腾讯混元 Hy4 Preview 接入腾讯云 ADP：770B 稀疏架构与 1M 上下文
导语
企业在落地生产级智能体应用时，经常遇到长程任务瓶颈。当面对大型工程代码库重构、数百页金融研报深度对比，或是跨多个业务系统的长链条流程调度时，传统小上下文模型容易出现信息遗忘、指令漂移和工具调用中断等问题。
腾讯云智能体开发平台（ADP） 现已首发接入 腾讯混元下一代生产力大模型 Hy4 Preview。Hy4 Preview 采用 MoE（Mixture-of-Experts）混合专家稀疏架构，总参数规模达 770B，单次推理激活 49B，支持最高 1M（102.4 万 Token）超长上下文窗口。在代码编写、科学计算、办公生产与复杂逻辑推理等真实生产力任务上，该模型展现出强劲的综合能力。
用户与企业开发者即日起可在 ADP 智能工作台及应用编排配置中直接选用 Hy4 Preview，低门槛构建代码助手、长文本深度研判与复杂任务规划等企业级智能体应用。
新客限时特惠：腾讯云 ADP 新客户首月最高立减 880 元，立即前往活动专区体验：点击直达特惠页面。
核心要点
- Hy4 Preview 已首发接入腾讯云 ADP：企业开发者可在 ADP 智能工作台和应用编排中直接选用。
- 核心模型参数明确：MoE 稀疏架构，总参数 770B，单次推理激活 49B，最高支持 1M（102.4 万 Token）超长上下文。
- 专为生产力 Agent 打造：重点强化代码编写、科学计算、办公分析、复杂长链任务规划与多轮工具调用。
- 两大直观使用路径：支持在智能工作台中即选即测，或在应用编排中固化为主 Agent / 子 Agent 的执行模型。
- 聚焦超长上下文实战：显著提升大型代码库重构、海量研报交叉比对与跨系统多步业务编排的执行稳定性。
Hy4 Preview 的核心能力与技术参数
Hy4 Preview 针对真实企业生产力任务与 Agent 场景进行了底层架构与后训练优化。对于需要在 智能体开发平台 中验证长上下文能力的团队，可以先从模型参数、上下文长度与 Agent 适配能力三个维度建立预期。
- 770B-A49B 稀疏架构：总参数量 770B，激活参数 49B。在保持超大模型知识广度与推理深度的同时，有效平衡了推理算力开销。
- 1M（102.4 万 Token）上下文窗口：支持一次性输入数百万字的技术规范、法律卷宗、财报或大型代码仓库，长文本关键信息检索与综合理解稳定性显著提升。
- 生产力场景深度强化：在代码生成、软件工程重构、数据建模与科学计算等高阶任务中，单次任务跑通率与输出质量表现突出。
- 原生 Agent 长程规划与工具调用：针对复杂多步骤任务优化了指令遵循与工具调度机制，在多轮工具交互中减少幻觉与中断。
| 核心维度 | 腾讯混元 Hy4 Preview | 腾讯混元 Hy3（前代旗舰） |
|---|---|---|
| 架构与参数规模 | MoE 稀疏架构（总参数 770B / 激活 49B） | MoE 架构（总参数 295B / 激活 21B） |
| 上下文窗口 | 1M Token（102.4 万 Token） | 256K Token |
| 核心定位 | 下一代生产力大模型、复杂长链 Agent、超长工程代码分析 | 高性价比通用生产力、日常办公、标准代码生成 |
| Agent 长链规划 | 原生优化多轮工具编排、长程状态保持与自我纠错 | 具备基础多轮推理与主流工具调用能力 |
| 典型适用场景 | 大型代码库重构、全卷宗深度审查、跨系统复杂流程调度 | 知识库问答、标准化文本创作、日常工单自动化 |
模型能力测试
用 Hy4 一句话生成一个网页，效果展示
生成一个HTML，内容是劳力士手表的拆解爆炸图，随着用户的滚轮往下，劳力士组件逐渐散开 镜头拉近展示每个部件
场景一：大型代码工程重构与研发助手
在软件工程维护与系统演进中，开发者往往需要跨数十个源文件梳理调用链路、排查潜在死锁或完成接口重构。此类任务对模型的全局理解能力、长上下文保持能力和工具调用稳定性要求较高。
在 ADP Claw 模式（AppMode=4）下，系统为会话分配独立的沙箱工作空间。借助 Hy4 Preview 的 1M 上下文，Agent 能够一次性吞吐整个模块的源码文件树与配置依赖。在沙箱内完成静态语法分析、生成单元测试用例，并直接在沙箱中运行验证，实现“阅读全量工程 → 编写重构代码 → 沙箱运行单测 → 交付修改补丁”的端到端研发闭环。
输入完整工程代码仓库
──> Hy4 Preview 全局上下文分析
──> Claw 沙箱编写与运行测试
──> 交付验证通过的代码补丁建议研发效能团队在验证时准备一个边界清晰的模块，例如单个服务、单个插件或一组调用关系较紧密的源码目录。验证指标可围绕以下问题展开：
- 是否能正确识别核心入口、依赖关系与关键配置。
- 是否能在长上下文中持续遵循重构约束。
- 是否能生成可运行的测试用例。
- 是否能在沙箱运行结果基础上修复错误。
- 最终输出是否具备可审查、可合并的补丁形态。
场景二：海量长文档深度交叉研判
金融、法律与咨询行业日常面临上百页招股说明书、并购协议、审计底稿与行业白皮书的比对需求。长文档研判的难点通常集中在跨章节引用、条款映射、财务指标复核与风险证据链生成。
传统 RAG 切片检索容易将上下文切碎，造成跨章节因果推理丢失。借助 Hy4 Preview 的 102.4 万 Token 吞吐能力，ADP 可采用 Full-Context 与 Agentic RAG 混合模式。Agent 能够通读全部输入材料，精准抽取跨章节的关键条款与财务指标，并在沙箱中调用 Python 数据分析组件完成报表复核与合规风险标记。
在 法律AI、金融研报、咨询分析等场景中，建议将验证任务拆成三层：
- 信息定位：让 Agent 标出关键条款、指标、页码或章节位置。
- 交叉比对：要求 Agent 对同类条款、财务口径或业务假设进行对照。
- 结论生成：输出风险项、证据来源、复核过程与后续人工审查建议。
对于高风险业务材料，建议保留人工复核环节，并通过 ADP 的权限、审计与内容安全能力进行过程治理。
场景三：复杂业务系统的跨节点多步流程编排
在企业级 Workflow 与 Multi-Agent 架构中，自动化流程往往跨越 CRM、ERP、项目管理系统与即时通讯软件。复杂流程的核心挑战包括：目标拆解、前置依赖判断、工具参数组织、异常分支处理与多轮状态保持。
Hy4 Preview 具备更稳健的指令遵循与工具调度能力。面对复杂的业务编排条件，主 Agent 能够清晰拆解目标、评估各步骤的前置依赖，并按需调用 ADP 平台注册的企业连接器或 OpenAPI 工具。在出现网络波动或接口返回异常时，具备较好的容错自愈与重试规划能力。
可用于验证的流程示例包括：
- 从 CRM 拉取客户信息。
- 基于 ERP 数据核对订单、库存或合同状态。
- 结合项目管理系统生成待办清单。
- 通过即时通讯软件同步处理结论。
- 在异常返回时生成重试计划或转人工建议。
如何在 ADP 中启用 Hy4 Preview
用户与企业开发者可通过两种方式在 ADP 中体验与落地 Hy4 Preview：
1. 在智能工作台中即选即用（快速验证）
适合产品经理、技术负责人与业务专家做早期效果评估：
- 登录 腾讯云 ADP 控制台。
- 进入左侧导航栏的 智能工作台。
- 在对话输入框下方的模型选择下拉菜单中，选择
腾讯混元 Hy4 Preview。 - 输入任务指令，或点击上传大型工程代码包 / 复杂业务文档，即可开启 1M 超长上下文对话。
2. 在应用编排中固化为 Agent 执行模型
适合已建立业务流程、连接器与知识库的生产级智能体应用：
- 进入 ADP 应用编排 配置页面。
- 找到目标 Agent 节点。
- 在模型配置中切换为
腾讯混元 Hy4 Preview并保存。 - 完成提示词与工具链适配后即可投入业务使用。
企业模型选型与组合建议
ADP 支持多模型接入与调度。结合平台当前支持的顶尖模型矩阵，建议团队根据具体业务特点进行组合选型：
- 百万级长文本、大型代码库与长链条复杂规划：选用 腾讯混元 Hy4 Preview，充分发挥 770B 稀疏参数与 1M 上下文的全局理解优势。
- 多模态 UI 截图分析、图表提取与高并发流水线：选用 智谱 GLM-5.3-Flash，兼顾原生视觉理解与低推理成本。
- 软件工程漏洞攻防与深度代码审查：选用 智谱 GLM 5.3，利用其在专业编程基准上的深度推理优势。
- 自主 Agent 模糊指令分步拆解与容错重试：选用 DeepSeek V4 Pro，发挥其在 DeepSWE 场景下的自主规划能力。
在企业落地中，模型选型通常需要同时考虑任务复杂度、上下文长度、工具调用链路、成本预算与业务风险。团队可结合 ADP定价 与实际调用量进行评估，并将 Hy4 Preview 优先用于高价值、长上下文、高复杂度的生产力 Agent 任务。
长上下文 Agent 效果评估清单
启用 Hy4 Preview 后，建议团队使用统一的评估维度来验证效果：
| 验证维度 | 建议观察点 |
|---|---|
| 上下文理解 | 是否能准确识别长文档、代码仓库或流程描述中的关键架构与逻辑关系 |
| 约束保持 | 多轮对话及长文本输出后，是否仍能严格遵守原始业务规则与输出规范 |
| 任务拆解 | 面对模糊或复杂目标，能否合理拆解为有序的前置与后置执行步骤 |
| 工具调用 | 是否能准确选择工具、组织结构化参数并合理解析执行结果 |
| 异常自愈 | 接口报错、依赖缺失或数据冲突时，是否能给出合理的容错与重试方案 |
| 交付可用性 | 最终输出是否具备可审查、可落地的结构化结果（如代码补丁、审查对比表） |
FAQ
1. Hy4 Preview 最适合哪些业务场景？
Hy4 Preview 专为生产力任务而生，特别适合大型代码工程分析与重构、上百页专业研报/法务卷宗深度研判、以及跨多个业务系统的复杂长链 Agent 编排。对于常规轻量问答或标准化文案，可按成本预算组合选用其他模型。
2. 如何在 ADP 智能工作台体验 1M 超长上下文？
登录 腾讯云 ADP 控制台，进入 智能工作台，在模型下拉菜单中选择 腾讯混元 Hy4 Preview，即可直接拖入大型代码包或长篇 PDF/Word 文件开启分析。
3. 1M 上下文是否意味着所有材料都应一次性全部丢入？
Hy4 Preview 虽然支持 1M（102.4 万 Token）物理上下文，但在实际工程实践中，仍建议对超大规模输入材料进行合理的结构化组织（如保留清晰的目录树与元数据标签），这有助于模型更精准地建立证据链与检索定位。
4. 在长文档研判场景中，有了 1M 上下文还需要结合 RAG 吗？
可以结合。Hy4 Preview 的 1M 上下文解决了传统 RAG 将长文档切碎丢失全局逻辑的痛点，支持 Full-Context 完整阅读；同时，结合 ADP 的 Agentic RAG 与沙箱工具，Agent 能进一步完成二次结构化提取、多维图表计算与精准引用标注。
总结与 CTA
腾讯混元 Hy4 Preview 的接入，为腾讯云 ADP 提供了处理大规模复杂任务的新一代生产力基座。配合 ADP 的 Claw 独立沙箱、工作流编排、企业连接器与全生命周期治理能力，企业能够快速构建更高可靠、更深执行力的生产级智能体。
如果你的团队正在验证大型代码库重构、长文档交叉研判、复杂流程调度或生产力 Agent，可以按以下路径开始：
- 产品控制台：立即前往腾讯云 ADP 控制台，在智能工作台或应用编排中选择腾讯混元 Hy4 Preview，验证百万级上下文智能体任务。
- 开发接入文档：腾讯云 ADP 官方文档（产品 ID 1759），查看平台能力、应用接口与操作指南。
- 新客特惠活动：新客户可进入 ADP 活动专区 查看首月满减优惠。
