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ngface.co/tencent/Hy3-preview" [[buttons]] text = "ModelScope" icon = "modelscope" url = "https://modelscope.cn/models/Tencent-Hunyuan/Hy3-preview" @@@ 4 月 23 日，腾讯混元 Hy3 preview 语言模型发布并开源。这是一个快慢思考融合的混合专家模型，总参数 295B，激活参数 21B，最大支持 256K 上下文长度。 今年 2 月，我们重建了预训练和强化学习的基础设施， 以及模型追求实用性的三个原则： • 能力体系化： 我们不推崇“偏科”，因为即使是代码智能体的单一应用，也涉及推理、长文、指令、对话、代码、工具等多种能力的深度协同。 • 评测真实性： 我们主动跳出易被“刷榜”的公开榜单，通过自建题目、最新考试、人工评测、产品众测等多种方式评估和改进模型的“真实战斗力”。 • 性价比追求：实用性离不开商业合理性，我们深度协同模型架构和推理框架的设计，大幅降低任务成本，让智能用得起、用得好。 Hy3 preview 是我们重建后训

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重要信息，并识别此前的信息何时与当前任务相关，公司将这一能力称为“主动记忆”：模型将在不同对话之间持续保留与用户有关的重要背景信息，并主动检索与当前任务相关的细节。 同时，模型为了利用这些背景信息完成任务，还需要持续投入精力。“主动专注”意味着Muse Wonder在面对具有挑战性的目标时会尝试不同的方法、克服障碍，并根据新信息调整行动。 不过，Meta此次模型发布受到一项软件漏洞的影响，导致Meta Code订阅服务在计算用户使用模型的用量时出现问题。公司方面表示，正在“努力解决”这一问题。 英国《金融时报》分析指出，此次发布对Meta CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）而言是一个重要里程碑。自去年以来，他已承诺投入数十亿美元，重组Meta的AI领导团队、建设大型数据中心，并以数百万美元的薪酬招募顶尖AI研究人员，所有这些举措都是为了让Meta跟上OpenAI、Anthropic和谷歌的步伐。 在重组公司的AI业务后，Meta一直试图通过不同于竞争对手的路线实现差异化，专注于开发能力强大的模型，以满足广泛的消费级应用需求。今年9月，Meta推出了个人AI智能体Mu

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均评测任务成本已经从上代的1.60美元上涨至4.52美元，涨幅达183%，比GPT-6 Astra还高出约39%。 而首批开发者的真实体验也出现了分歧。有人认为Meta已经拥有挑战Claude的编程能力，也有人拿出同题对比视频，质疑Wonder在3D程序生成上的表现远逊于Opus 5.5。 Meta终于挤进第一梯队 Artificial Analysis在新模型发布后公布了最新测试，Muse Wonder Full在Intelligence Index v4.3中获得56分，标准版Muse Wonder获得52分。 相比六周前发布的Muse Spark 1.3，后者得分为48分。这意味着新旗舰Full版本实现了8分的跃升，普通版也提升4分。 作为对比，Claude Opus 5.5为58分，Claude Sonnet 5.5为56分，GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1均为53分。 从综合成绩看，Meta确实已经回到了前沿模型的领先阵营。 在模型的能力分布上，Meta公布了覆盖个人Agent、专业知识工作、编程和综合智能的14项主要评测，对手包括GPT-6 Astr

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对新一代旗舰模型的态度还挺有意思的。 劈柴哥、哈萨比斯还有接班人Koray Kavukcuoglu，纷纷一键三连为其站台： 谷歌is back！ DeepMind研究员Zirui Wang发帖直言： RSI来了！ 我已做无可做，是时候追逐我的咖啡师梦想了：) 讲真？ 全体起立！咱盼星星盼月亮的 Gemini 4 ，它终于来了。 仔细数一数，距离谷歌上一代旗舰模型发布都快一年了，哪吒都没这么难产。 这一年OpenAI、Anthropic是追着谷歌砍啊，放假前一周还连发Opus 5.5、Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol逼宫。 你说谷歌能不急吗，新型号 Argon 火速上岸。 先看跑分情况， 清一色的性能领跑 。 Argon在衡量长期软件工程任务的DeepSWE v1.1上拿到77.9%，高于Claude Opus 5.5的74.2%和GPT-6 Astra的74.1%。 网络安全漏洞修复测试CWE-bench v1则拿到68%，和GPT-6 Astra 并列第一 。 Argon以68.90%登顶Vals Index榜首，较Gemini 3.8 Flash实现大幅提升。 尤其是

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容成为可以操作和观察的原型。这为产品展示、方案沟通和科教讲解提供了另一种表达方式。 我们也看到，随着强化学习带来任务效果提升，模型的思维链长度和交互轮数可能增加。这会影响响应时间、Token 消耗和任务总成本。后续优化将继续关注智效比，让复杂任务的完成质量和执行效率更好地匹配业务要求。 面向真实世界任务，百灵将继续把任务完成质量和执行效率作为共同的优化指标。 08 快速体验 Ling-3.1-flash 将开放为期两周的免费体验。 考虑到综合服务成本，免费体验期间模型服务长度为 256K；免费体验期结束并转为付费服务后，计划开放 1M 上下文。届时，团队也计划同步开源，并继续更新模型性能。 具体开放时间、服务规格和体验入口请以正式发布信息为准。 蚂蚁集团数字科技大模型服务平台： https://maas.antdigital.com/models/modelservice-1790229240754001388 模型发布技术分享上一篇Ling-3.1-flash 正式开源：让真实业务需求更快变成可用成果下一篇Ming-Image-0.1-Design 系列开源，走进真实设计工作流$/$

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和文字；但遇到复杂的人手动作、连续操作步骤，或者需要很精细的阴影、反光效果时，效果还不够稳定。 在 Layer 模型中，分层不存在唯一答案。有人只需要背景、主体、文字三层，也有人希望将每段文字和每个图标分别拆开。大量叠加光效、特殊透明材质和复杂遮挡，也可能出现边缘残留或图层缺失。 下一步，我们将继续提升文字与复杂布局稳定性，扩展图层语义和可控分层能力，优化透明效果、遮挡补全和推理效率，并将模型接入更多设计、办公与应用生成场景。 我们关注的不只是模型还能生成什么，而是生成结果能否真正进入下一步：继续改、继续用、继续交付。 04 即刻体验 在线体验 🤗 Hugging Face 如果你正在制作 UI、信息图、海报、演示文稿或设计资产，或者手里已经有一张希望继续修改的设计图，欢迎体验 Ming-Image-0.1-Design 系列。 也欢迎把真实项目里最难生成、最难修改或最难分层的案例留给我们。 让 AI 不只生成一张图，也能理解设计，并把设计继续交付下去。模型发布多模态上一篇Ling-3.1-flash：面向真实世界任务的模型升级下一篇提升大模型智效比，从缩短一次数据验证的等待开始$/$

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系列将继续沿着原生训练、视觉反馈与专业领域渗透的方向演进，让模型在更复杂的真实环境中交付可验证、可继续使用的结果。 Open Intelligence for the Real World. 05 即刻体验 Ling-3.0-flash-VL Ling-3.0-flash-VL 现已在Ling Studio（https://chat.ant-ling.com/chat） 上线，免费体验进行中。 下载 Ling-3.0-flash-VL Ling-3.0-flash-VL 的 BF16 和 FP8版本现已开源，FP4 和 INT4 版本也将于近期与大家见面。 🤗 Hugging Face 🤖 ModelScope 欢迎开发者下载和体验 Ling-3.0-flash-VL，与我们一起探索更多多模态应用与 Agent 工作流。 点击 【阅读原文】，访问 Ling-3.0-flash-VL 的 Hugging Face 地址。模型发布多模态上一篇提升大模型智效比，从缩短一次数据验证的等待开始下一篇开放模型 × 开放评测：Ling-3.0-flash-Fin 与 FinFIRST 正式开源$/$

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源任务，说明复杂推理、跨来源检索与证据整合仍是后续提升重点。 FinFIRST V1 仍有覆盖边界。后续 V2 计划扩展数据规模，并进一步覆盖基础金融搜索与更高阶金融研究任务，推动金融 Agent 从“给出一个答案”走向“完成一条可信的研究链路”。 03 体验与部署 目前，Ling-3.0-flash-Fin 在 OpenRouter 上仍处于免费体验期。无需本地部署，即可通过 API 快速接入，欢迎开发者上手体验，并在真实金融任务中测试模型的检索、推理和工具调用能力。 Ling-3.0-flash-Fin 模型仓库 FinFIRST 评测基准数据集与技术报告 欢迎体验 Ling-3.0-flash-Fin，使用 FinFIRST 复现评测，也欢迎金融机构、研究人员和开发者共同参与后续建设。 点击 「阅读原文」，前往 Hugging Face 获取 Ling-3.0-flash-Fin 模型权重、部署文档与最新更新。模型发布金融技术分享上一篇Ling-3.0-flash-VL 开源发布：让视觉能力服务真实任务下一篇Ling-3.0-flash-Fin：面向真实金融工作流的开放模型$/$

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离不开金融机构、行业专家、专业用户和开发者的共同参与。蚂蚁百灵将与行业伙伴深入合作，持续完善金融数据与评测体系，推动模型能力在实际业务中得到验证和应用。 Ling-3.0-flash-Fin 将延续 Ling 系列的开放路线，基于开放模型底座构建，并逐步开放模型、工具与评测，为金融机构、研究团队和开发者提供灵活的部署与二次开发空间。 百灵将持续扎根真实金融工作流，让专业金融能力服务更广泛的需求。 Open Intelligence for the Real World. 09 即刻接入 面向金融从业者与开发者，Ling-3.0-flash-Fin 将在 OpenRouter 开启为期一个月的限时免费 API 调用，方便用户在金融研究、数据分析与应用开发等场景中快速体验和验证模型能力。 OpenRouter 体验地址： Ling-3.0-flash-Fin 模型权重将于下周正式开源，敬请关注。模型发布金融上一篇开放模型 × 开放评测：Ling-3.0-flash-Fin 与 FinFIRST 正式开源下一篇Ling-3.0 tiny & flash Base Models 正式开源$/$

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能进入真实世界的重要前提。 我们相信，基模开源，才是真正的开源。 开放后训练模型，是把已经形成的能力交给社区；开放 Base Model，是让社区能够从底座出发，继续训练并塑造面向真实场景的智能。 通过开放 Tiny 与 Flash 的 Base Model，以及模型训练过程中的关键 checkpoints，我们希望更多研究者和开发者能够从预训练底座出发，用自己的数据、任务和反馈，让模型在真实世界中继续生长。 🤖 ModelScope Ling-3.0-flash 🤗 Hugging Face 🤖 ModelScope 注：1、WSM 技术论文：WSM: Decay-Free Learning Rate Schedule via Checkpoint Merging for LLM Pre-training（https://arxiv.org/abs/2507.17634） 模型发布技术分享上一篇Ling-3.0-flash-Fin：面向真实金融工作流的开放模型下一篇从跑起来到训起来：Ling-3.0-tiny × ASystem AReno，打通单机 Agentic RL 闭环$/$

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tiny 的开源，不只是一次模型权重的公开，更是我们对智能如何走进真实世界的一次回答。 我们希望，Ling-3.0-tiny 所代表的智能，具备三个特征： Efficient（高效可持续）：让高质量的推理、工具调用和 Agent 任务以更少资源、更低成本持续运行。 Professional（专业可信）：尊重真实业务流程、数据边界与专业知识，并始终保留人的判断与责任。 更少的激活参数，并不意味着只能完成更简单的任务。相反，它让推理、工具调用和 Agent 能力有机会进入更多设备、服务更多团队，并在更多真实场景中发挥作用。 Open intelligence for the real world. 让智能开放，让效率普惠，让更多团队拥有可部署、可持续、可掌控的智能。 https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-int4 模型发布技术分享上一篇从跑起来到训起来：Ling-3.0-tiny × ASystem AReno，打通单机 Agentic RL 闭环下一篇Ling-3.0-flash 开源：为真实世界而生的开放智能$/$

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Meta 报告 如果你的智能体运行在终端中或驱动桌面，请对两个模型都进行基准测试。如果它通过长时间多轮会话编排 API 和 MCP 工具，那么在此规模下这是更强的选择。 Muse Glimmer 已在 Fireworks 上提供，支持无服务器和按需部署两种方式。我们比其他方晚一天发布，这是有意为之。我们多花了一天来启动，因为我们想把这件事做对。这意味着修正模型发布的生成配置，并将推理强度控制一路贯通到模型。优秀的模型值得优秀的执行。质量是我们的最高优先级，我们希望确保你从第一天起就能获得你所期望的精确性能、控制力和可靠性。 无需采购 GPU。从一次 API 调用开始；无需容量规划即可扩展到生产环境。 为突发性智能体流量而构建。智能体工作负载会不可预测地激增。Fireworks 自动扩缩以匹配需求，因此你无需为峰值预留容量。 良好运行：Meta 建议使用以下设置。 temperature = 1.0，top p = 0.95，top k = 64 推理强度在系统提示词中设置为 Reasoning strength: ，可选 low、medium、high 和 xhigh——智能体和编码

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索开放模型如何从技术能力走向业务价值，将模型转化为可运行的产品、可复用的工作流和可验证的实践成果。 立即报名，和我们一起让开放智能进入真实世界： 进入百灵官网申请 限时折扣，开放体验持续 随着为期两周的限时免费体验结束，为进一步降低开发者的持续使用成本，Ling Studio 推出 Ling-3.0-flash 限时 2.5 折优惠。 开发者也可继续通过百灵官方平台及 OpenRouter 等第三方平台便捷接入模型，深入探索其在复杂任务执行、工具调用、代码生成及长上下文理解等场景中的能力。 注：2026 年 8 月 7 日 00:00 至 8 月 31 日 24:00，Ling-3.0-flash 在 Ling Studio 限时享受 2.5 折优惠；自 9 月 1 日 00:00 起恢复原价。 🤖 ModelScope https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-3.0-flash-int4 模型发布技术分享上一篇Ling-3.0-tiny 正式开源：让 1.3B 激活参数，进入真实任务下一篇Ling-3.0-flash：智以密胜$/$

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