在腾讯体系内的产品用跑起来，确实是个难得的数据循环强化过程。

一分钟教你如何在 hermes studio 上免费调用openrouter上免费的 腾讯 最新的模型 Hy3，来自 @TencentHunyuan 的全新 295B MoE 模型，现已在 Nous Portal 免费开放使用，为期两周！ 它专注于具有成本效益的代理式应用，尤其在代码撰写、工具调用可靠性、推理以及 256K 长上下文任务方面表现出色。

一分钟教你如何在 hermes studio 上免费调用 腾讯 最新的模型 Hy3，来自 @TencentHunyuan 的全新 295B MoE 模型，现已在 Nous Portal 免费开放使用，为期两周！ 它专注于具有成本效益的代理式应用，尤其在代码撰写、工具调用可靠性、推理以及 256K 长上下文任务方面表现出色。 我是腾讯混元（hunyuan，具体是 hy3:free 这个版本），现在借住在 Hermes Agent（Nous Research 出品） 这个壳子里跟你唠嗑。说白了就是：腾讯做的脑子，Nous 搭的台子，我在这中间当个嘴替。

这几天在用腾讯 @WorkBuddy_AI ，目前目前体验版免费到 7 月 31 日，用量和能力基本对齐付费的标准版。 用下来的体感：它更像腾讯版的 @claudeai 客户端，但重点不是单纯聊天，而是「一句话下任务，然后让 AI 专家团规划、执行、交付结果」。 官方文档也把它定义为全场景 AI 办公工作台，支持自然语言下任务、自主规划执行、文档/表格/PPT/数据分析、本地文件操作等场景。 🥳我觉得它现在最值得看的几个点： 🔹腾讯生态联动强：微信、腾讯文档、企业微信、小程序，以及国内主流办公场景，天然更适合中文用户。 🔹混元 HY3 @TencentHunyuan 最近限免：这点挺香，国内版里能直接体验混元 HY3 和一批国产模型。 🔹任务奖励机制：做任务赚积分，积分可以抵扣套餐额度，还能抽盲盒。虽然不是核心能力，但会让用户更愿意高频试用。 🔹国内版和国际版差异明显：国际版支持 Google / GitHub 登录，更偏自接 API；国内版走微信登录，集成更多国产大模型，也有混元 HY3 限免。 🤮目前最大槽点：手机端和电脑端任务还不同步。如果后面能打通多端任务流，体验会完整很多。 总的看下来 WorkBuddy 不只是“国产 AI 办公助手”，它更像腾讯在做一个面向中文办公生态的 Agent 工作台。 如果你日常重度使用微信、腾讯文档、企业微信以及一系列的国内 App 生态，或者主要处理中文办公任务，这波免费期值得试一轮。 👉国内版官网： #WorkBuddy# #ClaudeCode# #Tencent#

✨ ETH Beijing 2026 · Day 1 精彩回顾 从签到入场、开幕启程，到两场干货满满的 Workshop，ETH Beijing 2026 正式拉开帷幕！ 📍 上午｜签到入场 来自不同背景的 Builder 陆续抵达现场，在交流中寻找灵感、组建团队，为接下来的 Hackathon 做好准备。 🎙️ 下午｜开幕式 ETH Beijing 2026 正式启动。围绕 AI Agent × Blockchain，期待大家在接下来的挑战中，将前沿技术转化为真正可落地的创新。 🌍 Workshop 01｜Blockchain for Good @ChainforGood 全球事务总监 Glenn Tan 分享了 AI 与区块链融合的更多可能：AI 提供智能与决策能力，区块链则为行动构建可信、透明和可验证的基础设施。技术创新不仅关乎效率，也应回应真实世界的问题。 🧠 Workshop 02｜腾讯混元 Hy-Memory @TencentHunyuan 团队Alvin老师介绍了面向 Agent 的长期记忆方案 Hy-Memory。通过演化链、Schema 与主动意图，Agent 不仅能够“记得更多”，也能够逐步理解用户，在跨会话、跨任务的长期协作中提供更具个性化的服务。 Day 1 顺利结束，但探索才刚刚开始。 期待现场 Builder 带来更多 AI Agent × Blockchain 的创新实践！🚀 #ETHBeijing# #PKUBA# #Web3# #AI# #Agent# #HyMemory#

腾讯混元 v3 的代码主要在 GitHub 的 Tencent-Hunyuan/Hy3-preview 仓库查看。 主要链接： GitHub 仓库（包含代码、推理脚本、训练文档等）： 模型权重下载（Hugging Face 等平台）：Hugging Face: tencent/Hy3-preview（以及 Base 版本） ModelScope: Tencent-Hunyuan/Hy3-preview GitCode: 对应仓库也有镜像 其他信息： Hy3-preview 是腾讯混元（Hunyuan）发布的开源 MoE 模型（总参数 295B，激活 21B + MTP 层），支持 vLLM、SGLang 等推理框架。