Hy3發佈後，騰訊的生產力AI走向收斂

騰訊旗下AI模型Hy3正式版於本週發表，這款由AI科學家姚順雨領軍開發的模型，並未在參數規格上大幅調整，而是將改進重點放在任務執行能力與落地穩定性上。與此同時，騰訊在AI產品的策略布局也日趨清晰：微信主導的生活場景路徑，與Hy3、WorkBuddy為核心的生產力場景路徑，正逐步走向分工協作，而非彼此競逐。Hy3正式版延續4月Preview版的MoE混合專家架構，總參數2950億、激活參數210億，支援最高256K上下文長度。騰訊內部認為，此參數規模已能在能力與推理成本之間達到平衡，讓模型得以更低代價導入真實業務場景。

官方博客指出，Hy3正式版在軟體開發、辦公協作、金融建模、前端設計與遊戲製作等生產力任務上進步顯著，並特別強化了輸出格式穩定性、工具調用可靠性、知識常識與抗幻覺能力，以及多輪對話中的意圖保持能力。根據騰訊公布的內部評測，270名內部專家針對真實工作任務進行盲測，Hy3正式版平均得分2.67，優於GLM-5.1的2.51分，領先項目集中在程式開發、數據存儲、CI/CD等領域。值得注意的是，模型的幻覺率從12.5%降至5.4%，常識錯誤率由25.4%降到12.7%，多輪對話問題率也從17.4%縮減至7.9%。

這些改進呼應了姚順雨先前對外透露的研發方向：將評估重點從公開Benchmark轉向真實產品體驗，並清理訓練數據中價值有限甚至可能造成負面影響的內容。姚順雨認為，當基礎訓練方法逐漸普及，真正稀缺的資源將是「值得解決的問題」、「適合Agent運行的環境」與「高品質的用戶上下文」。唯有進入真實產品，模型才能遭遇公開測試無法覆蓋的錯誤，也才能明確哪些能力真正影響用戶完成任務。這個觀點也解釋了為何騰訊要將混元的模型能力與產品場景緊密綁定。在此邏輯下，WorkBuddy成為驗證Hy3能力的關鍵試驗場。

這款桌面Agent工作臺從1月底重建基礎設施，到4月推出Hy3 Preview，再到7月正式版上線，完成了一次從底層訓練、產品接入、用戶回饋再到模型優化的完整循環。透過WorkBuddy，Hy3的工具調用與任務規劃能力直接接受真實用戶檢驗；騰訊文檔、企業微信、騰訊會議、CodeBuddy等辦公產品則被轉化為Agent可調用的工具模組。元寶近期也新增了PPT、HTML等文件的交付能力，強化生產力場景的覆蓋。WorkBuddy的角色不僅是另一個AI入口，更是串聯騰訊既有辦公生態的節點。

過去，企業微信、騰訊會議、騰訊文檔各自服務特定環節；但在Agent時代，任務由人提出目標，Agent負責拆解步驟並調用不同工具協同完成，文檔、會議、企業知識庫變成流程中被喚起的能力。騰訊集團高級執行副總裁湯道生曾指出，騰訊文檔的重要工作之一，就是把累積的文檔處理能力轉化為WorkBuddy可使用的Skill。沿著相同思路，騰訊在辦公場景積累的產品、用戶與數據，都能匯入WorkBuddy體系。相比元寶在通用對話助手領域與豆包、DeepSeek、千問的激烈競爭，WorkBuddy鎖定的是尚未完全定局的桌面Agent市場。

它建立在CodeBuddy的Coding Agent內核上，較早推出市場，一開始就具備任務規劃、工具調用與執行控制能力。上線三個月後，WorkBuddy的人均Token消耗成長超過十倍，顯示用戶交給Agent的任務正在變多、變長。騰訊也加大推廣力道，2026年以來在北京、上海、廣州、深圳等城市核心通勤區進行集中投放，並頻繁出現在公眾號資訊流廣告中，主打撰寫報告、製作PPT、處理表格等能力。

同時，騰訊圍繞WorkBuddy推出OPC激勵計畫與共創計畫，前者面向創業者及一人公司，鼓勵小團隊將經營、內容、研發與客戶服務流程交由Agent處理；後者則引入美團、攜程、中興通訊、銷售易、小鵝通及多家模型公司，為桌面Agent工作臺拓展第三方能力生態。最終，混元提供執行任務所需的模型能力，WorkBuddy組織工具與上下文，騰訊原有辦公產品與外部夥伴提供具體能力，三者構成完整生產力AI故事。然而，生產力並非騰訊AI業務的全貌。微信正在小範圍內測原生AI助手「小微」，並向開發者開放微信AI調用小程式的能力。

小微可理解文字與語音指令，查詢微信內容，並調用小程式完成點餐、出行、購物、預約等生活任務。這條路徑從高頻生活入口出發，依靠微信龐大的用戶基數與小程式、內容、社交、支付生態，讓AI服務日常場景。生活場景與生產力場景對模型能力、權限、安全與執行環境的要求並不相同，微信與CSIG（雲與智慧產業事業群）各自擁有模型與產品體系，兩條路徑短期內不會合併。但兩者也非完全割裂。因為Agent服務的是同一個人，用戶可能在微信討論出差、安排交通與住宿，進入工作環節後需要整理行程、製作材料、同步同事與處理報銷。

若能讓上下文跟隨用戶流動，即便產品、模型與權限各自獨立，使用者也不必在切換入口時重新交代身份、偏好與任務進度。生活與生產力本身也在相互滲透。個人學習、旅行規劃、內容創作與財務管理都包含生產力需求；企業辦公中的差旅、採購、餐飲與客戶服務則會調用大量生活服務。傳統互聯網產品可以按To C與To B劃分，但Agent處理的是完整任務，經常跨越邊界。競爭對手如豆包已在聊天入口上增加專業版與辦公任務模式，OpenAI則將ChatGPT與Codex整合在同一產品體驗中。騰訊不必複製同樣的前臺整合方式，因為它已擁有微信這個超級應用，只需在必要時建立連接即可。

因此，生產力與生活共同構成騰訊AI業務的完整藍圖：微信探索AI如何進入最大規模日常服務，Hy3與WorkBuddy探索AI如何完成更複雜、更高價值的工作。兩條路線各自成長，可能持續由不同模型與團隊推進，但透過用戶上下文形成的「弱連接」，仍有機會在未來發揮協同效應。隨著Hy3正式版問世，騰訊在生產力AI領域的收斂策略已經更為明確，下一步的考驗將是能否在實際應用中持續驗證模型與產品協作的價值。