姚順雨和Hy3，能否跨過付費關？

隨著Hy3正式版發布，一個月前姚順雨和湯道生那句對話，又開始反復出現在騰訊AI相關討論里。

6月初，騰訊云AI產業應用大會上，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生，與騰訊首席AI科學家姚順雨同臺對談。

談到外界對騰訊AI節奏的質疑時，姚順雨對湯道生說：“感覺應該是我問你的問題。”這句話當時聽起來像一句玩笑，現在回看，更像騰訊AI內部責任分工的一次公開呈現。

模型能力能不能追上來，姚順雨要給出答案；模型能力能不能進入產業、產品和收入，湯道生以及騰訊更多業務團隊也要給出答案。

騰訊的AI產品起步并不晚，但通用大模型側的外部感知一直相對弱，從主力產品元寶中就可窺探一班。2025年2月，元寶接入DeepSeek-R1滿血版，用戶可以在混元和DeepSeek-R1之間切換。

此后，混元團隊也打出過一些聲量，但更多集中在圖像、視頻和3D生成方向。混元圖像、混元視頻和混元3D系列都有榜單、開源和社區下載量討論，但這些聲量沒有自然轉化成騰訊通用大模型能力很強的用戶心智。

這種不溫不火的狀態，終于在今年被馬化騰捅破。

5月騰訊股東大會上，馬化騰用“上了船，后來發現船漏水，現在站上去了，還坐不下去”形容騰訊AI處境，并承認騰訊早期AI基礎能力并不突出。騰訊開始公開承認自己在補課。

姚順雨被推到臺前，正發生在這個背景下。

去年底，騰訊升級大模型研發架構，新成立AI Infra部、AI Data部和數據計算平臺部；姚順雨出任“CEO/總裁辦公室”首席AI科學家，同時兼任AI Infra部和大語言模型部負責人。

今年3月，騰訊撤銷AI Lab，部分人員調整至大語言模型部，加入混元團隊，并向姚順雨匯報。

Hy3在測試中拿了高分，但具體表現如何還有待在實際應用中觀察。但面對掉隊質疑，姚順雨和混元團隊，至少幫騰訊AI穩住了第一層人設。

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Hy3的交卷，先體現在騰訊終于拿出了一份能被產品驗證的模型成績。

騰訊方面披露，Hy3已經進入WorkBuddy、CodeBuddy、元寶、Marvis、ima等產品；從preview上線以來，日均Token消耗增長20倍。

在WorkBuddy上，自主選擇Hy3 preview的用戶數增長6倍。Hy3在WorkBuddy辦公場景內部測評中，任務成功率從72%升至90%，平均耗時縮短34%。元寶借Hy3上線文件交付后，常識錯誤率下降一半，幻覺率下降超過一半。

在6月的騰訊云大會上，姚順雨談模型和產品關系時提到，“實用性價值大于刷榜價值”。Hy3正式版在產品體系里開始形成反饋，似乎正是姚順雨這番話的真實寫照。

ima和Marvis也提供了類似證據。

公開報道顯示，ima的知識庫問答推理質量提升近19%，Agent系統穩定性達到95.1%；Marvis核心場景任務完成率提升到93.7%，多Agent協作派發正確率達到92%。

而在更早些的Hy3 preview版本中，已經有一些評測揭示了Hy3系列的設計理念。

Hugging Face社區一篇技術博客把Hy3 preview放在WorkBuddy場景里測試。測試任務是讓模型處理一份超過100頁的技術手冊，先從長文檔中抽取結構化知識，再自動設計10道深入測試題，最后把題目、計分和答案解釋打包成一個單文件HTML游戲。

而在長文本理解和代碼生成任務中，Hy3 preview處理信息速度較快，能理解復雜指令，并把復雜任務拆成清晰步驟；在文本抽取環節，它能較準確抓住長文檔里的關鍵信息；在代碼生成環節，生成結果沒有bug，第一次運行就能成功。

這個評測案例，解釋了Hy3系列為什么更適合放在WorkBuddy這類長鏈辦公任務里觀察。

在6月的那場大會上，姚順雨解釋自己為什么加入騰訊時表示，這里有“很多好問題、很多產品”。在他看來，預訓練和后訓練之后，模型到底要應用在哪里、產生什么價值，最終要靠產品回答。

Hy3正式版，就是這個判斷的第一次集中驗收，也是騰訊混元團隊重組后第一個重磅公開成果。

一個月前，湯道生曾在會上問姚順雨，Hy3 preview作為他在騰訊的首秀，具體做了什么改變。

姚順雨回答說：“主要三點：第一，重建Infrastructure，無論是預訓練還是強化學習；第二，改變數據和Eval，如何去定義更真實的問題、豐富數據的taxonomy、提高數據的質量；第三，很多決策是taste driven的，沒有很清晰的公式。”

姚順雨提到的“定義真實的問題”，從Hy3公布的大量實測任務場景反饋來看，這一代模型更新的重點就是如何讓模型能力支撐真實任務，而這恰恰是此前騰訊相對匹配不到位的領域。

姚順雨在大會上還提到，團隊曾把“后訓練最強骨干”派去幫元寶做后訓練。

他說，當時預訓練還沒準備好，很多算法同學不理解這個決定，但現在回頭看，這個動作讓產品團隊意識到模型團隊是真的為產品著想，也為Hy3 preview在元寶上線起到重要作用。

隨后他又補了一句：“技術可以探討，最難的反而是信任和換位思考。”

這個細節，一定程度上讓外界對于大廠的模型1號位，有一個更清晰的形象概念，1號位不僅僅是技術大牛，也要推動模型團隊和產品團隊建立協作關系。

而樹立了姚順雨大旗的騰訊，也不遺余力放大他的外部影響力。

1月，姚順雨出席騰訊青云獎學金頒獎活動，為青年研究者頒獎。首屆青云獎學金為15位青年學者提供總價值50萬元支持，包括20萬元現金和30萬元云異構算力資源。

6月，騰訊2026青云計劃啟動，面向AI大模型、基礎架構和高性能計算等方向設置技術課題，支持青年人才參與混元、微信和游戲等前沿課題。

姚順雨給騰訊AI立住的第一層人設，是認真打磨模型底座的形象，Hy3的誕生，終于讓騰訊AI有了一份可驗證的階段性成果。

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對于騰訊而言，Hy3顯而易見是一份急需的答案。但放在整個大模型行業里，仍有一些有待加強的短板。

尤其是，姚順雨本人曾經提出過一套“最強模型才會被付費”的理念。

今年1月，在清華主導的AGI-Next峰會上，他談To B市場時說：“智能越高，代表生產力越高，溢價空間也越大。”

這位騰訊CEO首席科學家表示，企業級市場對模型能力的付費意愿呈現頭部效應，較弱模型在編程等高頻生產力場景中會帶來排錯和監控成本，隱性成本可能超過模型差價。

今天回過頭看，這句話反過來成了Hy3的壓力。

騰訊披露的270位專家真實工作盲測中，Hy3均分2.67/4，高于GLM-5.1的2.51/4。這個成績能證明Hy3進步，但對比對象卻是競爭對手的上一代模型。

GLM-5.1已經不是智譜最新主力，最新的GLM-5.2擁有1M上下文窗口，以及更加強大的Coding、Agent和長程工具調用能力。

換言之，Hy3證明騰訊追上來了一段，但離國產模型最前排還有一些距離。

在6月的那場大會上，姚順雨談及性價比時，也把標準放在性能前面。他說，很多人最后發現用Opus這樣的模型，反而比用更差的模型更省錢，因為更快把事情做對，也省了人的精力。

他進一步拆解說，性價比第一是“性”，如果性能不好，性價比就很難成立，第二才是成本。

這句話也可以反過來審視Hy3，低價和低激活參數固然是吸引用戶走量的關鍵，但企業最終付費，看的是一次做對的能力。

在這個問題上，Hy3還有待在更多真實的B端場景中得到驗證。

Hy3的第二個能力邊界，是原生多模態缺席，這個問題在歷代Hy通用模型的更新討論中由來已久。

作為主打辦公場景的Agent能力底座，現實中的用戶面對的輸入并不總是文本。PPT版式修改、Excel圖表識別、網頁后臺各種圖標狀態。

Hy3如果不能直接理解視覺輸入，就要依賴混元多模態或者其他OCR工具層協同。

這個短板在騰訊的應用場景里尤其敏感，尤其是Hy3還可能接入微信等C端用戶場景。用戶給到AI的材料，很多時候不是一段干凈文本，甚至是一張截圖。

與此同時，混元的競爭對手已經在原生多模態路線上耕耘許久。

幾周前，火山引擎發布豆包2.1 Pro。公開報道提到，其在Coding、Agent和VLM三大方向升級；發布會還展示芯片設計RTL測試案例，模型連續運行近18小時，經歷9輪迭代，跑通仿真、測試和綜合檢查。

在一個3D虛擬城市案例中，依托豆包2.1 Pro，實現了500余個智能Agent同步協作，完成上千輪工具調用，生成超百棟建筑。

與此同時，阿里方面近期更新的Qwen3.7-Plus，也延續了統一視覺和語言的多模態Agent模型，面向圖像、視頻、屏幕、網頁和文本輸入，并支持GUI、命令行和工具環境下的任務執行。

相比之下，Hy3只能稱為一份語言模型答卷。

還是在6月的那場大會上，姚順雨在談及AI未來時說，AI是長期游戲，“下半場才剛剛開始”。他還提到，Coding Agent、多模態和具身智能都會繼續發展。

但在Hy3目前呈現的能力上來看，騰訊拿到了進入下半場的門票，還沒拿到終局答案。

而AI產業的競爭格局中，模型是所有能力邊界的底座，但并不能回答一家公司AI業務發展的所有問題。

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姚順雨交出了Hy3作為階段性答卷，但騰訊AI到底快沒快起來，還要看整個騰訊如何放大這一代模型的能力優勢。

回過頭看，姚順雨那句“感覺應該是我問你的問題”，并不只拋給湯道生。它也拋給馬化騰，拋給微信團隊，拋給所有渴望AI賦能的業務。應用層能不能讓用戶感知變化，比發布參數更重要。

姚順雨在《The Second Half》里曾經寫過，AI下半場會從“解決問題”轉向“定義問題”。這句話放到騰訊身上，就是另一個問題：騰訊有微信、游戲、廣告、辦公和云等龐大業務架構，但這些業務要定義的，是哪些AI問題？

過去三個月，騰訊在B端和C端同時加速。

6月，騰訊云AI產業應用大會發布效率智能體工具集。個人側升級QClaw、WorkBuddy、元寶、ima和騰訊文檔；企業側發布WorkBuddy企業版，并升級ClawPro、ADP和企點營銷云。

伴隨著Hy3發布，這些產品都等來了新一代底座。

Hy3已經開始接入部分騰訊業務場景。微信公眾號AI分身和客服專項評測中，意圖識別準確率提升到98.94%；微信讀書標簽標注準確率較Hy3 preview提高14.1%；WeGame《流放之路：降臨》AI游戲助手接入Hy3后，多輪推理與工具調度綜合成功率提升至92%，幻覺率從4.5%降至2.8%。

這些數據說明，Hy3開始向騰訊核心生態外溢，但這還不夠。微信、游戲、廣告和企業服務能不能把Hy3變成高頻任務，決定騰訊AI能不能從階段性答卷走向長期人設。

5月股東大會上，馬化騰說騰訊已經站上去了，但還坐不下去。坐不下去，不只因為模型不夠強。更現實的問題是，應用層有沒有把模型能力變成新的用戶體驗和商業增量。

而在云廠商正面交鋒的AI云市場，競爭格局也愈發激烈。

字節方面，火山引擎此前披露，豆包大模型日均Token調用量突破180萬億，過去一年增長超10倍；IDC數據顯示，火山引擎在中國公有云MaaS服務市場份額為49.5%。模型調用量已經變成云市場心智的一部分。

Omdia發布的《中國AI云市場份額2025》顯示，2025年中國AI云市場規模約567億元。阿里云以38.1%的份額位居第一，火山引擎以20.4%位居第二，百度云、騰訊云、天翼云分列第三到第五，騰訊云的市場占比只有個位數。

而在云戰場之外，騰訊要回答的題更復雜。微信、游戲和廣告都在尋找AI增量，Hy3展現出來不錯的Agent能力，但如何挖掘出C端用戶真正高粘性的使用場景，是相關產品團隊要理清的問題。

在1月那場AGI-Next上，姚順雨談C端競爭時提到，模型不只需要回答問題，還需要掌握額外Context。

他舉過一個很日常的例子：“比如問‘今天吃什么’，今年問和去年問，答案不應一樣。”模型需要知道用戶狀態、位置、偏好和歷史，才能給出真正貼近個人處境的回答。

這句話放在騰訊身上，意義更明顯。微信、元寶還有各種游戲場景，騰訊不缺少能提供這種Context的用戶場景，但在過去幾年中，還沒有落地出能在C端掀起用戶聲量的使用場景。

而這個問題的答案，姚順雨和混元團隊只能回答一部分。AI產業不只是一個大模型一號位工程，也是一個龐大企業技術實力、資本實力和產品組織能力的綜合考驗。