腾讯混元 Hy3 正式版正式发布。该模型参数量为 300B，据官方披露及内部盲测数据，其在软件开发、办公生产等领域的综合表现优异。整体能力不仅追平甚至在部分细分领域优于 700B+ 的 GLM 5.1，部分性能可媲美 DeepSeek V4 pro 等大参数模型，实现了同尺寸下的最佳水平。目前，Hy3 已在 WorkBuddy 平台首发上线，并提供限时两周的免费体验。
从基准测试数据来看，Hy3 表现亮眼。
相较于传统的跑分测试，本文采用更具挑战性的“弹力球塌方”物理模拟测试来验证模型的实际推理与代码生成能力。该测试要求模型在单个 HTML 文件中实现符合物理规律的复杂动态效果。
提示：模拟一个由弹力球组成的正方体漂浮在半空中，从最下一层开始逐层塌方。小球落在桌面上弹起直至静止，整个过程需符合物理规律，视觉效果酷炫且逼近真实环境。实测结果显示，Hy3 一次性成功交付了完美效果。这表明其跑分数据较为实在，具备较强的工程落地能力。
为深入验证其生产力价值，以下通过三个高难度场景对 WorkBuddy 搭载的 Hy3 模型进行深度实测。
实测一：全栈开发挑战，从 0 到 1 构建微信小程序
针对开发者在日常工作中面临的复杂业务逻辑梳理及繁琐前端组件开发痛点，Hy3 重点升级了 Coding Agent 能力，特别优化了对前端需求理解、组件生成及交互逻辑编写的支持。
本次测试要求模型以高级架构师身份，从零构建一个包含地图选址、表单验证和动态时间轴的商业级微信小程序——“新能源汽车充电桩智能预约与管理”。
测试 Prompt 如下：
请担任高级全栈架构师和产品经理的角色，为我设计和生成一个“新能源汽车充电桩智能预约与管理”微信小程序的项目方案与核心代码。
一、项目核心目标
开发一个集“充电站地图查找、空闲桩实时查询、一键预约、充电状态动态监控”于一体的综合服务小程序。核心要求为流程标准化、状态实时透明。
二、详细需求说明
首页与地图选址（核心交互）：集成微信小程序地图组件（Map），基于用户位置展示附近充电站坐标点。点击坐标点可上拉半屏弹窗展示站点详情（站名、距离、快充/慢充空闲数量、当前电价）。
预约充电表单：核心表单包含选择车型、输入车牌号（支持一键选择历史车辆）、选择预约时间段、预计充电度数。具备根据当前时段电费（峰谷电价不同）进行预估费用的实时计算逻辑。
充电状态监控（核心功能）：以动态时间轴或进度条形式展示充电状态（如预约成功、占位等待中、设备连接成功、充电中、已充满、支付完成）。支持实时展示当前已充度数和预估剩余时间。
个人中心：我的爱车档案管理（增删改查）；充电历史账单列表。
三、技术栈与框架要求
前端要求使用微信小程序原生框架，UI 组件库必须使用 Vant Weapp，充分利用其丰富的表单和半屏弹窗组件。
后端（模拟端）要求使用 Node.js (Express) 提供 API。数据库结构请用 JSON 文件模拟。
四、交付要求
第一步：输出项目整体目录结构，要求符合原生小程序开发规范。
第二步：输出核心数据结构的 JSON 格式定义（重点包含 User, Station, ChargeOrder, Vehicle）。
第三步：优先实现并交付以下关键页面的前端代码（WXML, WXSS, JS）和对应的后端 API 接口定义：首页地图选址页（地图组件与 Vant Weapp 底部弹窗的联合交互逻辑）；预约充电表单页（带有峰谷电价预估计算的表单验证逻辑）；状态监控页（充电状态时间轴组件的实现与数据渲染）。
↑ 上下滑动查看完整图片 ↑
交付结果显示，Hy3 能准确理解并拆解所有交付步骤，生成的目录结构完全符合微信原生小程序工程标准。在处理长指令时，模型未遗漏"Vant Weapp"等硬性约束，成功实现了地图组件与半屏弹窗的复杂联动，以及峰谷电价的动态计算逻辑。即使对于无小程序开发经验的用户，也能依据其生成的指导顺利完成预览演示。
实测二：单文件 3D 游戏开发
为验证 Hy3 在复杂推理与数理能力上的跃升，本次测试设定了一道高难度题目：使用纯代码编写一个具备真实光线反射物理规则的 3D 塔防游戏。
测试 Prompt 如下：
请你扮演资深图形学算法工程师，为我创建一个单文件的 3D“光学射线防御”游戏。要求仅输出一个可直接在浏览器双击运行的 HTML 文件。
核心开发要求如下：
技术栈要求：必须使用 Three.js 构建 3D 场景，绝对禁止依赖任何外部的图片或 3D 模型文件。
核心物理与玩法：场景中央有一个固定的“激光发射器”，持续发射一条红色的射线。玩家可以用鼠标在场景中点击放置“玻璃镜面”，并通过键盘旋转镜面的角度。
硬核数学计算：当激光射线命中“玻璃镜面”时，必须严格根据法线向量和物理反射定律，实时计算并渲染出反射光线。光线可以经过多面镜子的连续反射。
动态敌人与碰撞检测：场景边缘会随机生成代表敌人的悬浮球体，它们会向中心移动。当激光的射线轨迹（包括所有反射轨迹）穿过敌人时，敌人即被销毁并增加玩家分数。
内存优化（硬性要求）：必须通过“对象池（Object Pooling）”技术自动回收并复用被击毁或移出边界的敌人球体，绝对禁止无限实例化新对象。
视觉效果：场景采用赛博朋克暗黑风格，激光需要有明亮的自发光材质效果，代码结构必须高度模块化且包含关键数学计算公式的注释。实测结果表明，Hy3 生成的代码在光线击中镜面时能严格按照反射原理进行计算，即便在多面镜子折射场景下也未出现穿模或计算崩溃，展现了优秀的向量点积与几何法线代码实现能力。模型成功将射线检测、内存对象回收池、UI 计分系统及 3D 渲染整合于单个 HTML 文件中，实现了一键满帧运行。
实测三：零输入生成“深度网页研报”与"PPT"
为测试 Hy3 作为 Working Agent 的全自动化办公能力，本次任务要求其自主搜索“人形机器人商业化”最新情报，进行交叉验证，并最终交付一份深度研报网页（HTML）及一份核心要点 PPT，且两者内容侧重点需严格区分。
请你扮演顶级硬科技 VC 机构的首席分析师，完全依靠你的联网搜索工具，帮我完成针对"2026 年人形机器人商业化落地”的深度尽职调查，并输出两种不同侧重点的最终物料。
核心调查步骤（请务必调用搜索工具执行）：
深度搜索：查找最近半年内特斯拉 Optimus、Figure AI 以及宇树科技的最新商业化进度宣发。同时重点搜索当前供应链在“核心零部件（如行星减速器、空心杯电机）”上的真实产能和成本数据。
交叉打假分析：将企业对外宣称的“量产时间表”与你查到的“供应链真实成本及技术瓶颈”进行逻辑比对，犀利指出目前行业最大的泡沫在哪里，哪些商业承诺大概率会跳票。
双重交付物要求：
物料一：一份深度的 HTML 格式网页研报。内容侧重点：要求极其详实的数据支撑、严密的逻辑推演和长文论述。必须包含企业宣发与真实技术瓶颈的“对比数据表格”，重点展示底层推导过程。代码要求带有优美的 CSS 样式，保存后可直接在浏览器中作为图文并茂的网页报告阅读。
物料二：生成 10 页 PPT。内容侧重点：高度凝练的结论输出，绝对避免长篇大论。必须提炼出极其尖锐的“核心痛点结论”、“三大投资风险提示”以及“量产时间表预测”。每一页幻灯片添加大标题、核心要点文本以及为演讲者准备的底部备注（Speaker Notes）的功能。执行过程中，Hy3 自主规划步骤，多次检索新闻与供应链数据后构思报告结构，全程流畅无报错。最终交付的 HTML 报告论证详尽、数据图表丰富；PPT 则做到了字字珠玑、直击痛点。这体现了模型对“深度阅读”与“高管汇报”两种不同办公语境的精准理解。
总结与体感
经过上述三个深度案例测试，Hy3 在 WorkBuddy 上的表现印证了其“生产力跃升”的定位。在多轮复杂约束下，模型意图保持能力稳定，未出现长对话跑偏现象。特别是在工具调用和输出格式的稳定性上，已达到商用交付标准。此外，其幻觉率极低，面对缺乏依据的数据会明确提示缺失，而非胡乱拼凑。
总体而言，Hy3 是一款具备主力模型实力的产品，标志着腾讯在大模型领域的显著进步。随着未来更大参数模型的迭代，其潜力值得期待。
--end--