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商业趋势

2024年，腾讯的招团队在场顶学术会议上认识了姚顺雨。当时这个97年的年轻人还是OpenAI的研究员。

他被介绍给了腾讯总裁刘炽平。年后，姚顺雨回国，跃成为了腾讯的大语言模型负责人。

外来管理者进入个新组织后的挑战都是相似的：如何在盘根错节中不被原有的秩序吞没，又建立起自己的秩序。

陆奇加入百度时，内部缺乏改革的共识和决心。他边在搜索广告这个公司的大命脉上动刀——触及了核心利益；边讲着"决胜AI"的故事——个法快速兑现的承诺。2018年5月16日，百度的股价创下历史新，两天后陆奇离职。

姚顺雨的幸运之处在于，在他来腾讯的时候，这公司的决策者已经意识到，AI是生死之战，而腾讯正远远落后于对手。"年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了。"马化腾在2025年的员工大会上说。

他们提前为这场变革扫清了障碍：姚顺雨来之前，混元原先各岗位的关键负责人已悉数离场；他也可以直接向集团总办汇报；混元所在的技术与工程事业群（TEG）总裁卢山则是位温和的管理者，愿意大程度放权。

2025年底，混元团队立刻大刀阔斧开始了调整：是开启大规模招聘，三个月里找到了预训练、后训练、评估、Infra的新负责人；二是重造组织，成立门服务混元的AI Infra部、AI Data部；

后是统共识，他提出了"守正出奇"的训练思路，即先回归常识，把训练大模型基础的事做对，再谈创新。

三个月后，混元发布了全新代大模型Hy3 Preview。这是"守正"的结果：模型规模克制、使用的是传统的架构，大的变化是重构了Infra，同时丢掉了大量脏数据。

结果出团队预期，模型能力不仅明显优于此前的混元2，在开源社区也获得了定关注。三个月后，Hy3正式版发布，能力进步提升。

如今，混元的组织均梳理完毕，团队磨了半年、有了实战经验，内部士气得以提振。但位接近腾讯层人士说，接下来才是混元挑战的开始。

"容易的事情做完了，守正以后，大等着看他如何出奇了。"上述人士说。

据我们了解，Hy4已经在训练中，尺寸大，也将加入多模态的能力。混元团队的判断是，Hy4仍然会是个处于追赶头部状态的模型，但差距会明显缩小。2027年，混元将进入国内梯队。

不过竞争对手也在加速。智谱的GLM已经在开发者群体中攒下了口碑；字节跳动的Seed正在训练个的大尺寸模型；Kimi的K3则押注架构创新。"Hy3相比过去有进步，但离公认的好模型还有距离。"位资的AI开发者说。

商业史上不乏成功的企业变革故事。2014年，萨提亚·纳德拉接手微软，把散落各处的云业务收拢成Azure，为微软划出了漂亮的二增长曲线。

但Azure的成功有个重要前提：它用了将近十年；资本市场也给了纳德拉同样漫长的蜜月期。

AI的竞争比当年的云计残酷得多，大模型的代差以月计。

初入腾讯时，姚顺雨向总裁刘炽平提了个请求：从新模型发布起至少年，希望总办不要看榜单(benchmark)。年大约是训练两代模型的时间。"Martin（刘炽平）同意了。"位接近腾讯层的人士说。

"经科学里有个理论，大脑学会新东西的前提，是修剪掉部分旧的连接。"上述人士说。

腾讯就站在这样个改革的节点上，如果它想追上这场竞赛，就得忘掉部分旧的组织记忆、接受不确定。混元变革的成败，也系于此处。

、诊断

2025年11月，姚顺雨出现在腾讯的场管理层会议上。

此前段时间，他以顾问身份加入腾讯，任务只有个：排查混元大模型长期落后的原因。他没有直接入职混元，而是挂在了总裁刘炽平直接管理的企业发展事业群（CDG）。CDG是腾讯负责战略、投资、金融、对外关系等业务的事业群。

姚顺雨把模型训练的每个环节检查了遍；和同事，甚至是实习生交流至凌晨；还去了元宝、微信等与混元度作的产品部，听他们的反馈。

"混元的评测出了大问题。"位在场人士转述他的发言。意思是之前的团队过度追求模型榜单成绩，将榜语料被放进训练集，污染了数据。

结果模型变得很会答，但在真实场景里表现很差。但这仅仅是冰山角。"简单来说，几乎每个环节都在漏水。"位腾讯人士说。

混元从起步开始就不顺利。2021年底开始的全集团降本增，致混元在组队时人手急缺，即便额外申请到些招聘名额，仍然不够用；真正训练过大模型的人就少了。

任负责人张正友是计机视觉出身，主管着机器人实验室Robotics X；二任负责人蒋杰长期负责腾讯的大数据平台，长在广告和荐。

位腾讯人士告诉我们，2023年混元刚立项时，项目组连块GPU都没有，后还是从广告部门匀来了2000张，半给预训练，半给后训练。

卡少致混元的基础建设（Infra）先天不足，系统缺少针对大规模训练任务的设计。到了后期，旦用上多的卡，训练就变得其不稳定，率也上不去。

数据环节的问题明显。混元的数据按知识问答、创作等分为六类，类个团队各自为营。在很长段时间里，这样的划分模式没有变过，因此旦出现这六类之外的样本，很少有人愿意接手。

他们当时为数据标注定了条明确的验收线：每批数据的准确率要达到95以上。但位混元数据部门人士回忆，标注规则本身定义不清，标注团队交不出格的结果，实际准确率长期停留在60-70。95的指标并没有因此松动。于是团队为了交差，生产出大批法使用的数据，法团队默许了这切。

训练环节也不健全。混元几乎没有做过强化学习，"不是不想做，是基模支持不了。"位混元人士把它比作个按搜索引擎式做出来的大模型：只能回答那些它见过答案的问题，不会理，不会在理中纠错。

这些短板决定了混元的上限。竞争压力之下，团队做了两个选择：是换架构，冒险改用Transformer与Mamba结的混架构。

这条路线在行业里尚未被充分验证，"但有噱头。"位混元人士评价。除了腾讯，几乎没有大厂选择它。二便是转向榜，用这样的式向上汇报。

2025年中，整个混元的状态都是，"活照常干，但大心里都清楚，这么干下去不行。可谁也不敢做大动作，都在观望。"位混元人士回忆。很快，补船的人来了。

姚顺雨本科毕业于清华姚班，在普林斯顿读博期间提出了ReAct和思维树（Tree of Thoughts），都是智能体域的奠基工作；2024年博士毕业后加入OpenAI，参与了Deep Research和Operator两个智能体项目。

刚刚加入腾讯时，外界不乏对他的质疑，常见的条是：没真正训过模型。"这是个误解。"位混元人士说。

Deep Research是OpenAI个用端到端强化学习训练的智能体产品，"不可能不训练"。他告诉我们，姚顺雨在OpenAI时甚至要接触预训练——让智能体具备这样的能力，就得在预训练或中期训练阶段积累相应的模式和数据。

2025年底，豆包的日活跃用户数已经过亿，元宝还在千万徘徊，也没有完成当年的既定目标；千问大模型在开源社区骑尘——Hugging Face榜单前十名度都是它的衍生模型。

这年，阿里的股价因为AI的叙事涨了近80；腾讯也涨了，但市盈率已接近2022年的谷底——市场几乎没有给它的AI业务定价。

但在腾讯，"种莫名的信心开始蔓延。"位腾讯员工说，气氛与上半年截然不同。"从上到下传递出来的信号是，姚顺雨来了，重建后的混元冲进梯队指日可待。"

二、重建秩序

2025年年底，腾讯AI Lab主任俞栋匆忙离任。这位在腾讯待了九年的科学没有把要走的消息告知研究员们，也没有正式告别。

他的离开是腾讯AI体系改组的部分。纯研究机构AI Lab成立已经十年，何去何从，内部有两个案：是姚顺雨兼任主任，保留建制；二是整体并入混元，不再立存在。三个月后，AI Lab被并入了混元。

次与AI Lab的研究员们沟通时，姚顺雨解释阜新橱柜台面胶，这是为了破部门墙。如今AI的前沿就在线的大模型上，进入混元做研究才能看到真问题。

之后，姚顺雨把AI Lab重新定义为大语言模型部的Frontier（前沿研究）团队，负责前沿技术探索，不设KPI，也不强行规定研究课题。

2025年下半年以来，混元大规模改组。

几个月内，混元预训练、后训练、评估、Infra的负责人全部换人，新人来自字节、Kimi、DeepSeek、美团等公司。招人也不再看出身，学校、年龄、资历都不是硬门槛，适就能直接当负责人。

比如目前混元的模型架构负责人还是名在读博士生。"两到三年经验的研究员，也能开出年薪。"位知情人士说。

位字节Seed招聘团队人士告诉我们，姚顺雨加入前后，混元在校招上的吸引力明显提升，好几个候选人连Seed都没过。

另个重要原因是，Seed的人才密度已经很，年轻人容易成为成熟体系中的"螺丝钉"；而处于重建期的混元正是用人之际。

改革也并不意味着疾风骤雨。"按道理，仗得保证部队的纯正，老人们都在等着被清退。结果是，混元团队仍然有很多‘老人’在线，管理岗上也有很多‘老人’。

位混元人士说。不过他们也没有不服气的理由，"新招来的那些人太牛了，和在腾讯待了十年的人相比，根本不在个维度。"

姚顺雨自己也常在混元的大群里发论文、聊技术，能跟上的人很少，有时甚至看不懂。"Peer（同辈）压力太大了。"上述混元人士感叹。

与吴永辉执掌Seed后统管所有模态、所有部门不同，姚顺雨正式加入混元后，只选择了担任大语言模型部与AI Infra部两个部门的号位。多模态模型部、数据平台部、机器学习平台则仍是原来的负责人。

在几互联网巨头的大模型团队里，混元是唯个把模型训练和Infra都交给号位直接管的。

千问的Infra长期依托阿里云的机器学习平台PAI，而PAI团队在通义实验室之外，协同的摩擦让时任千问大模型负责人林俊旸后来不得不开始自建相关团队。

混元目前的思路是，Infra团队在模型训练前的定版阶段就参与讨论、给出建议。这也是符模型训练特点的协作形式，因为在模型实验和定版阶段，就要考虑Infra能否实现。

相比之下，在很多公司里，Infra团队像完成法需求的"内部乙"。

部门内的层也被简化，只有"姚顺雨—向负责人—研究员/实习生"三层。各组之间的信息、资源被共享。团队成员有任何问题都可以丢到百人大群，迅速有人响应，帮忙给出解决案。

位混元人士告诉我们，如果把混元的团队比作棵树，和前代负责人们相比，姚顺雨关注的是底层的子节点——喜欢和研究员、实习生聊天至夜；

也经常问他们，混元有没有什么技术之外的地需要提升；对实习生提出的质疑，比如机器平台不好用，他可以立刻反馈给相应的负责人要求。

姚顺雨反复对内提到，训大模型，组织很重要。

"但他并不是外界传的什么少年老成。"位混元人士说，"他就是个28岁的年轻人，所以能和研究员们成片，开会时偶尔也嘻嘻哈哈。"他喜欢篮球，有时会在群里攒篮球赛，然后和同事起去球，就是几个小时。

不赶发版的时候，混元的强度并不大。混元现在定下的节奏是，每两三个月要有成果，每半年出个大版本。这也是大模型训练常规的节奏。另边，混元也取消了部门年中考核，鼓励聚焦长期研发。

偶尔也有例外。"只要哪个组来了Seed的人，那个组很快就会自发地卷起来。"位混元人士说。

三、没有魔法，也不要相信别人有魔法

2026年5月底，姚顺雨少见地向团队发了回脾气。平日里，他温和谦逊，几乎不当面驳斥或责备他人。

距离混元Hy3正式发布只剩个月了，项目上下都在紧张冲刺，加班至凌晨成为常态。此时，批提交上来的数据出了问题，直接影响了模型果。姚顺雨严厉告诫团队："数据非常重要。如果下次再出现这样的情况，直接走人。"位知情人士转述。

混元Hy3是姚顺雨在年初带队开始训练款大模型，也是他加入腾讯后的张成绩单，但内部抱的预期并不大。"混元刚从谷底爬起来，这场仗不赢也没要。"位混元人士说，磨新组织，让混元回归按常识做事的路才是重要的。

开始训练前，姚顺雨用自己的旧东OpenAI举例给团队鼓劲：直到今天，OpenAI的基础模型也没有依赖过什么秘的技术，甚至底层架构与2023年比没有什么根本的变化。这也是他如此看中数据的原因。

他认为，做大模型没有魔法，也不要相信别人有魔法。真正难的是把基础、确定能做对的事情都做对——做到这些，足以让混元挤进的梯队。

在头部大模型团队纷纷押注新架构的当下，Hy3用了标准的MoE Transformer架构。内部讨论过，是否引入Qwen、Kimi都在用的线注意力案，但终放弃了。

个判断是，线注意力的主要价值在于降低长文本场景下的计成本，但当下的真实世界里，真正用到长文本的场景并没有那么多。

他们把主要精力放在了那些基础环节上。要紧的是花两个月时间，重构预训练和强化学习的Infra（基础设施）。

字节跳动Seed原视觉AI平台负责人加入混元，担任AI Infra多模态理负责人；训练Infra组负责人也来自Seed。对大模型来说，Infra决定的不只是模型能不能跑起来，还直接影响力利用率、训练稳定和实验迭代速度。

由于时间有限，团队沿用了混元2.0时期积累的数据，保温护角专用胶甚至没有新增数据。不同的是，他们丢弃传统的榜单评测基准，重新定义了数据标准，将原有数据从头清洗了遍；SFT数据被大幅去重和筛选，终只保留万余条。

Hy3并不是没有企图心。按照姚顺雨的设想，混元不需要在所有能力上正面击败Claude Opus这样的前沿模型。

如果个模型能以Opus 1的价格，在90的日常问题上做到与它样好，甚至过它，对大多数用户来说这就是个优的模型。

"这是种训练哲学，先清楚定义目标——大多数用户日常真实面对的任务是什么、愿意承担多少成本，再从中寻找优解，而不是上来就盲目堆资源，追求智能的点。"位混元人士说。而腾讯的产品里就装着这些需求——社交、办公、文档、搜索、客服、内容。

为了验证猜想，Hy3把总参数量定在了295B，远低于同期Kimi K2.5的1T和GLM-5.2的近750B；每次理仅激活21B参数，理成本约为GLM-5.2的七分之。

它放弃了不少看上去很酷的技术实践，比如像Kimi样让数百个Agent并行协作，或是把参数堆到上万亿，在混元的价值体系里，这些都不是定要做的。

每当有研究员提出些天马行空的想法，姚顺雨很快会把他拉回到现实中，提醒他们要多思考，"这对大多数人来说，这真的有用吗？能解决多少人的问题？"

个插曲是，2026年4月23日，混元发布Hy3 Preview，这是正式版Hy3之前的次阶段交付。上线前夕，Hy3 Preview先在腾讯内部业务中进行了轮内测。调用过程中，多个外部模型都顺利跑通，唯混元出了问题，时间引来不少吐槽。

不过上线后，Hy3 Preview登上了OpenRouter周度模型使用榜，单周处理3.66万亿个Token，使用量环比增长298。（注：OpenRouter反映个人和中小开发者的使用情况，只能作为整体Token消耗的参考。）实际果过了团队的预期。

"这也许证明了我们这个版本的思路是对的。"姚顺雨对团队说。

通常而言，大的参数规模意味着的能力上限；但Hy3显示出，只要数据和后训练做得好，不到300B的底座模型，在些任务上已经能够与1T参数的模型竞争。

让他们意外的是模型表现出的泛化能力。些没有经过门数据补强的能力，也会在陌生任务中自然表现出来。

比如，给模型套此前没有见过的规则或流程，它能够从上下文中临时学会，再应用到新的问题；面对杂乱的多人对话，也能梳理人物关系、权限和不断变化的信息。

Hy3 preview的表现提振了士气。正式版Hy3在它的基础上扩大了强化学习的规模，改进后训练数据，补强Agent能力。从发布后的行业反馈来看，Hy3显著好于preview版本，在小参数规模的基础上赶了GLM5.1，但还不及GLM5.2。

"我们都清楚，Hy3距离真正的梯队还有差距。"位混元人士说。模型发布后，他们没有庆祝，也没有发布详细的技术报告——在他看来，这说明大不认为它代表自己的终水平。"或者要等下个版本，混元才会在这个世界上证明，自己有特的价值。"

四、走出混元

2025年底的次总办会上，马化腾次在总办会谈到AI编程（Coding）的大趋势，认为应该关注和跟进。当时，Anthropic的编程智能体产品Claude Code成为了现象工具，带动公司收入急速增长。

位知情人士告诉我们，姚顺雨提出了个案，搭个全新的强化学习基础设施平台，让公司内各业务都能在上面训练自己的模型，同时向混元回流训练数据，集全公司之力，可以做出好的coding产品。

"做成了，这将是腾讯次的突破。"上述人士说。

过去，腾讯的些文化屡受诟病，比如"部门墙严重""内部赛马"等。2016年腾讯组建AI Lab，次年请来机器学习域的知名学者张潼出任号位。

位腾讯TEG人士回忆，张潼带着很的期待而来，以为腾讯的海量业务和数据都能为他所用，那是学界拿不到的珍贵研究资源。然而进来之后，数据还是拿不到，研究只能闭门造车。两年后，他失望离去。

在大模型时代，这种矛盾同样存在。腾讯元宝的负责人吴祖榕就曾在总办会上提到过，模型与产品割裂严重。模型有自己的技术提升目标，还要追逐榜单的成绩。这致元宝团队没办法在产品上验证些设想，很多想做的法落地。

姚顺雨带着同样的期待来了。

他在内部解释过为什么来腾讯。当下大模型稀缺的不再是训练技巧，而是找到真正值得解决的问题，而好问题恰在互联网公司的业务里。

全球真正沉淀了大量上下文（Context）的公司不多，腾讯和Meta是典型的两。字节的用户规模虽大，但生态围绕荐和分发，这类沉淀相对有限。

所以在姚顺雨的构想中，模型与产品应该以联设计（Co-design）的模式作，即模型和产品从开始就绑定在起开发，模型可以时间拿到产品的真实场景和用户反馈，知道自己该往哪里改；产品也能及时向模型同步需求，不用等个通用模型送上门，再调整、将就。

他也知道，业务是证明混元价值的地，须笼络。位混元人士告诉我们，今天大模型行业普遍面临商业化难题，但腾讯的思路是，不定要向外部客户收费，能帮业务提升收入，同样是混元的价值。

"举个例子，《者荣耀》年收入几百亿，混元如果能帮它提升1，那就是好几个亿。"

为了破僵局，姚顺雨在2025年底提出，将自己手上的模型应用中心、搜索法中心划归元宝所在的云与智慧产业事业群（CSIG）。CSIG手里有腾讯的多数AI产品，比如元宝、ima、CodeBuddy、WorkBuddy。

"他清楚自己当前的主要任务是什么，就是和业务处好关系，把Co-design的想法落地；搜索不紧急，也不是他感兴趣的，没要抓着不放。"位腾讯人士说。

借着这个契机，混元向元宝等业务分别派驻了支后训练团队，建立起了联设计、交叉派驻、代码审查与共享的作机制。

春节前，姚顺雨每周都会和元宝开会，甚至隔几天就会了解元宝的进展。有时在总办会上，他还会不吝称赞元宝的某个新设计，尽管它还不那么完善。

WorkBuddy是另个例子。这是个在智能体时代，为腾讯找到个好身位的产品。

比如，新模型上线前，混元会针对WorkBuddy的脚手架做针对适配，从而让用户在WorkBuddy上获得好的体验。WorkBuddy的用户反馈也为模型的训练持续提供优化向。

不过到真正作时，问题仍然存在。模型团队和产品团队的目标没办法贴。模型的目标是交付好的模型，因此希望产品多给数据和分析；但产品要的频繁迭代、快速调试。

于是在日常，常见的情况是，产品催着要个本周就能上线的迭代，而模型团队想的却是如何在下个版本提升整体能力。

与当年AI Lab面对的环境不同，今天腾讯的各个业务都笼罩在AI焦虑里，迫切需要转型。此前它们积的动作是接入DeepSeek，但外部模型终究是外部模型，很难为某个业务做门的训练。

"能感觉到他们的状态从谨慎、试探，慢慢变得开放。"位混元人士说，开始，业务只给两成信心；入交流后发现对懂行，于是慢慢把业的事交给业的人。"很难想象，现在的腾讯竟然有了初创公司那样的愿景。"

五、摆脱组织重力

姚顺雨自加入腾讯的天起就被塑造成了改革者的形象：获得了总办大的授权，可以用薪挖顶的人才；

能为团队争取权益，当公司要求技术与工程事业群（TEG）搬去偏远的企鹅岛办公时，混元成了那个特例；

关心个体，新的研究员加入后，可以自由选择感兴趣的向；他的到来给不少老员工带来了压力，但也使内部士气为之振，甚至有了创业公司的感觉。

AI行业的演进看起来也在利好混元。"做大模型越久，反而越不着急，因为行业翻结论的速度在变快。"位混元人士说。

比如大模型现在看上去开始有了后来居上的逻辑。后来者可以用上的框架、绕开前人走过的弯路，用同样的数据甚至能训出知识密度的模型。

大公司还有创业公司难以匹敌的优势。"智慧来源于diversity（多样），这才是大模型时代真正稀缺的资源。"上述混元人士说。

AI生成的内容看上去千姿百态，转成向量后其实度相似；真正有价值的差异，来自不同人的表达、思考和使用需求。大公司拥有多样的人、多样的业务和多样的应用场景。

他用WorkBuddy举例，这个产品如今有上百万日活跃用户，其中腾讯自己就有十万员工、好几万程序员，模型能力在内部就能经受挑剔的检验，从而快速持续迭代。此外，腾讯还有游戏、金融、交通、教育等业务场景，能为模型迭代提供重要的灵感和反馈。

但腾讯的AI改革能否成功，外界仍有质疑。姚顺雨可以改变支团队的速度，却很难自改变公司的惯，腾讯经历过太多类似的时刻。

2019年前后，腾讯也曾从硅谷引入了批工程与数据人才。当时它正与字节激烈竞争，试图焕新自己的技术体系，搭建法与数据中台。

这批人里，有从Google、Snapchat而来，负责搭建事业群的技术中台；也有从Instagram、Uber而来，带微视、腾讯等产品做用户增长和数据分析。

可终，旧有业务体系成为了大的阻力。这些外部大多没有留下太多成果，随后陆续离开。

今天，腾讯面对AI浪潮，再度开始向外大规模招人。尽管这次是在老业务之外，从构建个新组织，但大公司的引力并不会因此消失。

内部竞争是难以回避的。今天，面对发展AI需要持续投入的巨额资金和GPU，没有个巨头敢说自己有"限子弹"。

目前，腾讯的卡资源明显倾向混元。在腾讯，负责人分配力资源的主要是卢山和林景骅，他们个是混元所在事业群的总裁，个则直接向刘炽平汇报。但微信也在训练自己的大模型。

不过，位腾讯人士说，现在混元的目标是去突破智能上限，微信则是找到经济的力模式，以适应大用户量的场景。

比资源稀缺的，是决策的空间。位混元多模态人士回忆，内部曾讨论过要不要训大尺寸的模型——那是Seedance 2.0成功的关键，敢于探索Scaling Law的边界。终，他们考虑到成本和代价太，没有人敢拍板。

有的时候，做成后的压力还会大。位腾讯人士告诉我们，在腾讯，个产品旦受到层重视，老板们就会开始密集提意见，其他辅助部门的人也随之加入，参与决策的人越来越多。

去年腾讯集全公司资源扶持元宝，于是层们总会不时提出非常具体的意见，某处的字体是不是太小了，对年长的人不太友好；某处设计为什么要用这种颜。

乔布斯曾把苹果能保持创业公司状态，归结为两项组织原则：按职能而不是业务单元划分部门，让不同团队围绕同个产品集中协作；重要的事情不能集体决策，而要由具体的人做出，并由这个人承担责任。

iPhone就是这样做出来的：它动用了苹果几乎所有部门的力量，但从头到尾，拍板的人只有个。

腾讯今天的AI改革给了姚顺雨足够大的权限：圈出块新地，让个人拍板，也让他负责。到目前为止，这个安排运转良好。

但当改革进入攻坚期，牵动的利益会越来越大，创新的风险也越来越——能替他扛住压力的，只有总办。

到那时，考验的就不只是姚顺雨，还有他和老板们之间的信任、意志能否统。改革走到处，从来就不只取决于改革的那个人。

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