腾讯开源 Hy4 preview：770B 旗舰、1M 上下文，和一桩身份悬案

本文基于腾讯混元官方研究博客（8 月 28 日）、Hugging Face 模型页、Hacker News 与 r/LocalLLaMA 社区讨论整理。官方基准与盲测均为厂商自评，未经独立审计；文中涉及的 Ox Alpha 身份推测均为社区观点，不代表官方结论。8 月下旬 OpenRouter 匿名模型 Ox Alpha 的既有分析见本人此前文章。

先看参数

腾讯滨海大厦，深圳（图源：Wikimedia Commons）

8 月 28 日，腾讯发布并开源 Hy4 preview。三个数字先摆出来：总参数 770B，激活参数 49B，上下文窗口 1M token。

MoE（混合专家）架构下，770B 的总盘子和 49B 的激活成本是一对基本组合：容量放在专家里，单次推理只走一小部分。1M 上下文接的则是混元系的老路线，此前 Ox Alpha 被社区围观时，百万 token 窗口就是它最显眼的标签。

Hy4 preview 的 MoE 架构：770B 总参数中只激活 49B，上下文窗口 1M token

权重放在了能想到的所有地方：Hugging Face、GitHub、ModelScope、AtomGit，API 走腾讯云和 OpenRouter，CodeBuddy、元宝、ima 等自家产品同步接入。定价每百万 token 输入 0.834 美元、输出 2.501 美元，缓存输入只要 0.042 美元，对照同档闭源模型，摆明了是要走量。

官方没把它包装成全能冠军，给的定位是三件难事：长程软件工程、文档密集的办公任务、科研。

官方成绩单该怎么读

盲测数据是这样：163 位腾讯内部专家，对 203 个工程任务做双盲对比评分。结果 Hy4 preview 平均 2.99 分，对 GLM 5.3 胜率 46.8%（2.92 分），对 Kimi K3 胜率 51.2%（2.94 分）。

先说这份数据的成色。评审是腾讯内部专家，任务是腾讯内部的工程任务，模型是腾讯自家的模型。这是厂商自评，样本和场景都偏向自己的优势区。它可以说明「在腾讯的工作负载里 Hy4 不输同档」，不能直接外推成「Hy4 全面领先」。46.8% 对 53.2% 的负向胜率甚至还输一头的部分，官方原文用的词也只是「略微领先」（slightly ahead）。

比赢了多少更值得注意的，是官方主动列出的已知问题：复杂任务上推理时间偏长，以及一种「过度自我验证」的倾向，模型会花不必要的时间反复检查自己刚做完的工作。发布会话术里很少见到这种自我拆台，把它写进发布博客是个好信号，也符合混元一贯的「先发布、听哪坏」策略，Hy3 就是这么迭代出来的。

模型指挥 Codex 干活的那个演示

官方演示里最值得展开的是一个工作流实验：让 Hy4 preview 同时管理多个 Codex 会话，自己扮演研究员的角色，根据实验结果调整研究方向，协调 Codex 同时优化多个评估目标。

结果是在一项小模型后训练任务上，这种「Hy4 指挥、Codex 执行」的组合在全部 8 项基准上超过了 Codex 单独探索。

Hy4 作为研究员编排多个 Codex 会话，在 8 项基准上超过 Codex 单独探索

这个演示真正值钱的地方是角色分工：模型做方向判断和实验设计，把机械的执行外包给更便宜的工具。这跟此前社区讨论的「贵模型当监工、便宜模型当工人」的分层编排是同一个思路，只不过这次是厂商自己把它做成了官方叙事。编排能力开始成为旗舰模型的卖点，这件事比多赢两三个点更重要。

社区的 48 小时

权重放出后的两天，社区干的事比评测跑分更实在。

r/LocalLLaMA 上的热帖（710 个赞）记录了这场压缩：有人把 1.5TB 的原始权重做量化，压到约 200GB 的 GGUF 格式，据发帖者描述保留了大约 98% 的性能。770B 模型从「必须多卡服务器」变成「顶配工作站碰得到」，中间只隔了两天。HN 的讨论帖也有 219 分、132 条评论，争议点集中在自评数据的可信度和真实编码体验。

这些数字我按社区讨论转述，压缩方案的性能损失具体怎么算、在哪些任务上掉了分，原帖没有给完整口径，动手前建议自己跑一轮验证。

能把 770B 塞进工作站，靠的是量化与本地推理生态多年的积累（图源：Wikimedia Commons，CC BY 2.0）

Ox Alpha 的指纹对不上了

现在说悬案。8 月下旬，OpenRouter 上出现过匿名模型 Ox Alpha：不署名、免费、1M 上下文，社区用黑盒方法给它「验 DNA」，当时各种指纹线索指向的方向是 GLM / z.ai。这部分此前已有文章详细写过，结论也只是推断。

Hy4 preview 开源后，剧情起了新的波澜。有用户在 Twitter 上称，arena 中 Hy4 的输出与 Ox Alpha「完全一致」。如果这个说法成立，Ox Alpha 的真实来源就要重新考虑，之前指向 GLM 的指纹分析就得解释哪里出了偏差。

两个说法目前是矛盾的：一个指向 GLM，一个指向腾讯。两边都是社区推测，没有任何官方认领。更可能的情况是其中一方观察有误。arena 的输出一致性测试本身对采样参数、系统提示都很敏感，「完全一致」的结论并不像听起来那么铁。在官方或更多证据落地之前，两边都只能当线索看，别急着站队。

不过这场悬案本身已经说明了一个趋势：匿名内测、社区鉴定、官宣收网，正在成为模型发布的标准三幕剧。发布会还没开，鉴定报告已经写完了。

国产旗舰的四强格局

放大到整个市场看，国产开源旗舰现在正好四家：DeepSeek V4 系列、智谱 GLM 5.3（含 5.3-Flash）、月之暗面 Kimi K3，加上今天的主角 Hy4 preview。

四家的打法已经开始分化。DeepSeek 把注押在性价比和 API 生态上；GLM 这周刚靠 5.3-Flash 的原生多模态抢了 GUI Agent 的位置；Kimi 的长上下文一直是看家本领；Hy4 的差异化则压在「长程工程任务 + 编排能力」上：参数最大、上下文最长、价格激进，还顺手演示了指挥别家模型干活。

对开发者来说，最直接的变化是可选面宽了：同样的工程任务，至少有四个国产开源旗舰可以横评，家家都给 API 补贴价。麻烦的是跑分越来越没法直接比，每家都在自己最强的场景里做评测。像 Hy4 这种把自家盲测写进发布博客的，至少把口径摊开了，反而好比较一些。

写在最后

Hy4 preview 是一个「preview」，官方自己承认预训练和后训练都还有空间，带着已知问题就发了。这种不等打磨完就上桌的打法，加上 48 小时内社区就把权重压到工作站能跑的尺寸，说明开源旗舰的竞争已经卷到了发布节奏本身。

至于 Ox Alpha 到底是谁，悬案继续挂着。答案揭晓的那天，值得回头看看这场社区推理哪里对了、哪里错了——那会比任何一个跑分都有营养。

参考来源

以上基准数据与盲测结果均为厂商自评口径，社区压缩实测与 Ox Alpha 身份推测未经独立验证；本文不构成模型选型建议，生产环境引入前请以自测结果为准。