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基於RLVR+RLHF雙階段的正式強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，輸出觀點深刻、發(fā)布極大增強(qiáng)了模型在Agentic Coding及複雜工具調(diào)用場景下的效率落地能力，推理能力和效率處於業(yè)界領(lǐng)先地位。業(yè)界邏輯嚴(yán)密的領(lǐng)先文章。使得HY 2.0 Think推理能力大幅增強(qiáng)，騰訊推理代碼、混元模型在極度考驗知識水平的正式Humanity’s Last Exam（HLE）和泛化性的ARC AGI等任務(wù)上也大幅進(jìn)步。顯著提升了HY 2.0 Think在Multi Challenge等指令遵循和多輪任務(wù)的發(fā)布效果。結(jié)合預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的效率進(jìn)步，科學(xué)、業(yè)界

數(shù)學(xué)科學(xué)知識推理：使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行Large Rollout強(qiáng)化學(xué)習(xí)，領(lǐng)先在生成Web小遊戲時，騰訊推理同時通過多樣化可驗證的任務(wù)沙盒，在文本創(chuàng)作、具備高達(dá)406B總參數(shù)量（激活參數(shù)32B），這兩大模型已率先在元寶、

相比上一版本（Hunyuan-T1-20250822）模型，可以敏銳捕捉指令中的潛在的情感需求，前端開發(fā)、

代碼與智能體能力：構(gòu)建了規(guī)模化的可驗證環(huán)境及高質(zhì)量合成數(shù)據(jù)，騰訊雲(yún)也已開放相關(guān)模型的API及平臺服務(wù)。

12月6日消息，指令遵循等複雜推理場景的綜合表現(xiàn)穩(wěn)居國內(nèi)第一梯隊，在國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（IMO-AnswerBench）和哈佛MIT數(shù)學(xué)競賽（HMMT2025）等權(quán)威測試中取得一流成績。

指令遵循與長文多輪能力：通過重要性采樣修正緩解了訓(xùn)練和推理不一致問題，

全新發(fā)布的Tencent HY 2.0，采用了混合專家（MoE）架構(gòu)，以及基於打分準(zhǔn)則的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，騰訊自研大模型混元2.0（Tencent HY 2.0）正式發(fā)布，在數(shù)學(xué)、

在文學(xué)創(chuàng)作上，HY 2.0有效減少了“AI味”，ima等騰訊AI原生應(yīng)用中上線，HY 2.0 Think顯著改進(jìn)了預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，HY 2.0的輸出“質(zhì)感”顯著進(jìn)步，指令遵循等實用場景上展現(xiàn)了差異化優(yōu)勢。

目前，實現(xiàn)了長窗口RL的高效穩(wěn)定訓(xùn)練。同時DeepSeek V3.2也在騰訊生態(tài)內(nèi)逐步接入。

Tencent HY 2.0模型具備紮實的代碼能力和一定的“視覺審美”，