广东
你没猜错，微信又在灰度测试新的 AI 功能了。
这次灰度测试的功能叫做「AI 修图」，它会出现在微信聊天的图片窗口中，和原本的「查看原图」按钮并列把底下一排塞满：
无论是你发的图还是接收到的图，在预览窗口点击「AI 处理」之后就可以看到3 大类共 11 个小类的预设功能：
常见功能比如美颜、加滤镜、翻译文字、自动打码和超分等等一应俱全，点击就会跳转到微信小微对话框中开始工作：
至于小微修图的质量嘛……只能说还行。
经过测试，小微在美肤、扩图、调整比例和消除杂物之类的功能上表现尚可，虽然能看出破绽，但对需要边聊边做的轻量编辑完全足够了——
但如果你也被灰测到了微信主界面左上角的小微入口的话，那直接进入小微对话框把要求发给它，和使用那些快捷开关其实是完全一样的：
不过目前看下来，小微的修图能力在「编辑」和「信息提取」方面还算不错。
可一旦涉及重绘或者生成新内容，就比较吃用户的提示词水平了——
通过直接询问小微，我们得知它目前使用的还是微信定制的 WeLM 模型，大概率是之前已经在对话、小程序里面上线的 WeLM-80B 版本。
而纵观 2026 年至今，我们可以清晰地看到一件事：
哪怕像微信这种「牵一发而动全身」的超巨型 App，也开始非常积极地拥抱 AI 功能了。
从 3 月首次出现微信研发 AI Agent 的消息、到 6 月初确定使用形式，再到小微的灰测和拓展，我们可以梳理出微信的 AI 时间轴：
重点在于，微信没有急着再造一个豆包或者 ChatGPT，而是在把尝试把一个综合模型能力和入口拆开，塞进微信原本已经存在的功能里。
目前可见的就是，除了主页左上角的小微聊天框之外，「小微功能」其实已经渗透进了微信的方方面面——
而 WeLM 底层模型也是围绕这种「方方面面」来设计的。比如腾讯在最新的财报中首次披露：
微信团队定制的 WeLM 在设计时就重点考虑了微信场景和推理效率，目前公开的 WeLM-HD4-80B 和 WeLM-HD4-617B 总参数量分别达到 800 亿和 6170 亿，但实际激活的参数只有 30 亿和 230 亿。
图｜X @Weixin_WeChat
微信团队还提出了诸如 Hidden Decoding 之类的技术，通过将每个 Token 扩展成多个内部计算流，提高单 Token 的计算量，同时用 Stream-Factorized Attention 控制额外的注意力开销。
这些技术参数背后，其实不是腾讯的技术边缘，而是微信最现实的问题：算力成本。
截至今年 6 月，微信及 WeChat 合并月活已经达到 14.39 亿。小微一旦全面进入搜索、图片、朋友圈、公众号乃至小程序场景……
每一次推理成本乘上十亿级用户规模，都会变成一个天文数字。
图｜财联社
所以 WeLM 如此强调推理效率，表面能力看上去往往只是「差不多得了」，其实不是模型限制，而是微信的巨大运营成本压力。
更重要的是，相比腾讯的 WorkBuddy，微信小微走出了一条完全不同的推广路径。
微信手握 14 亿月活，以及无数人每日高频使用的功能场景，根本不需要去「给模型造 App 入口」，反而是让小微尽可能淡化唯一入口的概念、拆分进具体功能里。
然而世界是物质的，哪怕是微信这种地位的 App，也无法完全避免谈钱的问题。
根据财报相关资料，腾讯最新季度资本开支达到 528 亿元，同比增长 176%；自由现金流则转为负 138 亿元，其中重要原因就是 AI 相关的算力采购和预付款。
腾讯披露，这些基础设施正在支持模型、WorkBuddy、CodeBuddy，以及微信 AI 项目的训练和推理。
图｜彭博社
另一个数字更直接——腾讯当季 Non-IFRS 营业利润为 756 亿元，如果剔除元宝、WorkBuddy、CodeBuddy、小微等 AI 产品的影响，实际上的利润则是 861 亿元。
也就是说，按照腾讯自己的财务口径，新 AI 产品目前正拖累着腾讯集团约 105 亿元的季度经营利润。
这也是腾讯接下来必须回答的问题：AI已经有产品、有用户、有使用量，但什么时候真正变成一门生意？
图｜新浪财经
微信上线 AI 修图这件事本身并不大。真正的重点是，两个月前还藏在主界面角落里的「小微」，正在逐渐成为一个 Gemini 一样「无处不在」的 AI。
继续沿着这条路线走下去，小微不会成为一个「AI 小程序」，而是微信的 AI 能力本身。
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