Hy3发布后，腾讯的生产力AI走向收敛

发布时间：2026-07-18 07:09:56 来源：安智兰德资讯网 作者：休闲

文 | 窄播，发布作者｜李威

过去几年，后腾腾讯的讯的向收AI产品布局呈现出一种「各有侧重」乃至「九子夺嫡」的态势。从元宝、生产ima、力A敛WorkBuddy、发布CodeBuddy、后腾QClaw、讯的向收Marvis，生产到微信的力A敛小微、QQ浏览器中的发布QBot，这些产品往往源自不同团队，后腾甚至底层模型各异，讯的向收面向的生产人群与应用场景也千差万别。

这种分散格局一度让外界难以窥探腾讯在AI时代的力A敛生存根基究竟依托于何。然而，随着微信启动小微内测以及姚顺雨团队发布Hy3正式版，两条清晰的发展路径逐渐浮出水面。

第一条路径由微信主导，聚焦日常生活。依托微信庞大的用户基数及其完善的小程序、内容、社交与支付生态，AI旨在协助普通用户完成点餐、出行、购物及信息查询等高频生活场景任务。

第二条路径以Hy3和WorkBuddy为核心，主攻泛生产力场景。该路径强调模型与Agent产品的深度协同，通过调用文档、代码、浏览器及本地文件，打通企业协作工具，实现AI直接执行任务并交付结果。

本周Hy3正式版的发布，进一步明晰了第二条路径：Hy3提供底层能力，WorkBuddy承接具体任务，而腾讯文档、企业微信、腾讯会议、ima等产品则被整合为Agent可调用的工具集。与此同时，元宝也新增了PPT、HTML等文件的交付能力。

未来，这两条路径并非简单合并，也不一定需要统一的「超级助手」来统筹。更可能的形态是各自独立运行，同时通过用户信息与任务上下文形成松散但高效的连通。

一个服务生产力场景的模型

Hy3正式版的核心变革，不在于参数规模的扩张，而在于模型完成任务能力的实质性提升。

参数架构方面，Hy3正式版延续融合快慢思考的MoE架构，总参数2950亿、激活参数210亿，支持最高256K上下文窗口，这与4月发布的Hy3 Preview版本基本一致。腾讯认为，当前的参数规模已达成模型能力与推理效率的最佳平衡点，有助于以更低成本将模型部署至大量真实业务场景中。

任务执行方面，官方博客指出，Hy3正式版在软件开发、办公协作、金融建模、前端设计及游戏制作等生产力任务上进步显著，成为高性价比的可靠选择。此外，模型在输出格式优化、工具调用稳定性、知识常识与抗幻觉能力、复杂上下文承接及多轮意图保持等体验维度上也进行了全面升级。

腾讯公布的内部评测数据显示，在270名内部专家参与的真实工作盲测中，Hy3平均得分2.67分，高于GLM-5.1的2.51分，领先优势主要集中在前端开发、数据与存储、CI/CD等工作任务。具体指标改善包括：
* 幻觉率：从12.5%降至5.4%
* 常识错误率：从25.4%降至12.7%
* 多轮对话问题率：从17.4%降至7.9%

这些改进直指Agent落地时的痛点。生产力Agent往往需要连续执行多步骤操作，一旦错误理解约束、调用工具失误或在长任务中遗忘初始目标，最终交付结果将失去实际价值。

在开发者社区及公开体验中，Hy3正式版在文档处理、资料整理、简单网页制作和本地部署方面已展现出吸引力；但在复杂代码工程和长链条企业任务方面，其能力仍需更多实践验证。

Hy3正式版的变化，印证了姚顺雨接手混元后确立的研发思路——更重视真实产品使用。腾讯集团高级执行副总裁汤道生曾表示，姚顺雨推动混元将评估重点从外部Benchmark转向产品用户体验，并清理了一批规模可观、实际训练价值有限甚至可能产生负面作用的数据。

在姚顺雨看来，随着训练方法和基础能力的普及，真正稀缺的资源包括：
1. 值得解决的问题
2. 适合Agent运行的环境
3. 高质量的用户上下文

只有进入真实产品，模型才能遭遇公开Benchmark无法覆盖的错误，从而明确哪些能力真正影响用户完成任务。这也是腾讯充分利用其积累的方向：在生产力场景中，腾讯拥有代码开发、在线文档、会议沟通、办公协作等产品，可持续提供真实任务并将执行结果反馈给模型。WorkBuddy作为重要的试验场，提供了Agent原生的复杂环境，使Hy3的工具调用和任务规划能力得以接受真实用户检验。

官方博客指出，从1月底重建基础设施，到4月推出Hy3 Preview，再到7月发布正式版，混元完成了一次从底层训练、产品接入、用户反馈再回到模型优化的闭环。这一闭环的完成，意味着腾讯在模型与产品间形成了更明确的协作体系：混元负责理解、规划和调用工具，WorkBuddy等产品负责提供任务环境与交付载体。这套配合将成为腾讯串联分散产品的起点，并加速其追赶领先模型的步伐。

生产力能串联起一条主线

这一起点对腾讯AI业务的意义，不仅在于增加了一类产品，更在于为原本分散的办公产品和企业服务提供了一种Agent时代的组织方案。

腾讯在生产力领域并非没有积累。企业微信连接组织与客户，腾讯会议承载沟通，腾讯文档处理内容，CodeBuddy介入软件开发流程，每个产品负责完成特定环节的任务。

但在Agent时代，逻辑变为：人提出任务目标，Agent负责拆解步骤、选择并调用不同工具协同完成任务。文档、会议、代码和企业知识库由此转变为任务流程中被调用的能力模块。

与需要在通用助手领域与豆包、DeepSeek、千问激烈竞争的元宝相比，WorkBuddy进入的是一个竞争格局尚未完全确定的市场。这也是腾讯更积极推进WorkBuddy的原因：

1. 定位差异：元宝是面向C端的聊天机器人，其角色未来可能被微信的小微取代。而WorkBuddy是围绕任务搭建的桌面Agent工作台，负责读取授权文件、浏览网页、调用模型和Skills，最终交付文档、表格、PPT、网页或分析结果，完成任务链条的组织。
2. 先发优势：相较于元宝的后发，WorkBuddy在偏向任务执行的Agent领域具备先发优势。它建立在CodeBuddy的Coding Agent内核之上，更早推向市场，初始即具备任务规划、工具调用和执行控制能力。CodeBuddy本身也是国内较早布局AI编程并从代码助手升级为Coding Agent的产品之一。
3. 能力重组节点：WorkBuddy的价值不仅在于成为另一个入口，更在于成为能力重新组合的节点。汤道生曾提及，腾讯文档的一项重要工作是将积累的文档处理能力转化为WorkBuddy可调用的Skill。沿此逻辑，腾讯此前在企业办公场景中积累的产品与用户，均可导入WorkBuddy。

从元宝到WorkBuddy的交接棒，意味着腾讯在微信之外的AI业务开始更聚焦于泛生产力场景。在两个版本的Hy3发布后，这种变化愈发清晰。

现实数据也在验证WorkBuddy的潜力。数据显示，WorkBuddy上线三个月后人均Token消耗增长了10倍以上。虽然Token使用量不能完全代表留存和商业价值，但它表明用户交给Agent的任务正在变多、变长。对于仍在投入期的产品而言，这是判断模型、工具和工作流是否真正被使用的重要信号。

腾讯也加大了对WorkBuddy的推广力度。2026年以来，WorkBuddy在北京、上海、广州、深圳等城市的核心通勤区域进行了集中投放，并频繁出现在公众号信息流广告中。这些广告直接展示写报告、做PPT、处理表格等能力，旨在吸引更多用户选择WorkBuddy完成生产力任务。

在扩大用户规模之外，腾讯还围绕WorkBuddy推出了OPC激励计划和共创计划：
* OPC激励计划：面向创业者及一人公司，鼓励小团队将经营、内容、研发和客户服务流程交给Agent。
* 共创计划：引入美团、携程、中兴通讯、销售易、小鹅通及多家模型公司，为桌面Agent工作台拓展更丰富的第三方能力生态。

最终，混元提供执行任务所需的模型能力，WorkBuddy组织工具和上下文，腾讯原有办公产品与外部伙伴提供具体能力。三者共同构成了腾讯试图讲述的完整生产力AI故事。

生产力与生活存在「弱连接」

生产力正成为腾讯AI业务的一条主线，但它并非全部。

微信正在小范围内测原生AI助手「小微」，并向开发者开放微信AI调用小程序的能力。从已有功能看，小微可理解文字和语音指令，查询微信内容，并调用小程序完成点餐、出行、购物和预约等任务。这意味着，腾讯将服务更广泛用户的生活场景押注在了微信身上。

因此，微信Agent与Hy3+WorkBuddy组合代表了两种不同的路径：
* 前者从高频生活入口出发，依靠微信生态建立AI时代的生活服务能力；
* 后者从复杂生产力任务出发，依靠模型、工具和企业办公能力的协同，搭建AI时代的「工作桌面」。

这两条路径最终可能不会走向合并。生活场景与生产力场景对模型能力、权限、安全和执行环境的要求截然不同，微信与CSIG也拥有各自的模型和产品体系。完全合并两个成熟体系，既可能损失生产力产品的专业性，也会放大隐私与误操作风险。

但两者也不会完全割裂。原因在于，无论工作还是生活，Agent服务的都是同一个人。真正可能把两条路线连接起来的，是能够追随人流动的上下文。用户会在微信里讨论出差，涉及聊天关系、交通、酒店和支付；进入工作环节后，又可能需要整理行程、制作材料、同步同事和处理报销。

这种连接看似「弱」，因为产品、模型和权限仍然独立；但又具有较大的想象空间，因为用户不必被固定在某一个AI入口中。入口可以变化，专业Skill可以替换，但用户不必在每次切换时重新交代自己的身份、偏好、任务背景和当前进度。

同时，生活与生产力本身也在相互渗透。个人学习、旅行规划、内容创作和财务管理都包含生产力需求；企业办公中的差旅、采购、餐饮和客户服务，又会调用大量生活服务。传统互联网产品可按To C和To B划分，但Agent处理的是完整任务，任务往往会跨过这条边界。

没有历史包袱的豆包和ChatGPT，已在产品上体现出这种趋势：
* 豆包在大众聊天入口之上增加专业版和办公任务模式，将更复杂的工作能力提供给高需求用户；
* OpenAI则将ChatGPT和Codex放入同一套产品体验，让聊天、工作、编程任务可以在同一界面内切换。

这些选择说明，通用AI产品正在吸收专业生产力能力。不过，腾讯未必需要采用同样的前台整合方式。豆包和ChatGPT需要把一个AI原生入口扩展成超级应用，而腾讯已经拥有微信这个超级应用，完全可以分工合作，只在需要时建立连接。

因此，生产力与生活共同构成了腾讯AI业务的完整图景：微信探索AI如何进入最大规模的日常服务，Hy3和WorkBuddy探索AI如何完成更复杂、更高价值的工作。两条路线暂时各自成长，也可能持续由不同模型和团队推进。

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