腾讯两大模型部门合并 姚顺雨统一掌舵混元

■本次调整战略意图明确

■统一底座成为大厂主流选择

■需要持续追赶基座能力差距

作者｜晨曦

编辑|陈秋

另镜ID：DMS-012

7月24日，腾讯TEG发布组织架构架构调整和管理干部任免决定，宣布成立基础模型部，负责混元大模型前沿技术探索与基础模型研发。同时撤销大语言模型部、多模态模型部，相关业务和团队调整至基础模型部，姚顺雨担任基础模型部负责人。

本次调整战略意图十分明确，顺应全模态大模型技术演进方向，打通语言、视觉、语音等研发链路，消解跨团队协同壁垒，统一调度算力、数据与研发资源，集中力量攻坚基础模型架构、强化学习、Agent等核心方向。依托统一基座，混元将加速探索智能能力边界，同时搭建AI中台赋能腾讯内外多元业务场景。

本次架构重构释放明确信号，腾讯正持续收拢AI研发力量，将统一基础模型底座作为长期核心赛道，全力参与国内大模型基座竞争。组织整合为技术突破创造了制度条件，但团队磨合、路线平衡、能力兑现仍面临考验。

大模型研发架构的迭代

腾讯本次TEG组织调整核心思路清晰、战略指向鲜明。腾讯宣布成立基础模型部，负责混元大模型的前沿技术探索与基础模型研发，聚焦模型结构、数据与训练策略、强化学习及Agent能力，协同各模态研发能力，高效开发并迭代基础模型架构，面向AGI愿景探索智能上限、确保技术领先；同时构建基于大模型的AI PaaS中台能力，赋能公司内外部的产品创新与业务应用。与此同时，撤销大语言模型部、多模态模型部，相关业务和团队调整至基础模型部。

管理干部任免方面，姚顺雨兼任基础模型部负责人，向技术工程事业群总裁卢山汇报；其他管理职责不变。

回顾腾讯近年AI组织迭代过程，早在2025年4月，腾讯将混元研发团队拆分为大语言模型部和多模态模型部，形成“双轨研发”，分别聚焦文本推理与图像、视频、3D生成等技术方向。

2025年底，姚顺雨加入腾讯担任首席AI科学家，全面接手混元大模型研发。在姚顺雨主导之下，2025年12月17日，腾讯正式宣布升级大模型研发架构，新成立了‌AIInfra部‌、‌AI Data部‌和‌数据计算平台部‌三大核心部门，旨在全面强化其大模型的研发体系与核心能力。‌‌

具体来看，‌AI Infra部聚焦大模型训练与推理的平台能力建设，重点攻关‌分布式训练‌、‌高性能推理‌等底层核心技术，为大模型算法研发和业务场景落地提供稳定高效的技术支持。‌AI Data部负责构建大模型‌数据及评测体系‌，保障数据质量与评估标准，是大模型体系的重要一环。‌数据计算平台部致力于打通大数据与机器学习平台，推动‌数据智能融合‌，成为AI Infra 与AI Data协同运作的基础设施。

此次调整标志着腾讯对AI战略的重新定位，从业务线辅助能力转向公司级核心工程，姚顺雨在其中起到了关键的组织与统筹作用。

从分立到整合

大语言模型部和多模态模型部双线并行之初，各自在细分赛道独立攻坚，快速补齐能力版图，搭建完整模型矩阵，取得了不错的成绩。

大语言模型部在姚顺雨主导下重构训练、数据、强化学习基础设施，推出MoE架构混元Hy3基座，强化推理、代码、Agent能力；模型持续开源，快速补齐通用文本、长上下文、智能体工程化短板，对外API商业化、开发者生态快速起量。

多模态模型部独立推进图像、视频、3D、视觉理解模型迭代，落地混元文生图、3D世界模型、VLM图文理解；多款多模态模型开源，3D、图像生成形成社区影响力，能力接入元宝、ima、视频号等业务。

两条团队各自聚焦目标，互不牵制，避免单一主线资源被稀释，在国内厂商普遍布局多能力阶段，短时间补齐腾讯大模型“文本+视觉+3D”产品清单。

不过，这种的模式的弊端也逐渐显现，这也是本次大语言模型部和多模态模型部合并的核心动因。期间，两套体系拥有独立的训练数据、技术框架与研发流程，导致底层资源重复投入、技术难以复用。随着行业进入全模态融合竞争时代，比如混元Hy3版本落地，分散式研发无法适配快速迭代需求，且存在算力内耗、标准不统一等问题。‌‌

可以说，双线架构适合各类专用模型单点追赶，但不适合长期攻坚AGI。当竞争进入“原生全模态基座比拼”阶段，分散模式天然落后于统一底座路线，部门整合也成为必然选择。

姚顺雨完整掌控基础模型顶层设计，结束过去“语言、多模态两条线分头汇报”的割裂局面，技术规划、资源分配、版本迭代可以一盘棋推进，有利于长期稳定推进大模型底层技术攻坚。

基础模型部聚焦前沿基础研究，不直接绑定微信、游戏、企业微信等业务；业务侧基于统一AI PaaS调用基座能力。形成底层基础模型中台+上层业务创新清晰分层，让混元更好成为腾讯全系产品的通用AI基础设施。

统一底座路线成趋势

腾讯此次大语言模型部和多模态模型部的合并，传递出一个清晰信号，腾讯将基础大模型定义为公司级核心技术基建，不再是业务附属工具，资源投入优先级持续抬升。同时，这也验证了一个行业共识：大模型发展进入深水区，分散式研发难以支撑原生全模态、AGI目标，统一底座成为大厂主流选择。

放眼国内头部互联网厂商，行业已形成清晰趋势，各大企业相继走向资源集约、统一基座的研发路径。字节将大模型与多模态研发力量整合至Seed团队统一推进，阿里对通义大模型实施一体化统筹布局，百度长期坚持全栈自研的统一技术体系。

字节早期同样存在AI Lab、视觉团队、NLP团队分散研发、多条线并行的局面。自吴永辉接手Seed团队后启动多轮整合：将原AI Lab、文生图Seedream、文生视频Seedance、通用大语言模型团队全部并入Seed；语言模型、图像、视频、音频研发不再按模态拆分独立部门，纳入同一套管理体系；Flow团队定位AI产品落地，直接调用Seed统一底座，形成Seed（底层模型）+Flow（产品应用）+Stone（算力基建）三层架构。

和腾讯此前“大语言模型部、多模态模型部分立”双线模式形成鲜明反差：字节从分散走向收敛更早，自顶层避免模态团队割裂。

阿里走过一段从分散走向收敛的过程，最终确立单一基座、一盘棋统筹模式，与腾讯此前“双线并行”形成鲜明对照。

早期达摩院内部存在NLP、视觉、语音多团队分头探索；大模型浪潮启动后，成立通义实验室统一承载基础模型研发。

2026年，阿里完成多轮架构整合：设立ATH（Alibaba Token Hub）顶层统筹平台，后续组建Token Foundry事业部，由集团CEO吴泳铭直管，周靖人负责基础模型技术体系；实现基础模型研发、多模态、智能体、产品落地统一指挥。组织上不再按照语言、图像、视频划分独立部门，语言基座、多模态能力纳入同一研发体系，实行通义大模型一体化统筹。

与字节Seed思路相近，阿里全模态研发资源统一调度，跨模态联合预训练、图文视频融合创新推进效率更高，不存在两套技术标准、算力重复建设问题。

百度长期坚持统一基座的大模型研发路线，构建“基础模型研发部+应用模型研发部”分层协同架构，从未按照模态拆分平行研发团队，全力推进文心原生全模态基座迭代，打造业内独有的“芯片-框架-大模型-云平台”全栈体系。

百度商业化采取B端产业落地为主、C端产品为辅的策略，依托千帆平台深耕政企行业市场，并以AI重构搜索作为核心战略抓手。统一底座模式规避了分散研发带来的协同损耗、资源重复建设问题，搜索知识数据与全栈能力构筑独特壁垒；短板体现在独立C端产品声量不足、多模态内容生成能力仍有追赶空间，多元业务也持续分流基础模型研发资源。

纵观四家公司的策略，字节依靠C端流量与多模态能力抢占大众用户；阿里依托云+开源打造AI基础设施供应商；百度扎根政企产业市场，以搜索承载AI转型；腾讯经历组织试错后正式转向统一底座，依托社交、办公、游戏生态走生态赋能路线。

反观腾讯此前分设大语言模型部、多模态模型部的双线架构，本质是阶段性分兵追赶方案；本次TEG组织调整、合并成立基础模型部，意味着腾讯正式对齐字节、阿里等头部厂商通行的“统一基座”行业趋势。腾讯完成组织理顺之后，需要持续追赶基座能力差距，组织优势能否转化为产品与技术优势，尚待时间验证。