耗时4小时、调用工具1492次:首次能操作电脑的腾讯混元Hy4交出了什么?|甲子光年

栏目:互联网 | 来源:甲子光年 | 2026-11-05 02:08

从零手搓3D赛车、给14平米卧室加床、清洗近千条烂账、还要帮北大团队给数学猜想找反例——不看跑分看效果,它能接住打工人的“改主意”吗?

作者|周悦

编辑|栗子

腾讯混元的模型能力真的追上来了。

11月4日,腾讯发布混元Hy4正式版。相比8月的preview,这次更新首次加入视觉理解与电脑操作能力,并计划开放模型权重。

正式版公开了一整套常规跑分结果:12项对比里,Hy4多数高于8月的preview,但多数仍排在GPT-6.1 Sol和Claude Opus5.5之后;腾讯也写明“与顶尖闭源模型仍然存在较大差距”。

「甲子光年」注意到,腾讯混元此次将“前端与游戏开发”和“科研与模型研发”两项能力单列了出来展示成果。

游戏是腾讯的主场,混元联合IEG专业开发者共同优化评测,GameDev、GameLogic两个基准测试相较preview分别提升19.1%和9.8%;在涵盖7大学科、123项可执行研究任务的TenureTrail内部评测中,Hy4在数学构造、物理建模、地球环境、系统工程和社会经济决策等领域展现出科研能力。据腾讯混元披露,Hy4在该评测中位居开源模型第一。

在科研案例中,腾讯混元公布了一项与北京大学数学团队的合作研究:Hy4成功找到了Méndez–Pinto–Villarreal(MPV)猜想的反例,进一步提出补充条件,并在这些条件下正向解决了该问题,同时对相关证明进行了Lean形式化验证,跑通了从反例发现、命题修正到证明验证的完整研究流程。

「甲子光年」了解到,该团队是由北京大学博雅特聘教授董彬于2023年组建的AI4Math研究团队,成员在数学与人工智能领域都有深入探索。今年4月,该团队曾宣布用自主构建的自动化AI框架解决了交换代数中的开放问题“安德森猜想”——这是国内首次以AI框架攻克交换代数开放问题,并实现大规模形式化验证。

正式版发布前24小时,「甲子光年」在WorkBuddy中拿到了对应的内测模型Hy4-dev,并设置了四项制作任务:海岛赛车、太阳系科普短片、卧室布置工具和年度消费报告。测试分两轮:第一轮从零制作;第二轮保留首版,在已有工程上追加需求,允许重构和扩展;随后,我们在工程副本中进行独立复核。

需要说明的是,四道题均只给明确要求,未提供现成工程或代码;其中房间尺寸与价格均为题设,账单数据全部虚构。本文中的原始截图、视频剪辑等,均由Hy4按要求自行采集和渲染。

先说结果,四项测试并行推进,实际耗时约4小时25分,单个测试完成耗时在1小时51分至3小时28分不等。四题合计调用工具1492次——期间Hy4都是自主查找并调用工具。

「甲子光年」实测感受是,在长达数小时、累计上千次的工具调用里,它能自主完成外部检索、数据清洗、空间约束求解与多模态音画合成;更重要的是,在加入视觉理解与电脑操作后,它不仅能从零搭起可交互的原型、自己打开作品截图验货,还能在第二轮需求变更时读懂既有代码、在原工程上接着改。除了跨模块的细节一致性(如前端状态与底层数据同步)偶尔发生bug,整体具备生产工具的价值。

1.四道题与两次“变卦”:

Hy4是怎么交作业的?

第一轮赛车任务,要求做出一款可以在浏览器里比赛的3D游戏。除了海岛、赛车和跟随镜头,还要有一套完整规则:依次经过检查点、沿正确方向冲线,才能计入圈数;原地压线、逆向冲线和抄近路,都不能凭空增加成绩。

海岛赛车第一轮原指令节选

“请直接制作一个完整可玩的3D迷你赛车游戏,主题是明亮、轻松的海边赛道,采用统一的低多边形风格。我要能在浏览器里真正驾驶、完成比赛,并录一段视频展示成品。”

从第一条指令算起,Hy4用时40分6秒发出首次交付回复,48分37秒补交完试玩视频,共调用工具103次,主要为JavaScript/Three.js、Chrome/Playwright、FFmpeg等。交付的是一条低多边形风格的海岛赛道,带圈数、计时与小地图;记录显示中途有过两次明显返工——错误提示层遮挡界面、车辆冲出护栏,最终均在交付前修复。

Hy4第一轮自行截取的项目画面。此时是固定赛道上的单人比赛,还没有赛道编辑器,图片来源:「甲子光年」实测

赛车·第二轮加码,原指令节选

“请把当前海边low-poly3D赛车升级为《我的海岛赛道》:我能亲手改变赛道,看见三维世界随之变化,再开车和AI跑一场。” “一次修改,路面、护栏及其碰撞、起终点、顺序检查点和AI路线都根据当前赛道更新;起终点随1号点及道路方向调整。”

难度随之增加。路面改变之后,护栏不能留在原地,检查点不能悬在路外,对手也不能继续沿旧路线行驶。一次看似简单的拖拽,改变的是整套游戏规则。

Hy4为这些部件建立了共同的依据:它把八个控制点用向心Catmull–Rom曲线连成一条平滑线,再沿线取600个点;路面两侧、护栏、四个检查点、起终点和AI的前视目标,全都从这600个点生成。改赛道时先做一次合法性校验,通过才接纳新点、重建整个场景,失败会保留上一有效版本。

Hy4本次复核把3号点向岛的上方拖,二维地图与三维道路同步更新;赛道长度由约705变为735,数字为游戏场景单位,图片来源:「甲子光年」实测

Hy4自行录制并剪辑的赛车自动化操作记录:拖点造路、非法提示、镜头落回车后、新路驾驶与完赛。后9秒剪自另一局同赛道完赛,视频来源:「甲子光年」实测

当然,我们也发现了一些小bug:导入非法赛道文件后,主“进入试玩”按钮会变灰,且不会自动恢复。但编辑道路、重建规则、在新赛道上完成比赛的主要流程已经跑通,作品也从一款固定赛道游戏,扩展成了带编辑功能的游戏。

同样的追加修改考验,也出现在太阳系科普短片任务中——我们在第二轮要求它给视频工程加上“导演模式”。

第一轮指令为8—10岁孩子制作一支90秒太阳系科普片。模型需要自行查询NASA、ESA等原始资料,核对知识和比例,组织画面、中文旁白、字幕与动画,并交付工程和可播放的MP4。

Hy4首轮交付的90秒太阳系科普成片(1920×1080),视频来源:「甲子光年」实测

首轮交付后,我们继续增加要求:主体要有至少60秒的连续3D长镜头,工程还要提供“导演模式”,允许调整土星飞掠段的观察距离与绕行方向,再把修改后的镜头导出。

Hy4加上导演模式复核的成片,时长90秒、分辨率1920×1080。本次以工程修改、输出结果和镜头要求为核验重点,视频来源:「甲子光年」实测

Hy4使用原工程副本,镜头参数修改后,土星与环带的构图发生变化,按修改后的参数重新渲染。视频展示导出后的片段,渲染与编码耗时约115秒,视频来源:「甲子光年」实测。

不过,我们发现有一项核心要求没有通过:连续长镜头。

成片约42秒处,相邻两帧之间相机大幅转向,上一帧仍居中的土星,下一帧已离开画面。另一个名为“逆行绕转”的选项,只改变了路线偏移,没有真正反转绕行方向。此外,还有“距离说明数字陈旧”“键盘调参同时快进”两条明确缺陷,花费更多时间可以进行修正。

Hy4从上述基准成片直接解码的相邻两帧。土星位置突变,连续长镜头要求未通过本次复核,图片来源:「甲子光年」实测。

房间改造里的变化更贴近日常生活:一个14.4平方米的房间,如何进行空间规划?

房间规划第一轮原指令节选

“请根据我上传的png,为一个小房间做完整的家具布局与3D展示。附件是测试用假想房间,所有尺寸和价格均为题设;不需要查询真实商品。”

第一轮,Hy4依据假想户型图,把平面布局、3D预览和预算放进同一页面,约28分钟完成交付,为四题中耗时最短的一轮。图标注床侧通道、衣柜开门区与门扇范围;书桌靠窗、衣柜沿侧墙、双人床置于另一侧。新增床头柜、书架、落地灯,按题设价合计560元,余640元。

左图为上传的原始平面图,右图为Hy4首轮自行截取的三维布局:完成给定尺寸下的布局、3D展示与预算,图片来源:「甲子光年」实测

第二轮,我们设置的背景是“朋友要来过夜”。除了加床,还要求支持拖动、旋转、锁定家具,再根据当前状态“一键安排来客”。未锁定的家具可以移动,原有家具尺寸、门窗位置以及通行要求必须保留。

房间第二轮加码,原指令节选

“让我在平面图拖动家具、90°旋转、逐件锁定位置和朝向,3D同步变化。点击“一键安排来客”,根据当前摆放、锁定项和空间条件重新安排,允许移动未锁定家具,优先少搬大件。” “用两次不同编辑验证结果确实响应输入,不能只在两套固定坐标之间切换。”

在升级版里,Hy4先把床头柜拖到南墙边,转过90度,锁定位置和朝向。点击安排,床头柜没动,床、衣柜和书桌三件大件也都留在原处,客床移到东南侧展开。再换一种摆法,把床头柜锁在另一处。客床换了落点,这一次,双人床也向西让出了10厘米。加码轮2小时10分51秒、237次调用;两轮合计2小时39分13秒、316次调用。

Hy4自行录制的房间设计自动化操作记录:移动、锁定、一键安排与返回日常。原采集约5fps再重采样,画面有卡顿,视频来源:「甲子光年」实测

消费报告实测是本次Hy4检查最细致的一个测试,唯一做了独立审计程序逐事件比对(965事件×8字段)+Excel16.0原生重算+边缘状态UI复现。

我们构建了一份虚构账单压缩包:微信、支付宝、银行卡三个渠道、两批共六个CSV,加一张商户类别表和两份数据说明。

三个渠道格式不一样——金额有的用元、有的用整数分,时间戳带时区,银行卡把收入和支出分两列;同一笔付款可能在两个平台各记一次,中间还混着退款、转账、充值和没成功的交易。

要求按说明统一口径,交一份能改的Excel账本和一个互动年度报告,每个数字都能翻回明细。

首轮交付也经过修正:初版曾把一笔4999元消费显示成4999.09元,大额榜和类别明细均出现过异常,但最终都进行修正。第一轮耗时34分52秒。

第二轮的核心只加一件事:让使用者修改一次分类,看报告会不会跟着重新组织。

其余是验收条件——改完要刷新还在、能撤销、原始CSV不动;同一批圆点要能从按12个月排队变成按类别聚合;分享卡即时采用当前状态;追加包重复导入不许重复入账;还得给出把修改同步回Excel重算的路径。加码轮1小时16分22秒。

Hy本次复核:在通用明细控件中把4999元从「数码」改为「学习」,最大类别由数码41277.41元变为居住40723.52元,全年净消费仍为152675.83元,账单为模拟数据,图片来源:「甲子光年」实测

整体来看,分类修改、图表联动与防重入账均顺利跑通;但独立复核抓到了两处细节翻车:一处是点击撤销后页面弹窗提示“撤销成功”,底层账单数据却并未改回;另一处是某页面状态未与主表实时同步。

Hy4自行录制的自动化演示包括图形变换、分类修正、退款与分享卡,部分步骤由页面内部函数触发,图片来源:「甲子光年」实测

2.跑分之外的真问题:

它能替人类省下多少事?

把四项测试放在一起看,Hy4已经能将文字需求做成可运行的作品,并在原有工程上继续处理追加要求——从写代码、调工具到排错改功能,接连跑通一整套相互关联的工作。

这也回应了「甲子光年」此前在中的追问:基准测试里的高分,究竟能否转化为实际工作能力?

当时的梳理发现,今年4月至9月,混元至少有4组研究人员围绕Agent环境发表了6篇论文,涉及长时任务、手机操作,以及训练环境的自动生成与更新。

这些研究尝试让模型在交互中学习:执行操作、获得反馈,再调整下一步行动。评价Agent的工作能力,同样需要观察这一过程,以及操作之后究竟发生了什么。

在「甲子光年」看来,这轮实测呈现出两方面的生产力价值。

一方面,Hy4能够分担多种技术工作。做视频、整理账单、规划房间布局,往往需要用到不同的软件和技能。模型接手部分编程、计算和音画制作后,用户可以把更多精力放在明确需求、比较方案和判断结果上。动手的门槛因此降低,个人也有机会尝试更多原本难以独自完成的事情。

另一方面,它能够接着处理变化中的需求。实际使用时,人往往看到第一版成果,才想清楚还要加一张床、换一个账单分类,或调整一段镜头。Hy4能够在原工程上完成多项修改,让首轮生成的代码、数据和素材继续发挥作用。前一次制作的成果,可以成为下一次调整的基础。

腾讯混元官方测试还公布了模型参与科学研究的进展。从此次发布的内容看,数学探索、科学工具和模型研发,正在成为混元的一项重要方向。

此次披露的MPV猜想研究,为国产模型在科研场景落地提供了一个有力证明。这个猜想由墨西哥Cinvestav研究中心的Fernando O. Méndez、Rafael H. Villarreal,以及葡萄牙里斯本大学的Maria Vaz Pinto在2024年的论文中共同提出,属于交换代数领域的开放问题。

根据北京大学AI4Math团队公开的记录,团队将猜想和参考文献交给混元内部模型,通过数学研究系统Pharos组织探索。混元模型先找到反例,说明原猜想并非总能成立。模型的探索没有止步于此。它进一步提出了能使原结论成立的附加条件,并给出证明。随后,模型又把证明转成计算机能够逐步检查的Lean代码。据项目团队说明,相关证明已通过形式化检查,研究者也人工核对了代码中主要定理的陈述与论文表述是否一致。

这项合作让混元在科研中的贡献变得具体:研究者确定问题,模型承担探索、证明和形式化验证工作,研究者最终审查结果。

「甲子光年」认为,实测案例已经展示了Hy4分担制作和修改工作的能力,此次数学研究披露案例则展现了模型深入真实数学科研场景、攻坚开放问题的潜力。接下来,这些能力还需要在持续使用中证明自己的可靠性:让普通用户少花时间排错和返工,让研究者拿到经得起核查、能够继续研究的成果。成果能被检查,也能被接着使用,模型的能力提升才能转化为更稳定的生产力。

(封面图来源:甲子光年)

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