姚顺雨和Hy3，能否跨过付费关？

随着Hy3正式版发布，一个月前姚顺雨和汤道生那句对话，又开始反复出现在腾讯AI相关讨论里。

6月初，腾讯云AI产业应用大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生，与腾讯首席AI科学家姚顺雨同台对谈。

谈到外界对腾讯AI节奏的质疑时，姚顺雨对汤道生说：“感觉应该是我问你的问题。”这句话当时听起来像一句玩笑，现在回看，更像腾讯AI内部责任分工的一次公开呈现。

模型能力能不能追上来，姚顺雨要给出答案；模型能力能不能进入产业、产品和收入，汤道生以及腾讯更多业务团队也要给出答案。

腾讯的AI产品起步并不晚，但通用大模型侧的外部感知一直相对弱，从主力产品元宝中就可窥探一班。2025年2月，元宝接入DeepSeek-R1满血版，用户可以在混元和DeepSeek-R1之间切换。

此后，混元团队也打出过一些声量，但更多集中在图像、视频和3D生成方向。混元图像、混元视频和混元3D系列都有榜单、开源和社区下载量讨论，但这些声量没有自然转化成腾讯通用大模型能力很强的用户心智。

这种不温不火的状态，终于在今年被马化腾捅破。

5月腾讯股东大会上，马化腾用“上了船，后来发现船漏水，现在站上去了，还坐不下去”形容腾讯AI处境，并承认腾讯早期AI基础能力并不突出。腾讯开始公开承认自己在补课。

姚顺雨被推到台前，正发生在这个背景下。

去年底，腾讯升级大模型研发架构，新成立AI Infra部、AI Data部和数据计算平台部；姚顺雨出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，同时兼任AI Infra部和大语言模型部负责人。

今年3月，腾讯撤销AI Lab，部分人员调整至大语言模型部，加入混元团队，并向姚顺雨汇报。

Hy3在测试中拿了高分，但具体表现如何还有待在实际应用中观察。但面对掉队质疑，姚顺雨和混元团队，至少帮腾讯AI稳住了第一层人设。

A

Hy3的交卷，先体现在腾讯终于拿出了一份能被产品验证的模型成绩。

腾讯方面披露，Hy3已经进入WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、Marvis、ima等产品；从preview上线以来，日均Token消耗增长20倍。

在WorkBuddy上，自主选择Hy3 preview的用户数增长6倍。Hy3在WorkBuddy办公场景内部测评中，任务成功率从72%升至90%，平均耗时缩短34%。元宝借Hy3上线文件交付后，常识错误率下降一半，幻觉率下降超过一半。

在6月的腾讯云大会上，姚顺雨谈模型和产品关系时提到，“实用性价值大于刷榜价值”。Hy3正式版在产品体系里开始形成反馈，似乎正是姚顺雨这番话的真实写照。

ima和Marvis也提供了类似证据。

公开报道显示，ima的知识库问答推理质量提升近19%，Agent系统稳定性达到95.1%；Marvis核心场景任务完成率提升到93.7%，多Agent协作派发正确率达到92%。

而在更早些的Hy3 preview版本中，已经有一些评测揭示了Hy3系列的设计理念。

Hugging Face社区一篇技术博客把Hy3 preview放在WorkBuddy场景里测试。测试任务是让模型处理一份超过100页的技术手册，先从长文档中抽取结构化知识，再自动设计10道深入测试题，最后把题目、计分和答案解释打包成一个单文件HTML游戏。

而在长文本理解和代码生成任务中，Hy3 preview处理信息速度较快，能理解复杂指令，并把复杂任务拆成清晰步骤；在文本抽取环节，它能较准确抓住长文档里的关键信息；在代码生成环节，生成结果没有bug，第一次运行就能成功。

这个评测案例，解释了Hy3系列为什么更适合放在WorkBuddy这类长链办公任务里观察。

在6月的那场大会上，姚顺雨解释自己为什么加入腾讯时表示，这里有“很多好问题、很多产品”。在他看来，预训练和后训练之后，模型到底要应用在哪里、产生什么价值，最终要靠产品回答。

Hy3正式版，就是这个判断的第一次集中验收，也是腾讯混元团队重组后第一个重磅公开成果。

一个月前，汤道生曾在会上问姚顺雨，Hy3 preview作为他在腾讯的首秀，具体做了什么改变。

姚顺雨回答说：“主要三点：第一，重建Infrastructure，无论是预训练还是强化学习；第二，改变数据和Eval，如何去定义更真实的问题、丰富数据的taxonomy、提高数据的质量；第三，很多决策是taste driven的，没有很清晰的公式。”

姚顺雨提到的“定义真实的问题”，从Hy3公布的大量实测任务场景反馈来看，这一代模型更新的重点就是如何让模型能力支撑真实任务，而这恰恰是此前腾讯相对匹配不到位的领域。

姚顺雨在大会上还提到，团队曾把“后训练最强骨干”派去帮元宝做后训练。

他说，当时预训练还没准备好，很多算法同学不理解这个决定，但现在回头看，这个动作让产品团队意识到模型团队是真的为产品着想，也为Hy3 preview在元宝上线起到重要作用。

随后他又补了一句：“技术可以探讨，最难的反而是信任和换位思考。”

这个细节，一定程度上让外界对于大厂的模型1号位，有一个更清晰的形象概念，1号位不仅仅是技术大牛，也要推动模型团队和产品团队建立协作关系。

而树立了姚顺雨大旗的腾讯，也不遗余力放大他的外部影响力。

1月，姚顺雨出席腾讯青云奖学金颁奖活动，为青年研究者颁奖。首届青云奖学金为15位青年学者提供总价值50万元支持，包括20万元现金和30万元云异构算力资源。

6月，腾讯2026青云计划启动，面向AI大模型、基础架构和高性能计算等方向设置技术课题，支持青年人才参与混元、微信和游戏等前沿课题。

姚顺雨给腾讯AI立住的第一层人设，是认真打磨模型底座的形象，Hy3的诞生，终于让腾讯AI有了一份可验证的阶段性成果。

B

对于腾讯而言，Hy3显而易见是一份急需的答案。但放在整个大模型行业里，仍有一些有待加强的短板。

尤其是，姚顺雨本人曾经提出过一套“最强模型才会被付费”的理念。

今年1月，在清华主导的AGI-Next峰会上，他谈To B市场时说：“智能越高，代表生产力越高，溢价空间也越大。”

这位腾讯CEO首席科学家表示，企业级市场对模型能力的付费意愿呈现头部效应，较弱模型在编程等高频生产力场景中会带来排错和监控成本，隐性成本可能超过模型差价。

今天回过头看，这句话反过来成了Hy3的压力。

腾讯披露的270位专家真实工作盲测中，Hy3均分2.67/4，高于GLM-5.1的2.51/4。这个成绩能证明Hy3进步，但对比对象却是竞争对手的上一代模型。

GLM-5.1已经不是智谱最新主力，最新的GLM-5.2拥有1M上下文窗口，以及更加强大的Coding、Agent和长程工具调用能力。

换言之，Hy3证明腾讯追上来了一段，但离国产模型最前排还有一些距离。

在6月的那场大会上，姚顺雨谈及性价比时，也把标准放在性能前面。他说，很多人最后发现用Opus这样的模型，反而比用更差的模型更省钱，因为更快把事情做对，也省了人的精力。

他进一步拆解说，性价比第一是“性”，如果性能不好，性价比就很难成立，第二才是成本。

这句话也可以反过来审视Hy3，低价和低激活参数固然是吸引用户走量的关键，但企业最终付费，看的是一次做对的能力。

在这个问题上，Hy3还有待在更多真实的B端场景中得到验证。

Hy3的第二个能力边界，是原生多模态缺席，这个问题在历代Hy通用模型的更新讨论中由来已久。

作为主打办公场景的Agent能力底座，现实中的用户面对的输入并不总是文本。PPT版式修改、Excel图表识别、网页后台各种图标状态。

Hy3如果不能直接理解视觉输入，就要依赖混元多模态或者其他OCR工具层协同。

这个短板在腾讯的应用场景里尤其敏感，尤其是Hy3还可能接入微信等C端用户场景。用户给到AI的材料，很多时候不是一段干净文本，甚至是一张截图。

与此同时，混元的竞争对手已经在原生多模态路线上耕耘许久。

几周前，火山引擎发布豆包2.1 Pro。公开报道提到，其在Coding、Agent和VLM三大方向升级；发布会还展示芯片设计RTL测试案例，模型连续运行近18小时，经历9轮迭代，跑通仿真、测试和综合检查。

在一个3D虚拟城市案例中，依托豆包2.1 Pro，实现了500余个智能Agent同步协作，完成上千轮工具调用，生成超百栋建筑。

与此同时，阿里方面近期更新的Qwen3.7-Plus，也延续了统一视觉和语言的多模态Agent模型，面向图像、视频、屏幕、网页和文本输入，并支持GUI、命令行和工具环境下的任务执行。

相比之下，Hy3只能称为一份语言模型答卷。

还是在6月的那场大会上，姚顺雨在谈及AI未来时说，AI是长期游戏，“下半场才刚刚开始”。他还提到，Coding Agent、多模态和具身智能都会继续发展。

但在Hy3目前呈现的能力上来看，腾讯拿到了进入下半场的门票，还没拿到终局答案。

而AI产业的竞争格局中，模型是所有能力边界的底座，但并不能回答一家公司AI业务发展的所有问题。

C

姚顺雨交出了Hy3作为阶段性答卷，但腾讯AI到底快没快起来，还要看整个腾讯如何放大这一代模型的能力优势。

回过头看，姚顺雨那句“感觉应该是我问你的问题”，并不只抛给汤道生。它也抛给马化腾，抛给微信团队，抛给所有渴望AI赋能的业务。应用层能不能让用户感知变化，比发布参数更重要。

姚顺雨在《The Second Half》里曾经写过，AI下半场会从“解决问题”转向“定义问题”。这句话放到腾讯身上，就是另一个问题：腾讯有微信、游戏、广告、办公和云等庞大业务架构，但这些业务要定义的，是哪些AI问题？

过去三个月，腾讯在B端和C端同时加速。

6月，腾讯云AI产业应用大会发布效率智能体工具集。个人侧升级QClaw、WorkBuddy、元宝、ima和腾讯文档；企业侧发布WorkBuddy企业版，并升级ClawPro、ADP和企点营销云。

伴随着Hy3发布，这些产品都等来了新一代底座。

Hy3已经开始接入部分腾讯业务场景。微信公众号AI分身和客服专项评测中，意图识别准确率提升到98.94%；微信读书标签标注准确率较Hy3 preview提高14.1%；WeGame《流放之路：降临》AI游戏助手接入Hy3后，多轮推理与工具调度综合成功率提升至92%，幻觉率从4.5%降至2.8%。

这些数据说明，Hy3开始向腾讯核心生态外溢，但这还不够。微信、游戏、广告和企业服务能不能把Hy3变成高频任务，决定腾讯AI能不能从阶段性答卷走向长期人设。

5月股东大会上，马化腾说腾讯已经站上去了，但还坐不下去。坐不下去，不只因为模型不够强。更现实的问题是，应用层有没有把模型能力变成新的用户体验和商业增量。

而在云厂商正面交锋的AI云市场，竞争格局也愈发激烈。

字节方面，火山引擎此前披露，豆包大模型日均Token调用量突破180万亿，过去一年增长超10倍；IDC数据显示，火山引擎在中国公有云MaaS服务市场份额为49.5%。模型调用量已经变成云市场心智的一部分。

Omdia发布的《中国AI云市场份额2025》显示，2025年中国AI云市场规模约567亿元。阿里云以38.1%的份额位居第一，火山引擎以20.4%位居第二，百度云、腾讯云、天翼云分列第三到第五，腾讯云的市场占比只有个位数。

而在云战场之外，腾讯要回答的题更复杂。微信、游戏和广告都在寻找AI增量，Hy3展现出来不错的Agent能力，但如何挖掘出C端用户真正高粘性的使用场景，是相关产品团队要理清的问题。

在1月那场AGI-Next上，姚顺雨谈C端竞争时提到，模型不只需要回答问题，还需要掌握额外Context。

他举过一个很日常的例子：“比如问‘今天吃什么’，今年问和去年问，答案不应一样。”模型需要知道用户状态、位置、偏好和历史，才能给出真正贴近个人处境的回答。

这句话放在腾讯身上，意义更明显。微信、元宝还有各种游戏场景，腾讯不缺少能提供这种Context的用户场景，但在过去几年中，还没有落地出能在C端掀起用户声量的使用场景。

而这个问题的答案，姚顺雨和混元团队只能回答一部分。AI产业不只是一个大模型一号位工程，也是一个庞大企业技术实力、资本实力和产品组织能力的综合考验。