腾讯混元HY 2.0正式发布：推理能力与实用性双突破，引领国内大模型新标杆
12月5日，腾讯混元正式发布最新版语言模型 Tencent HY 2.0 Think 和 Tencent HY 2.0 Instruct。此次升级采用混合专家（MoE）架构，总参数规模达 4060亿（406B），激活参数 320亿（32B），支持 256K 上下文窗口，推理能力与效率均居国内顶尖行列，尤其在文本创作、复杂指令遵循等实用场景中表现突出。
推理能力全面提升，综合评测稳居国内第一梯队
相比上一版本（Hunyuan-T1-20250822），HY 2.0 Think 在预训练数据和强化学习策略上实现显著优化，在数学、科学、代码、指令遵循等复杂推理场景中表现卓越，综合评测稳居国内第一梯队，泛化能力大幅提升。
数学与科学知识推理：通过高质量数据与 Large Rollout 强化学习，HY 2.0 Think 在 国际数学奥林匹克竞赛（IMO-AnswerBench） 和 哈佛-MIT数学竞赛（HMMT2025） 等权威测试中取得一流成绩。同时，在 Humanity’s Last Exam（HLE） 和 ARC AGI 等泛化性任务中表现优异。
指令遵循与长文多轮能力：通过重要性采样修正训练与推理的不一致问题，实现长窗口 RL（强化学习） 的高效稳定训练。结合多样化任务沙盒与打分准则强化学习，模型在 Multi Challenge 等指令遵循和多轮任务中的效果显著提升。
代码与智能体能力：构建规模化可验证环境及高质量合成数据，增强模型在 Agentic Coding 及复杂工具调用场景中的落地能力，在 SWE-bench Verified 和 Tau2-Bench 等真实应用场景中实现跃升。
推理效率业界领先，单位Token智能密度更高
HY 2.0 Think 引入 精细长度惩罚策略，平衡思维链的效率与效果，避免模型堆砌冗余内容，实现计算资源的更有效分配。对比权威推理任务（IMO-AnswerBench、HMMT2025、ARC-AGI、HLE）的表现与 token消耗，HY 2.0 Think 在取得相似准确率的同时消耗更少资源，单位token的智能密度处于业界领先水平。
聚焦用户体验与实用性，文本创作告别“AI味”
基于 RLVR+RLHF 双阶段强化学习策略，HY 2.0 的输出质感显著提升，在文本创作、前端开发、指令遵循等场景中展现差异化优势。
文学创作：有“灵魂”的叙事
HY 2.0 有效减少“AI味”，精准捕捉指令中的潜在情感需求，输出观点深刻、逻辑严密的文章。例如，以“当最后一颗人造太阳熄灭时，我正坐在月球的咖啡馆里，搅动着杯中最后的星尘”为开头的科幻故事，通过细腻的环境描写与情感渲染，营造出孤独而壮丽的末日氛围。
前端交互设计：代码与审美兼备
HY 2.0 具备扎实的代码能力与“视觉审美”，在生成 Web小游戏 时，不仅能实现复杂 JS逻辑，还能输出 CSS布局与动画效果。例如，根据用户需求设计的 “表情符号反应堆” 游戏，通过HTML/JS/CSS实现快节奏反应玩法，界面简洁明快，计时条动画流畅。
指令遵循：精准拆解复杂需求
在指令遵循任务中，HY 2.0 严格遵循格式与流程要求，输出高度贴合预期的内容。例如，在模拟 “清醒的局外人” 角色时，模型以犀利口语化风格拆解问题本质，提供反直觉结论，打破用户思维惯性。
朋友圈文案创作：专业风格与情感共鸣
针对 “瞬蒸陶瓷不粘锅” 的产品描述，HY 2.0 生成符合朋友圈分享风格的文案：
“厨房里的黑科技来了！🍳 瞬蒸陶瓷不粘锅，环形导流槽锁住食材水分，冷锅冷油也无惧油烟，煎鱼不破、炒饭不粘，轻松搞定行云流水的料理时刻～✨ 家居美学与实用科技的完美结合，让下厨成为享受！💫”
持续进化，开源与生态共建
作为腾讯自研的通用大模型，HY 2.0 仍在持续迭代，未来将重点优化 代码、智能体、个性化风格、长程记忆 等方向，全面提升实际应用场景表现。相关技术与模型将通过 开源形式 向社区开放，推动生态共建。
目前，HY 2.0 已率先接入 元宝、ima 等腾讯原生AI应用，并在 腾讯云 上线API，用户可通过以下渠道体验或接入：
产品体验：
腾讯混元官网：https://hunyuan.tencent.com/
元宝：直接搜索体验
ima：ima.qq.com
API接入：
腾讯混元HY 2.0 的发布，标志着国内大模型在推理能力与实用性上迈入新阶段，未来将持续为行业与用户创造更大价值。
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