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早在三月，提起馬上要上線的混元 3.0，在騰訊混元工作的同學左飛就對雷峰網說過：“這次混元的新版本，其實團隊預期不算太高。”
一個月后，4 月 23 日晚，Hy3 的 Preview 版本正式發布，同步開源，向世界展示自己最真實的樣子。雷峰網獨家獲悉，Hy3 規模更大、功能更全面的閉源旗艦版本將在五六月份發布，給人留下不少想象空間。
（騰訊混元的新進展，雷峰網正在持續關注，歡迎添加作者微信：william_dong，交流信息，探討認知。）
說起來，騰訊 Hy3 Preview 的發布也有點“生不逢時”——前有 GPT 5.5 舉世圍觀，后有 DeepSeek V4 重磅回歸，被夾在中間的混元，還是在“9.7 減去 9.11”的小學數學題上犯了難，在社交平臺上引起了一陣圍觀。
“其實 GPT 和 DeepSeek 的發布日期在我們內部也不是什么秘密，但為什么選擇在這個時候和他們一起發布，我也不太清楚。”左飛對雷峰網如是說
Hy3 之于 4 個月前的上一個版本究竟有哪些變化？在混元內部的同學邰蘿對雷峰網(公眾號：雷峰網)分享道：“Hy3 基本上把之前的架構重構了一遍，但簡單來來說，是回到了‘基本’。”
一直以來，業界的“基本”，是使用 Transformer 架構和 Full Attention 等一系列被驗證了的技術方案，如 OpenAI 實踐的一樣，少有花里胡哨的操作，核心是把 DATA 做到極致；
而 Hy2 的時期，騰訊卻嘗試了不少架構上的創新——比如 Multi-Token Prediction、Mamba 等方案，反而把數據和 Infra 的“基礎題”放下了。
到了 Hy3，姚順雨則主導模型回到“基本”，重新使用經過驗證的共識架構。而過去沒繞過，今天也不可能繞過的數據和 Infra 問題，則成了必須下足的“苦功夫”。
騰訊同學雷甌對雷峰網說，在過去，不少 SFT 數據沒有經過去重，重復、冗余的數據甚至能達到上千萬條，尤其是工期緊張的時候，數據的優先級就被排在了很后面。
姚順雨來到騰訊，拉起了一個 20 余人的預訓練數據團隊，專門做數據審核“最臟最累”的工作，幾個月內把冗余的 SFT 數據控制在了一萬多條的規模下。
而在 Infra 的角度，姚順雨也拎起了一個團隊，重構過去騰訊 RL 的管線，讓萬卡集群能夠跑得穩定、安全，有應對突發情況的能力。
之前，在騰訊 TEG，內部使用的基礎設施是一個名叫“太極”的機器學習平臺。近期，太極平臺的 Feature 也在以一到兩周一次的速度進行更新，做了不少迭代工作。
于是，在騰訊內部的 Benchmark 上，混元的性能可以達到 Kimi 2.5 的水平，超越了 MiniMax，僅次于 Gemini 和 Seed 2.0。
在混元體系的改造中，姚順雨扮演的角色不僅是一個技術領袖：除了數據和 Infra 進行了大量重構，混元的組織和人員也完成了不小的調整。
組織上，混元被分為了預訓練、后訓練、Baseline Infra、模型評估和 Frontier 五大板塊，除 Frontier 更偏技術探索和預研以外，四個板塊十幾個組，以十分扁平的結構，幾乎全部投入 Hy3 的研發當中，而姚順雨也被評價為十分親歷親為的領導角色，對技術細節相當關注，和下面同學一起開會時候不少；
人員上，姚順雨入主之后，也在推動團隊的重構，從字節、阿里、DeepSeek、Kimi 等部招攬大量核心人才，姚順雨尤其喜歡信仰 AGI、技術扎實的年輕人，不少校招生、實習生也加入團隊，給團隊注入了不少新鮮血液。
如今的姚順雨，面臨的并非與行業巨頭旗鼓相當的正面交鋒，而是一場從底層補短板、填漏洞的追趕之戰——騰訊的逆襲絕非一蹴而就，唯有沉下心打磨基本功，方能積蓄力量迎頭趕上，重回競逐的第一梯隊。
（騰訊等大廠在 AI 賽道上的競逐，背后內幕不少，雷峰網正持續深度調查，歡迎添加作者微信：william_dong 了解更多消息。）
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