姚順雨，完成騰訊混元組織大一統

騰訊在人工智慧領域的最新組織調整，正式宣告其大語言模型與多模態模型的研發團隊走向統一。7月23日，騰訊宣布將原本分屬不同團隊的混元大語言模型部門與多模態模型部門合併，整合為全新的基礎模型部，並由騰訊首席AI科學家姚順雨全權負責統籌管理。這項變動標誌著自2025年4月以來，騰訊混元在研發架構上採取的大語言模型與多模態模型雙團隊並行模式正式畫下句點。根據騰訊內部說法，此次合併的核心目標是為了進一步提升模型研發與協同效率，並集中資源探索全模態模型的智慧上限。所謂全模態模型，意味著未來單一模型能同時處理並理解文字、影像、語音、影片等多種資訊形式，而非僅專注於單一領域。

透過將語言與多模態團隊整合，騰訊試圖打破過去不同模組之間資料與技術的壁壘，讓模型能夠更自然地融合不同感知能力，從而實現更接近人類認知層級的智能表現。主導這場組織變革的關鍵人物姚順雨，其加入騰訊的過程本身就備受業界關注。他於2025年9月從全球頂尖的AI研究機構OpenAI低調離職，轉而加入騰訊，並在同年12月正式出任騰訊首席AI科學家，負責統籌混元大語言模型的整體研發方向。雖然進入騰訊的時間不到一年，但姚順雨已經在技術底層推動了相當深刻的變革。據了解，他入職後的首要任務便是對混元模型的底層基礎設施進行全面重建，從模型架構到訓練框架都進行了系統性的翻新與最佳化。

在姚順雨的帶領下，騰訊混元目前已發展成為一個以語言模型為核心基礎，並向外涵蓋影像、影片、語音、3D生成等完整模型矩陣的統一平台。這意味著混元不再只是單一的大型語言模型，而是一個能夠同時支援多種生成任務的綜合性AI能力體系。這種「基礎模型+多模態擴展」的布局，與當前全球頂尖AI實驗室如Google DeepMind、OpenAI的發展路徑高度一致，也反映出騰訊在AI領域追趕國際先進水準的決心。就在7月初，混元團隊正式發布並開源了最新一代大語言模型Hy3。這款模型採用了MoE（混合專家）架構，總參數量達到295B，但每次推理時僅激活其中的21B參數，兼顧了效能與效率。

相較於今年4月發布的預覽版本，Hy3在智慧體（Agent）任務與程式碼生成能力上分別提升了20%至30%。更重要的是，在同等參數量級的模型評測中，Hy3的表現優於同級對手，甚至在某些指標上可與參數規模達其2至5倍的業界旗艦模型相媲美。這意味著騰訊在模型效率與效能之間取得了相當不錯的平衡。Hy3的影響力很快就反映在實際應用上。這款模型目前已經接入了騰訊內多款重要產品與服務，包括企業協作平台WorkBuddy中的智慧助手、開發者工具CodeBuddy、消費級AI助理元寶、智慧客服系統Marvis，以及企業級知識管理工具ima等。

不僅如此，Hy3的API也同步上線於騰訊雲的TokenHub以及多個海外平台，讓外部開發者也能夠直接調用這款模型的推理能力。從市場接受度來看，Hy3的表現相當亮眼。根據騰訊公布的數據，在Hy3正式發布後的第一週，其總調用量相較於上一代Hy2模型成長了超過68倍。而在WorkBuddy的自選模型用戶中，選擇Hy3的比例高達60%，顯示出用戶對這款新模型的高度信任與偏好。這樣的成長速度與採用率，在企業級AI應用領域並不常見，也側面證明了Hy3在實戰場景中的競爭力。此次組織架構的統一，不僅是騰訊內部管理流程的調整，更被視為其在AI競賽中加速追趕的關鍵一步。

過去，大語言模型與多模態模型分屬不同團隊，雖然各自都有不錯的進展，但跨團隊的資源調度與技術整合難免出現效率問題。如今由姚順雨統一領導，能夠讓模型研發從底層基礎設施到上層應用場景形成一條完整的技術鏈條，避免重複建設與資源浪費。值得注意的是，姚順雨在OpenAI的經歷讓他對前沿模型架構與訓練方法有極深的洞察。他將這些國際視野帶入騰訊，推動混元從傳統的訓練模式轉向更高效、更靈活的MoE架構，同時也強化了模型在智慧體協作與多模態融合方面的能力。這些技術路線的選擇，正好對應了當前AI產業從「單一語言模型」邁向「全模態智慧體」的發展趨勢。

從更宏觀的角度來看，騰訊此次組織調整也反映出中國科技巨頭在AI領域的競爭已進入深水區。過去，各家廠商忙於推出大參數量的語言模型，但現在焦點逐漸轉向如何讓模型真正落地、如何降低成本、如何提升多模態融合能力。騰訊透過將語言與多模態團隊合併，甚至可能為未來推出統一的「全模態基礎模型」鋪路，這將大幅降低不同模態之間切換的延遲與成本，讓AI應用更加流暢自然。展望後續，姚順雨帶領下的基礎模型部將如何進一步整合混元生態，以及Hy3之後的迭代版本會帶來哪些突破，都是業界密切關注的焦點。

而對於騰訊來說，在組織架構完成大一統之後，下一步的考驗將是如何讓這些模型在更廣泛的業務場景中創造實際價值，並在與其他競爭對手的賽跑中保持領先優勢。