SuperCLUE最新发布了腾讯Hy3语言模型的编程专项测评报告，将其与DeepSeek-V4-Pro等主流模型进行横向对比，全面评估代码能力。Hy3采用MoE架构，总参数量达295B，但激活参数仅21B，支持256K超长上下文，官方直接称其为“混元系列最强语言模型”。值得注意的是，这款参数规模明显低于竞品的模型，在编程任务中交出了远超预期的实战成绩单。

四大维度深度对标，Hy3实现性能与成本双赢

本次测评聚焦国内开发者的真实编码场景，每道题目均经过数十轮交互——从代码理解、逻辑分析到多轮修改和结果校验，几乎完整还原了日常开发中的调试闭环。评测从使用成本、响应速度、对话轮次、Token消耗四个关键维度进行了量化对比，为开发者按需选型提供直观参考。在代码能力综合得分上，Hy3的高分版本达到47.37分，与DeepSeek-V4-Pro并列第一。需要强调的是，部分对标模型的参数量高达Hy3的4到5倍，却未能形成明显优势——这从侧面印证了Hy3在模型结构设计与训练范式上的深度优化。成本控制更是亮点：单题平均调用成本仅0.43元，高频使用下依然保持极佳经济性，显著缓解了商业化部署的预算压力。

单题耗时＜400秒，40轮内闭环交付

运行效率方面，Hy3单题平均耗时不足400秒，稳居榜单前列，完全能够满足实时编码、在线调试等对低延迟敏感的开发需求。交互效率同样出色——整套编程任务平均仅需40多轮对话即可完成，指令稳定性强，无需频繁重试或反复提示修正，收敛速度更快。此外，单任务Token消耗约116万，大幅降低了云端算力占用，提升了平台整体吞吐能力。对于依赖AI辅助编程的工程师而言，Hy3在能力上限与资源开销之间找到了一个罕见的平衡点。当参数规模不再直接等同于实际效能，“小而精”的模型正用扎实的数据证明：架构创新与训练策略升级，足以支撑它在编程赛道与顶级大模型正面交锋。随着Hy3正式以Apache 2.0协议全面开源，这场关于效率、成本与实用性的技术博弈，才刚刚拉开序幕。