腾讯开源了 7700 亿参数的旗舰大模型可每次回答只动用 490 亿参数上下文冲到 100 万 token输入价格只要 6 块钱。被说AI 掉队的腾讯这次交的作业很不一样。8 月 28 日腾讯混元突然甩出一个开源旗舰模型 Hy4 preview。第一眼看上去最扎眼的是数字总参数 7700 亿比上一代 Hy3 翻了两倍还多。但真正吓人的不是它有多大而是它每次回答只动用 490 亿参数上下文能塞进 100 万 token。输入价格只要 6 块钱/百万 token还在自家产品里免费两周。发布当天有用户晒出 WorkBuddy 的排队截图前方约 5354 人正在排队。被调侃AI 掉队的腾讯这次让用户排起了队。大家以为的 vs 实际发生的先说大家以为的。以为一大模型越大越贵用一次烧一笔大钱。以为二腾讯在 AI 上掉队了——第一梯队的讨论里大家说的是 DeepSeek、Kimi、千问、豆包几乎没人提混元。再看 8 月 28 日实际发生了什么腾讯开源 Hy4 preview总参数 7700 亿激活参数 490 亿上下文 100 万 token定价走高性价比输入 6 元/百万 token缓存命中 0.3 元/百万 token输出 18 元/百万 tokenWorkBuddy、CodeBuddy 限时免费两周元宝、ima 等产品直接能体验不止能玩终端编程测试 Terminal Bench 2.1 拿 85.4 分超过 DeepSeek V4 Pro和 Claude Opus 5 持平。大模型竞赛已经换了赛道——不是比谁参数多而是比谁又大又省、普通人用得起。背后到底发生了什么这是一台大仓库、小提货的机器。Hy4 用混合专家MoE架构主干 78 层只有第 1 层是标准全连接层剩下 77 层全是 MoE。7700 亿参数是备货每次回答只从里面激活 490 亿提货所以又快又省。它还在自己优化自己。据科创板日报报道Hy4 首次参与训练方法、数据策略、评估体系和底层算子的自动优化——模型自己提方案、跑实验、根据结果迭代端到端吞吐提升 31.8%。翻译成人话AI 开始反过来优化训练 AI 的算力效率训练的过程越用越顺。能力到底怎么样腾讯内部组织 163 名专家、203 个工程任务盲测按任务完成度打分Hy4 均分 2.99/4.00略优于 GLM-5.32.92和 Kimi K32.94。腾讯新闻·科技狐实测更直观同一个 prompt 让它和 DeepSeek V4 Pro 各做一份财报 PPTHy4 直接出成品排版还更老道写《马里奥》小游戏、画实验动画也都能出能玩能看的版本。腾讯在补作业。二季度财报显示它花了超过 500 亿元采购算力2025 年底高薪挖来大模型负责人姚顺雨成立基础模型部由他全面接管今年 2 月重建基础设施后平均每两个月迭代一个大版本。这次开源延续 Apache-2.0 协议可免费商用。这个反常识为什么成立第一总参大不代表每次全用。MoE 的意义就是平时只烧激活参数的电总参负责上限激活参数据决定成本。这就是为什么 7700 亿参数的模型反而真的便宜。第二上下文卷到百万是冲着生产力去的。读整本书、整个代码库、长文档工作流、多轮改稿——这些活都需要长上下文 工具调用 持续执行。Hy4 这次专门强化了复杂任务的理解、规划、工具调用和持续执行能力摆明了是来干活的。第三旗舰低价 开源是国产大模型的统一打法。这周 Qwen3.8-Flash、智谱 GLM-5.3、腾讯混元 Hy4 preview 三连发规格一个比一个高目标都一样抢开发者、抢落地场景。腾讯这次是规格最高的最后一棒。对我们意味着什么普通用户元宝、ima 现在就能免费体验百万上下文的旗舰模型。丢一整本书、一整份几百页的合同进去让它读、总结、按你要求作答试试一次喂一本是什么感觉。创业者、开发者输入 6 元/百万 token 开源可商用 可本地部署做 AI 产品、搭 Agent 的算力成本又降了一档。选模型时记住一个指标别只看总参看激活参数——便宜又够用的往往是激活参数量小的 MoE。职场人WorkBuddy、CodeBuddy 免费两周直接试试让 AI 做 PPT、写代码、整理资料到底能不能顶上班里的重复活。结语被说掉队的腾讯这次交的作业不是追参数而是把旗舰做成白菜价。腾讯高管汤道生有句话说得很实在大模型这场竞赛更像一场马拉松现在可能才跑完头一公里——起得早重要熬得久才有机会。