赛博禅心

腾讯混元 Hy4 发布:大幅提升

腾讯混元发布了 Hy4 正式版,和 8 月底的 preview 比,这一版首次引入视觉,也首次支持电脑操作

同时模型效果相比前代模型,有了大幅提升,比如让他自己做一个游戏,并且自己电脑来玩,还是很令人惊愕的,这个是效果:

老规矩:本周在 AGI Bar,可免费使用 Hy4

上下文窗口 1M token,单次最多输出 64K,API 和 preview 同价,每百万 token 输入 6 元(命中缓存 0.3 元)、输出 18 元

Image

根据 Agent Arena 的发布评测,Hy4 在 8500 多次真实长程 Agent 任务里拿到了 4.7% 的净提升,总榜第 14,进入帕累托前沿:Hy4 每个任务成本 0.55 美元,比 Kimi K3.1 Pro(Max)的 1.46 美元低约 62%

Image
Image

左右滑动查看 · 共 2 张

完整的 Benchmark 成绩如下:

Image


想直接用的话,打开 WorkBuddy,把模型换成 Hy4 就行,11 月 4 日到 15 日每天送免费额度,订阅用户会有更高的额度

除此之外,也可以通过元宝、ima 使用,也可以通过 腾讯云和 OpenRouter 进行 API 调用


后面我会放更多的例子,均由 Hy4 按一段需求做出来的,比如这件青花瓷


更好的视觉、更好的 Agent

专业软件的入口大多是图形界面,Hy4 把视觉、推理和工具调用串在一起,还针对 Blender、CAD 和跨应用长任务做了专项训练

比如给他一张随手拍的一张照片,它能定位到城市和拍摄点

这种 Computer use 的能力也可以用在装修设计里,比如下面这个:照着一张图纸在 Blender 里搭出室内,再导进 UE,做成第一人称、能换材质的装修场景

而对于 UE、Unity、Godot 等等工具,Hy4 也有非常好的适配性,下面这个是 Three.js 做的「QQ 欢乐街机厅」


我试了一下

除了最开始的双人坦克大战外,我也做了更多的例子,也给大家展示一下

行星齿轮减速器“用 Blender 的 Python 脚本从零建模,齿形用渐开线计算,齿轮要真的能啮合,做一段先运转、再爆炸拆开的动画”


青花瓷拉坯:“做一个拉坯网页:手指按住泥坯能拉高掐细,拉好后上釉、用青花料笔画缠枝莲,再入窑烧成”


看懂清明上河图:“这是清院本《清明上河图》全卷,56531×1700 像素。切片逐段看,不许联网,找出 12 处最有意思的市井细节,框准,做成长卷导览”

Hy4 切了 24 段一段段看,12 个框裁出来我逐个核过,骆驼商队、寒食秋千、高台百戏都落在了对的位置


《八仙过海》立体纸雕书(一句话需求):


奶茶连锁经营分析:“这是一家奶茶连锁 1–10 月的销售明细,老板要决定明年往哪开店、外卖要不要继续打折、哪几个单品该砍。交付带公式的 Excel 模型和 20 页以内的 PPT”

数据是我用脚本编的 2.6 万行,故意埋了两处变化:柠檬茶的夏季爆发,冰博克厚乳 7 月起下滑。Hy4 都找到了,还建议砍掉冰博克之前先做测试

Image


金融练得最多

这个模型在金融方面也做了专门的训练,覆盖基金研究、证券分析、量化策略、资产配置、财税会计这些方向

在混元的自建测试里,幻觉率和猜测导致的错误率都明显下降

腾讯金融科技 FiT 组织了 213 位专家众测,其中 153 位来自外部头部金融机构,七成有五年以上经验。579 个真实金融任务(满分 4 分)的结果是:

  • Hy4:3.04

  • DeepSeek-V4.1-Flash-1017:2.97

  • Kimi K3.1 Pro:2.68

  • GLM-5.3:2.68

这是用 Hy4 做的特斯拉估值报告,输出 Excel 模型和 PDF


业务替模型出题

姚顺雨和汤道生对谈时说过,方法论成熟之后,寻找好问题变得更难,那么,不妨把真实任务拿来看看,这里有几个业务的内部评测结果:

  • 王者荣耀:20 类游戏配置的准确率从 91.74% 提升到 97.28%,Agent 自主校验修复后达到 99.32%

  • QQ:小 Q 的整体满意率从 90.11% 提升到 93.10%

  • 元宝:内部评测得分从 65.25 提高到 72.53

  • 微信读书:综合评测得分从 82.10 提升到 87.69

  • WorkBuddy:平均 83.18 分,通过率 96.15%,12 个场景里有 9 个排在国内模型第一

接上 WorkBuddy 的企业微信套件之后,Hy4 能连通聊天记录、邮件、文档、日程和会议,理清各自项目

让模型参与训练模型

Hy4 在为递归自我改进(RSI)做准备,配合自动化科研脚手架 Hyra 2.0:

  • 在内部缩小规模的模型上,自己定位预训练系统的性能瓶颈,端到端训练吞吐提升 20.1%

  • 自动训练出 Hyra-Jev,8 项基准评测里 6 项优于官方 Jev

Image

Image

科研任务方面,Hy4 在离线、没有专用配准工具、没有细胞类型标注的条件下,对 84 张无序切片、699 万个细胞完成了小鼠胚胎的三维重建,全程无人干预,用时 1.5 小时

和北京大学数学团队的合作里,Hy4 找到了 Méndez–Pinto–Villarreal 猜想的反例,提出新条件完善了猜想,并做了 Lean 形式化验证

Image

由 Hy4 协同 Hyra 2.0 研发的单细胞模型 HyCell、物理场模型 HyPDE 也已经开源

Image
Image

左右滑动查看 · 共 2 张


最后

混元计划开源权重,已经联合 vLLM、SGLang 社区和 Inferact 做生态支持,届时会一起发布系统卡片

接下来还有 Hy4 flash,近期发布,主打性价比和推理速度

别忘了:本周在 AGI Bar,可以免费使用 Hy4