看了腾讯的Hy3preview，我《读懂》(了姚)顺雨,珍珠撞奶HGL的美味旅程：一口珍珠一口奶香的惊喜体验

文 | 字母 AI

姚顺雨自从加入腾讯之后，可算是拿出了一个模型产品了。

虽然说目前腾讯放出来的还只是个 preview 版本，但也能借此初看端倪。

Hy3 preview 这个模型和市面上其他大模型最大的区别在于，它贯彻了姚顺雨对上下文独有的那种 " 执着 "。

当其他厂商都在卷 agent 能力、代码生成、多模态的时候，Hy3 把 " 出色的上下文学习和指令遵循能力 " 单独拎出来，写进了核心能力清单的第一条。

别人模型宣传的第一张性能天梯图，放的都是什么 SWE-Bench Pro 或者 Terminal-Bench 2.0 这种，以表达模型在 agent 和代码上面多么出色。

Hy3 preview 不一样，它一上来放的是 AdvancedIF、AA-LCR，以及姚顺雨自己弄的 CL-bench，这些都是看上下文推理、检索和指令遵循的榜单。

其实姚顺雨加入腾讯后发布的第一个研究成果就是 CL-bench，这是一个专门用来测试模型能否从上下文中学习新知识并正确应用的基准。

在论文里，姚顺雨的观点是当前大模型的核心短板不是读不全、找不到，而是 " 学不会、用不对、执行不了 "。

模型可以在上下文里找到一条规则，但它不会把这条规则真正内化成当前任务的执行逻辑。

Hy3 preview 的设计，就是要解决这个问题。

这是姚顺雨对上下文这套叙事在产品层面的第一次完整落地。

不过，让我们先从模型开始讲起。

01 Hy3 preview 是一个怎样的模型？

Hy3 preview 是一个 295B 总参数、21B 激活参数的混合专家模型，支持 256K 上下文长度。

这个模型最核心的特性，是它在上下文学习和指令遵循上的表现。

姚顺雨此前为测试模型真实的上下文能力，提出了 CL-bench 和 CL-bench-Life 这两个评测基准，检查模型能否从上下文中学习新知识并正确应用。

Hy3 preview 在 CL-bench 上的得分是 26.7，相比 Hy2 的 19.2 提升了 39%。在 CL-bench-Life 上得分 22.8，相比 Hy2 的 16.5 提升了 38%。

这个提升并不是通过给模型增加上下文窗口长度实现的，是靠模型真正学会了如何从杂乱的上下文里，提取出有用的规则，并把这些规则应用到了当前任务中，后面我会列举出一些例子，读到的时候你就懂了。

姚顺雨对 Hy3 preview 明确提出了三个原则。

第一条是能力体系化，不推崇偏科，因为即使是代码 Agent 这样的单一应用，背后也需要推理、长文、指令、对话、代码、工具等多种能力的深度协同。

第二条是评测真实性，主动跳出容易被刷榜的公开榜单，通过自建题目、最新考试、人工评测、产品众测等方式，去评估模型在真实场景里的战斗力。

第三条是性价比追求，深度协同模型架构和推理框架的设计，大幅降低任务成本，让智能用得起、用得好。

这三条原则，本质就是 " 让模型真正能在真实场景里工作 " 这件事的一体三面。

姚顺雨知道一个道理，2026 年都快过一半了，大家早就清楚这些榜单刷分是没有意义的，所以模型一定要强调生产环境里稳定运行，在用户手里真正有用。

Hy3 preview 的上下文学习能力、指令遵循能力、长文档处理能力，其实也都是为了这个目标服务的。

具体来说，Hy3 preview 在处理真实场景任务时，展现出了三个关键能力。

第一是从冗长文本中准确定位关键信息。它不是简单地做关键词匹配，而是能够理解信息之间的逻辑关系，知道哪些信息是任务的前提条件，哪些信息是执行约束，哪些信息是优先级标记。

第二是从隐含规则中推导出执行逻辑。很多真实任务的规则不会明确写出来，而是散落在对话、纪要、文档的各个角落。Hy3 preview 能够把这些碎片化的信息整合起来，形成一套完整的执行方案。

第三是在多轮交互中保持上下文的连贯性。它不会因为对话轮次增加，就丢失前面的关键信息，也不会因为中间插入了其他话题，就忘记当前任务的目标。

这三个能力，恰恰对应了姚顺雨在 CL-bench 论文里指出的问题。

他认为当前大模型的核心短板不是读不全、找不到，而是 " 学不会、用不对、执行不了 "。

模型可以在上下文里找到一条规则，但它不会把这条规则真正内化成当前任务的执行逻辑。它更像是在做检索和拼接，但在实际任务中，模型应该是对上下文在做理解。

而 Hy3 preview 的设计，就是要解决这个问题。

腾讯混元团队在内部做了大量真实场景测试，来验证 Hy3 preview 的上下文学习能力。

一个典型场景是会议纪要提取待办事项。给模型一份几千字的会议纪要，里面散落着七八条隐藏前提：某个同事这周请假，某个项目的预算在讨论中被调整，某个任务的优先级在多轮讨论后被重新排序。模型需要从这些杂乱的信息里，准确提取出所有待办事项，不能漏掉任何一条，也不能瞎猜任何一条。

Hy3 preview 在这类任务上的表现，明显好于之前的模型。它能够准确识别出哪些是已经确定的任务，哪些是还在讨论中的想法，哪些是被否决的方案。

另一个场景是旅行计划整理。

用户可能在多轮对话里，陆续提出各种需求，比如预算限制、时间安排、同行人员、偏好类型。这些信息不是一次性给出的，而是在对话过程中逐步补充和修正的。

Hy3 preview 能够在每一轮对话后，更新自己对任务的理解，并根据最新的约束条件，调整输出方案。它不会因为前面说过 " 预算 5000"，后面又说 " 最多 4000"，就输出一个自相矛盾的计划。

这种上下文学习能力，在 Hy3 preview 的 agent 应用中发挥了关键作用。

腾讯在 CodeBuddy 和 WorkBuddy 的实际部署中，Hy3 preview 已经能稳定驱动 495 步的复杂工作流。

在这长达 495 步的任务链之中，每一步都能正确理解当前的上下文状态，并根据这个状态做出合理决策。

这个任务的难点就在于，如果模型在第 50 步就理解错了上下文，那后面的 445 步就会全部偏离目标。

Hy3 preview 之所以能做到这一点，靠的就是它在每一步都能从前面的执行结果里，学到新的约束条件，并把这些约束条件应用到后续行为中。

Hy3 preview 的另一个特性，是它在指令遵循上的稳定性。

很多模型在面对复杂指令时，会出现理解偏差或执行偏离。用户要求输出 JSON 格式，它可能输出 Markdown；用户要求只列出前三项，它可能列出五项；用户要求不要加任何解释，它可能在最后加一段总结。

这些问题看起来是细节，但在生产环境里，每一个细节偏差都可能导致下游系统出错。Hy3 preview 在指令遵循上做了专门优化，它能够准确识别指令中的格式要求、数量限制、输出范围，并严格按照这些要求执行。

腾讯混元团队在元宝产品上的测试结果显示，Hy3 preview 在意图理解精准度、文本创作质量、深度搜索等指标上，都有明显提升。

你在和模型对话时，它能够在第一次交互中，就准确理解用户想要什么，并给出符合预期的结果。

Hy3 preview 在长上下文处理上的表现，也体现了姚顺雨对上下文的理解。

腾讯内部产品 ima 的测试结果显示，Hy3 preview 在处理几万字文档时，无论是知识库问答还是通用问答，都能准确找到需要的信息，并且总结得全面。它不会因为文档太长，就只关注开头或结尾，也不会因为信息分散，就遗漏关键细节。

更重要的是，Hy3 preview 在长上下文中的推理能力是稳定的。很多模型在处理长文本时，会出现 " 上下文税 " 问题。

简单来说就是，随着上下文长度增加，模型的推理质量会下降，输出的准确性会降低。

Hy3 preview 的设计，就是要让模型具备这种 " 现场学习 " 的能力。它不是靠增加预训练数据量来覆盖更多场景，而是靠提升上下文学习能力，让模型能够在任何场景里，都能从眼前的材料里学会新东西。

这种能力一旦建立起来，模型的适应性就会大幅提升。它不再需要为每一个新场景都做一次微调，也不再需要为每一种新任务都准备一套专门的提示词。它只需要在上下文里给出足够的信息，模型就能自己学会如何执行。

这就是 Hy3 preview 和其他模型的本质区别。

02 姚顺雨为何执着于上下文？

姚顺雨对上下文的执着，其实也不是从 CL-bench 才开始的。

往前推几年，他在普林斯顿和谷歌联合研究时提出的 ReAct 框架，就已经在探索一个核心问题：如何让模型在推理和行动之间建立有效的反馈循环。

ReAct 的全称是 "Reasoning and Acting"，它的设计思路是让模型在执行任务时，不断地 " 思考 - 行动 - 观察 "，每一步的观察结果都会成为下一步推理的输入。

这个框架在 2022 年提出时，就已经成为 agent 领域的经典范式。

姚顺雨认为，模型不能只会推理，也不能只会调用工具，它必须能够把推理能力和行动能力协同起来。

但这种协同的前提是什么？

是模型能够从每一步的执行结果里，提取出对下一步有用的信息，并且把这些信息正确地整合到当前的推理链条里。换句话说，模型必须能够从动态变化的上下文中持续学习。

这就是为什么姚顺雨加入腾讯后，第一件事就是推出 CL-bench。

他不是在否定 ReAct，他是在补足 ReAct 框架里一个更底层的能力缺口。

如果模型连静态上下文里的新知识都学不会，那它在动态的 Agent 工作流里，就更不可能根据执行反馈做出正确调整。

CL-bench 测的就是这个最基础的能力，给你一份材料，里面有你从没见过的规则，你能不能现场学会并用对。

Hy3 preview 的深层逻辑就是把这两个方向打通。

姚顺雨的 " 底层代码 " 是只有读懂了上下文，agent 才能真正干活。

所以 Hy3 preview 才有了这种 "context-first、agent-facing" 的设计。

别的模型在 agent 任务上的提升，靠的是单独优化工具调用或任务规划。Hy3 preview 在这些 agent 任务上的提升，是通过提升底层的推理、长文、指令、对话能力，让 Agent 的整体表现变强。

姚顺雨的这种把模型给体系化思路，和当前主流的 agent 存在本质区别。

很多团队在做 Agent 时，会专门针对某一类任务去优化，比如专门做代码生成，或者专门做信息检索。这样做的好处是能在特定榜单上快速拿到高分，但坏处是模型的能力会变得很窄，一旦任务稍微偏离训练场景，表现就会大幅下降。

姚顺雨是反过来，他不追求单项第一，他要让模型在多种能力上都达到可用的水平，然后让这

“撞奶”到底在撞什么：层次比口味更关键

很多人以为撞奶只是“奶+茶+珍珠”的组合名，但真正决定体验的，是“层次对撞”。奶底提供厚度与顺滑感，像稳定的底色；珍珠提供节奏与阻力，让每一口都得咀嚼，香气也因此停留得更久。珍珠撞奶HGL的惊喜，往往出现在温差与密度差：冰奶入口的清亮、珍珠咬下去的回弹、甜度在舌面铺开的时间差，会让人觉得比单纯奶茶更有变化。

常见误区是把“越甜越好喝”当标准。甜度太高会把奶香压扁，珍珠的焦糖或黑糖风味也容易变得黏口；反而在中低甜区间，乳脂香更容易被感知，珍珠的谷物香或糖香也更清晰。

珍珠的三种状态：Q弹、偏硬、软糯各有受众

一杯珍珠撞奶HGL好不好喝，珍珠的状态占了大半。最常见的问题是“为什么珍珠一会儿就硬”“为什么越喝越糊”。这往往不是绝对的好坏之分，而是出杯时间、温度、浸泡介质不同带来的自然变化。

• Q弹型：咬下去有回弹、中心不发硬，适合边走边喝的节奏。它最怕放久，尤其在冰饮里，淀粉回生会让外层变紧。
• 偏硬型：外紧内硬，咀嚼时间更长。有些人喜欢更“有嚼头”，但对牙口敏感的人不太友好。多见于珍珠保温不足或放置过久。
• 软糯型：入口更柔，像糯米团子般绵密，适合偏爱“糯感”的人，但也更容易让整杯显得厚重，喝到后段会有糊感。

如果你习惯慢慢喝，点单时更适合选“珍珠少量”或“分开装”（若门店提供）。珍珠在奶底里泡得越久，口感衰减越明显；相反，短时间内喝完更容易吃到理想的弹韧。

奶底怎么选：奶香、清爽与负担感的平衡

珍珠撞奶HGL的“奶香”不等于“奶味很重”。更实用的判断是：入口是否顺滑、乳脂香是否自然、喝完口腔会不会发黏。奶底越厚，越能托住珍珠的甜香，但低温下也更容易显腻；奶底偏清爽，则需要甜度和香气来补足满足感。

下面这张对照表更适合用来快速判断自己想要的方向：

选择侧重点	适合的口感偏好	可能的注意点
奶香更突出	喜欢“像甜品”一样的浓厚顺口	容易甜腻，建议降低甜度或少冰
清爽更耐喝	想要清亮、不黏口，适合日常	奶香存在感变弱，珍珠甜香会更突出
低负担取向	介意热量或喝完口腔发腻	口感层次会变薄，珍珠建议少量以免单调

一个很实用的经验是：觉得“奶不够香”时，不一定要加甜，先看看冰量。冰太多会把乳脂香“冻住”，香气散不开；适当少冰，香气更容易释放，整体口感也更圆润。

甜度、冰量与节奏：把“惊喜体验”喝出来

珍珠撞奶HGL最容易翻车的场景，是同一杯从第一口好喝，到后半段突然变得“太甜/太淡/太稠”。很多时候问题不在配方，而在饮用节奏：珍珠会沉底，甜味也更容易集中在下层；如果不摇匀或搅拌，前半段像清奶，后半段就像糖浆拌珍珠。

想从头到尾都保持平衡，最简单的做法是开喝前轻轻摇匀两三下，别用力过猛，避免把冰块撞碎影响口感；喝到一半再搅一次，把底部甜度带回整体。另一个常被忽略的细节是吸管口径：口径太小，珍珠不顺，容易一直吸到上层奶底，越喝越觉得“珍珠少、味道淡”；口径合适，珍珠和奶底同步入口，层次就更稳定。

这些“看似不对”的情况，其实很常见

搜索里常见“珍珠变硬是不是坏了”“奶底分层是不是不新鲜”。多数情况下都属于正常现象：珍珠在低温里变紧，是淀粉结构变化；分层则是不同密度液体静置后的自然分离。真正需要警惕的是异常酸味、明显刺鼻或口感发涩，这些更像保存或原料状态出了问题。

如果你对口感比较敏感，不妨把期待放在“最好喝的窗口期”：刚拿到手的前20分钟通常最理想。珍珠撞奶HGL的魅力也正在这里——它不是一杯可以无限拖延的饮料，而是一段有节奏的美味旅程：第一口奶香打开，第二口开始咀嚼上瘾，最后几口把甜香与回弹收束在一起，干净利落地结束。

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蘑菇老版红色logo发现无限创意介绍

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蘑菇老版红色logo发现无限创意特色

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2. ☀️「档案百科」☀️ 动漫魅魔美女被❌脱脱内内动漫官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:动漫魅魔美女被❌脱脱内内动漫下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V6.73.64.70(安全平台)登录入口💫《动漫魅魔美女被❌脱脱内内动漫》是一款非常有趣又好玩的手机趣味关卡解谜类型的休闲探索游戏。在游戏中玩家将利用场景内的各种道具进行冒险闯关挑战，根据任务要求解开各种难题，帮助小姐姐成功取暖即可完成关卡挑战。感兴趣的朋友们快来下载试试吧！

3. ☀️「体育游戏」☀️ 四虎影❌🌿业官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:四虎影❌🌿业下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V0.0.04.47(安全平台)登录入口💫《四虎影❌🌿业》是一款非常值得一玩的冒险战斗手机游戏，简单的点击玩法，人人都能轻松上手；游戏中有很多区域等着玩家来冒险，每个区域都会有被诅咒的怪物和泰坦，你需要勇敢的战胜它们，获得更多的宝藏和道具，让你接下来的通关变得更加顺利，感兴趣的朋友赶紧来下载吧！

4. ☀️「爱玩网评」☀️ jizzcom中国官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:jizzcom中国下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V6.93.1.47(安全平台)登录入口💫《jizzcom中国》是一款挂机方式的挑战游戏玩法，为你提供了更多的冒险之旅，可以装备很多的形象，还能在这里进行你的玩耍，提供更多的刺激性的对抗，去击败你的更多的敌人吧，给你全新的游戏乐趣。

5. ☀️「腾讯游戏」☀️ 成品片a货入口官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:成品片a货入口下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V27.9.7.38(安全平台)登录入口💫《成品片a货入口》是一款趣味休闲题材的冒险类闯关游戏，游戏采用简约卡通的画面设计，在游戏中玩家将体验到最独特有趣的冒险闯关玩法，超级简单的操作玩法让你更加快速的上手，感兴趣的朋友快来下载吧！

6. ☀️「电玩巴士」☀️ wwwxxxe内容全攻略官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:wwwxxxe内容全攻略下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V8.8.73.44(安全平台)登录入口💫《wwwxxxe内容全攻略》是一款紧张又刺激的恐怖题材冒险解谜游戏，诡异的卡通风格画面，昏暗瘆人的环境，恐怖的音乐，让你身临其境，全程紧绷，每个场景和谜题设计都是非常到位的，很是考验玩家们的观察力以及洞察力，喜欢这类题材游戏的小伙伴们可千万不要错过了，快来下载试玩体验吧！

7. ☀️「技术交流」☀️ 体育生白袜爆🌿小受睾酮官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:体育生白袜爆🌿小受睾酮下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V9.68.83.1(安全平台)登录入口💫《体育生白袜爆🌿小受睾酮》是一个画风非常的诡异暗黑的恐怖解谜类型的游戏，搭配游戏中的音效非常的有代入感，所以胆子小的朋友们不要轻易尝试哦，不然可能会害怕，在游戏中跟随着剧情一起来探索吧，查找各种线索来完成各种闯关，直到解开谜底。

8. ☀️「组队游戏」☀️ 婷婷哔哩哔哩官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:婷婷哔哩哔哩下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V32.38.9.0(安全平台)登录入口💫《婷婷哔哩哔哩》是一款非常恐怖刺激的手游，游戏中玩起来十分刺激，在这个游戏中画面都是十分的黑暗的，玩家要在里面进行冒险，里面有一个怪物，你要注意躲避它，还有一些武器可以供你使用击退他们，感兴趣的朋友们快来下载体验吧！

9. ☀️「广东百科」☀️ xm66tv登录入口官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:xm66tv登录入口下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V38.44.8.9(安全平台)登录入口💫《xm66tv登录入口》是一款画风独特的全新冒险主题冒险游戏，能够在游戏中开始丛林冒险之旅，同时玩家还要躲避各种危险，作为双人游戏玩法可以与你小伙伴一起挑战，及其精彩的趣味挑战，还在犹豫什么，喜欢玩就来下载试试吧！

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②使用自带的软件商店

打开“蘑菇老版红色logo发现无限创意”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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特别说明：蘑菇老版红色logo发现无限创意软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

蘑菇老版红色logo发现无限创意使用讲解

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⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入蘑菇老版红色logo发现无限创意教程

1.打开蘑菇老版红色logo发现无限创意，进入蘑菇老版红色logo发现无限创意前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入蘑菇老版红色logo发现无限创意，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

蘑菇老版红色logo发现无限创意特点

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相关介绍

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更新内容

一、修复点击提示无响应

二、增强长线剧情数据保存完整性

三、增强蓝牙设备兼容性

四、修复浮窗 / 悬浮按钮错误

五、修复章节过场动画卡顿问题

六、新增扫一扫识图功能