腾讯混元正式发布 Hy3 模型

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[[buttons]] text = "GitHub" icon = "GitHub" url = "https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy3"

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4 月底发布 Hy3 preview 后，我们在 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，我们正式发布 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。

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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。

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@@@tabContentCard # 前端 [[tabs]] label = "前端设计" name = "VideoList"

[[tabs]] label = "人机交互" name = "VideoList"

# 游戏

## 更可靠的产品体验 模型的实用体验不完全与榜单成绩挂钩。基于广泛的用户反馈和分析，我们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：** 我们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：** 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，我们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%），输出更精炼的同时确保复杂意图在长程交互中不衰减、不跑偏。

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[tabs.data] logo="yuanbao" label = "元宝" role = "Agent算法负责人" nickname = "Jim" content = "接入 Hy3 后，用户使用元宝 Agent 感受到的是：Excel 不用反复调格式，数据分析结果直接可用，网页工具接入即跑。覆盖信息查询、数据处理、文档办公、生活决策、网页制作五大场景的内部评测，给出数字支撑：**文档生成综合分提升 +7%，网页制作与自动化脚本提升 +6%。**"

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::: center Hy3 API价格（每百万Tokens） ::: ::: center |输入 | 输出 | 输入（命中缓存） | | ------ | ------ | ------ | |1元 | 4元 | 0.25元 | :::

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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，我们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。我们将持续踏实地扩大训练规模、提升数据质量、优化体验细节，保持敏捷迭代和坦诚开放的态度。