腾讯混元 Hy4 发布：770B 参数、1M 上下文、5 折算下来比 GPT 便宜一个量级

参数规模是这个模型最不重要的部分。770B 只说明一件事：混元终于从”够用”走到了”能进第一梯队”的位置——Hy3 系列不到 300B，这一代直接翻了一倍多。

真正值得看的是三个能力边界被推开了。

**一是视觉。**Hy4 是混元第一个带视觉的版本，能读细粒度图像、解析复杂图表、做数学视觉推理。

**二是电脑操作。**官方说它能把命令行和图形界面混着用，对 Blender、CAD 这类专业软件和跨应用长程任务做了专项训练。这条对做自动化的人意义最大——过去”让 agent 操作设计软件”基本只能靠截屏加坐标，现在模型本身能理解界面。

**三是上下文。**1M token。这个数字现在已经不稀奇，但配上价格才稀奇。

多少钱

官方口径：原定价与预览版一致，每百万 tokens 缓存命中输入 0.3 元、输入 6 元、输出 18 元。按当前汇率粗算，大约是输入 0.85 美元、输出 2.5 美元。

OpenRouter 上挂的是同样的价格，标价每百万 token 输入 0.834 美元、输出 2.501 美元，缓存读取 0.021 美元，并且直接标了 5 折——折后输入 0.417 美元、输出 1.251 美元。Vercel 的 AI Gateway 也是同一个折扣，写明”50% off through December 31, 2026”。

**折后价是关键。**输入 0.42 美元、输出 1.25 美元每百万 token，这个价位配 1M 上下文，比同档位的国际模型便宜一个量级。12 月 31 日之后恢复原价，也就是翻倍。

官方还给了两段限时窗口：11 月 4 日到 15 日，WorkBuddy 和 CodeBuddy 有免费额度；即日起到 12 月 31 日，腾讯云 TokenHub 按刊例价 5 折。

对一人公司有什么用

三条可执行的动作。

**第一，把”长文档批处理”迁过来试。**1M 上下文 + 折后 0.42 美元/百万输入，意味着一份 30 万字的资料集可以直接塞进去，成本约 0.13 美元。这类活儿以前你要么切片、要么用更贵的模型，现在可以整本喂。

**第二，agent 的底座可以换一个。**它已经接进 OpenRouter、Hermes、OpenCode，也上了 Vercel AI Gateway——tencent/hy4 一个模型名就能调。你现有代码改一行模型名，就能做 A/B 对比。

**第三，computer use 值得排一次实验。**不是让你立刻替代人工，而是拿一个你现在还要手动做的桌面流程（导出报表、批量改图、整理文件），试着让它跑一遍。跑通了，这就是省下来的第一个小时。

泼冷水

**结构化输出错误率 31.15%。**这是 OpenRouter 上最近 3 天的实测数据，同期工具调用错误率只有 0.16%。两个数字放在一起看：它调工具很稳，但让它按 JSON schema 输出，三次里可能有一次不合规。任何依赖严格 JSON 的流程，必须加重试或换模型。
**速度不快。**吞吐 52 tokens/秒，首 token 延迟 3.38 秒。这个水平做批处理没问题，做实时对话会明显卡顿。
官方分数没有第三方背书。“办公场景综合 83.18 分、任务通过率 96.15%、金融投研开源第一”这些都是自测口径，没有公开评测集。当参考，别当结论。
**权重”将于近期开源”。**近期是多久没说。任何要基于权重做私有部署的排期，现在都不能写进计划。
**5 折是到期日明确的促销。**12 月 31 日之后翻倍，按折后价算的账要重算一遍。

具体建议

这周内把一条真实任务（不是 demo）在 Hy4 和现在的模型上各跑一遍，记录三件事：输出质量、token 消耗、端到端耗时。用你自己的任务，别用榜单。
如果结果可用，把批处理类任务迁到 Hy4，实时交互类留在原模型。混合路由比全量切换稳。
只要流程里有 JSON 输出，先写一个校验加一次重试，再上线。31% 的错误率不是小概率事件，是每天都会遇到。
把 12 月 31 日写进日历。这天之后价格翻倍，届时要重新判断还是不是最划算的选择。

原文：https://finance.people.com.cn/n1/2026/1104/c1004-40827754.html 价目与实测数据：https://openrouter.ai/tencent/hy4