模型追上第一梯队，腾讯AI还差什么？

文 ｜ 伯虎财经

秦三钱

短短一周之内，腾讯把压箱底的AI牌局往前猛推了一大步。

10月29日，腾讯先在应用层端出了Buddy One，拿WorkBuddy当主工作台，一口气把腾讯会议、腾讯文档、腾讯网盘和ima串成了一条线；紧接着在11月4日，底层的混元大模型交出Hy4 正式版，把视觉理解、电脑操作、长程任务这一批此前让人念叨了很久的短板集中补齐

从底层基座到上层应用，腾讯模型和产品的齿轮终于咬合到了一起，算是揣着全套筹码，正经坐上牌桌了。对过去两年屡次被质疑“慢半拍”的腾讯来说，这是一次难得的正面回应。

按理来说，腾讯总该到了可以松口气的时候。问题是，来自市场的审视也在这段时间内有了变化。

就在腾讯密集出牌的一周前，谷歌母公司Alphabet交出财报。当季同比增长103%的云收入，并未带来预想中的投资者热情，财报后首个交易日，Alphabet股价下跌12.64%。

投资人不再只听技术和产品故事，而是开始计算公司AI投入的投资回报率。演变至今，俨然成为类似股灾的，针对大型科技股的猛烈抛售，任何以AI为先的科技公司，都需要重新衡量AI基础设施的投入与回报。

这时候，腾讯堪堪能坐下来认真聊聊自己的AI前景。这家巨头要回答的问题，比单纯训出一个好模型、拼出一套好产品棘手得多。

01 基模上桌

Hy4正式版的进步，首先体现在它把能力边界真正拓宽到了“干活”层面。

这款采用混合专家（MoE）架构的模型，总参数拉到了770B，激活参数49B，上下文窗口突破100万Token。

相比8月底探路的Hy4 preview，正式版不仅在预训练和后训练上继续加码，还首次塞进了视觉理解与电脑操作能力。它既能读懂复杂的专业图表，也能结合命令行与图形界面，直接上手操作Blender、CAD等专业软件，一口气跑完跨应用的连续任务。

在腾讯联合金融科技团队发起的金融众测里，213位行业专家围着579个真实业务任务打分，Hy4的综合表现压过了DeepSeek、Kimi和GLM的同期开源模型；而在自家WorkBuddy的实测中，它的任务通过率达到了96.15%。

尽管这些成绩带着厂商自测的“黑箱”，正式版的模型权重也尚待完全放开，但混元确实已经攒够了参与开源头部竞争的资格。

毕竟，腾讯首席AI科学家姚顺雨明确吐槽过，国内行业里有一个不太好的倾向，就是过于热衷“刷榜”。他更关心如何在内部设立好正确的Eval（评测标准），追求模型与产品Co-Design（协同设计）。

可以这么认为，任何腾讯系的模型进展，都留待使用者在实际任务中视察表现，而不是看Benchmark。更值得外界关注的是模型迭代是否跑出了足够敏捷的节奏。

腾讯的回答没有让市场失望。自4月Hy3 preview探路起，腾讯一路小步快跑，7月上线Hy3正式版，8月底由Hy4 preview接棒，到了11月，Hy4正式版如期落地。

小碎步迈得快，打法却一直保持相似的风格。每每新模型开源，腾讯总会把模型优先接入自家产品如Workbuddy，先把预览版塞进自家产品里收集真问题，再用正式版集中修补能力短板。

练出这套小连招，对于一家此前常被外界诟病“组织臃肿、动作慢半拍”的大厂而言已属不易，也比单次集中算力搞出一场冲榜更有分量。

腾讯借此证明，自己并非只能靠买买买、靠泼天流量和现成场景去间接参与AI竞赛，它同样有能力把底层模型的成果，高频、稳定地送进真实的工作流里。

需要注意的是，腾讯混元在技术博客中也坦诚布公，直言Hy4与全球顶尖闭源模型仍有较大身位差距，尤其是在前沿数学、长程开发、模型自迭代和复杂视觉问答等硬骨头上。

如此来看，Hy4不过是一个阶段性的答卷。

而要理解腾讯过去半年为什么能调整呼吸，连续小跑，就得把视线挪向模型背后。看看它究竟是怎么给自己动那场“组织手术”的。

02 AGI组织的“预备役”

腾讯的整体变化，需要从姚顺雨的一个更大目标说起。

今年6月，与腾讯云CEO汤道生同台对谈时，姚顺雨给出对AI下半场的判断：当务之急是“在中国建立一个长期的、基于 AGI 的组织”。

这个组织要像一个均衡的三角形。一角是基础模型团队，把预训练和后训练做扎实；一角是产品团队，让技术为人和社会产生价值；一角是Frontier（前沿团队），探索新的研究范式。

在一家拥有数万名员工、事业群壁垒深厚的互联网巨头里，要搭起这样一套组织，第一步往往不是仰望星空，而是先低头拆掉部门之间的高墙。

此前曾有相关人士向我们倒过苦水，不同项目部各有各的AI中台，但上头要求项目必须与TEG（技术工程事业群）合作。“几拨人马挤在一张桌子上，最后谁都不痛快”。

这一现象指向了名为“大公司病”的病灶。腾讯从来不缺资源，云、游戏、金融科技、社交和办公场景一应俱全，工程师与专业数据堆积如山。

但在传统的科层制流水线里，这些家底散落在不同事业群和汇报线中。模型团队和业务团队耗在“谁配合谁”、“怎么交差”的组织消耗上，显然长不出面向AGI的战斗力。

于是，姚顺雨入职后的一系列组织动刀，切的就是这些梗阻的关节。此后，腾讯事关AI的组织调整，都是在为这样的团队结构搭建骨架。

以去年12月姚顺雨加入腾讯为起止线，此后不到一年，腾讯先后重建预训练、强化学习、数据和评测基础设施，3月撤销AI Lab，7月合并大语言模型部与多模态模型部为基础模型部。到了9 月，AI Data部也被其收拢。

可以看到，姚顺雨按AGI时代的研究逻辑，打通了腾讯算法、算力基建和数据的底层，让这些技术力量，围绕着同一套研发目标运转。

有了这样的底座，业务与模型的协同方式也有了长足的进展。

在传统的交付流水线里，模型团队关起门来训完模型，产品团队再过来找场景，来回的反馈漫长且有所失真。腾讯的做法是直接将产品前置塞进研发环节。典型便是第一时间接入并开放免费使试用最新Hy系列模型的Workbuddy。

这套内部协同的机制，如今已经开始向产品端外溢。10月底亮相的Buddy One，把WorkBuddy、腾讯文档、腾讯会议、网盘和ima等产品接进了同一个Agent底座，账号、积分与底层数据全部拉通。

授权后的WorkBuddy，随时可以调取腾讯会议的会议记录，也能读取ima的知识库。通过将孤立的产品入口接进同一Agent底座，模型“吃”到了更鲜活的真实场景，产品拿到了更完整的上下文。

数据显示，WorkBuddy自3月上线以来，已累计跑完90亿次任务请求，企业版更是覆盖了一半的中国500强企业。

从各自为战的事业群，到围绕Agent和基础模型协同作战，腾讯正在努力把自己改造成适应AGI演进的“预备役”。

03 时不我待

当腾讯加快组织与模型迭代时，全球资本市场对AI的态度已经发生变化。

此前提到，谷歌在交出亮眼云增速后反而遭遇股价重挫。同日发布财报的微软却逃过一劫，没有引发AI质疑派的恐慌，于财报发布首个交易日基本收平。

两家都在增加 AI 投入、推动云业务增长，市场反馈却截然不同。根源在于现金流和核心业务的承受能力上。

当季Alphabet资本开支高达513.6亿美元，直接把自由现金流砸到了-90.7亿美元，连续第二季度为负。与此同时，其搜索广告增速放缓，市场不免开始担心，AI基建大量消耗现金，传统“印钞机”的变现效率却在下降。

与之相比，微软当季自由现金流仍为正，资本市场因此接受了更高的投入上限。以此逻辑，哪些投入能自我造血，哪些在长期透支现金流，是一众科技公司无法逃避的拷问。

带着这个问题看腾讯，其2026年二季度财报显示，公司单季资本开支飙升至527.8亿元，同比暴涨176%；研发支出272.8亿元，同比增长35%。和谷歌一般激进的投入，与尚不明确的变现能力，直接掏空了当季自由现金流，录得-138 亿元（剔除算力采购预付款后，自由现金流为376亿元）。

对于一向精于现金流管理、习惯了高毛利轻资产运转的腾讯而言，AI既是通往未来的船票，也是包袱。

诚然，腾讯手握游戏、广告和金融科技三台现金牛，但在新的市场审视下，丰厚的家底能否换来一张“免检”，还有待三季度的表现。

偏偏在这个节骨眼上，海外算力供应链又生出变数。

就在Hy4正式版发布当天，据媒体报道，甲骨文取消了与腾讯一项估值约70亿美元的AI芯片租赁协议。按照原计划，腾讯原本打算在五年内通过东南亚多个数据中心，租用约10万颗先进AI芯片。截至发稿，双方均未对此公开回应。

海外算力生变，让腾讯已经推进的国产算力适配更加紧迫。腾讯云披露，在与混元团队联合调优后，国产芯片的单卡吞吐量在模型上线前两周，还被硬生生拔高到了原来的5倍。

当打通办公全家桶的Buddy One以及更多AI产品全面铺开，每天消耗的推理算力只会成倍往上跳。腾讯不仅得把模型训得更聪明，还得想尽办法把每一次调用的成本给抠下来。

过去两年，外界总替腾讯着急，怕它动作太慢、赶不上趟。如今，腾讯终于把速度提起来了，市场却换了一副考卷。

算账也好，研究也罢，腾讯的小碎步还远没到能慢下来的时候。