随着企业 AI 应用从简单问答走向复杂任务执行，模型的能力、调用成本与服务稳定性，正在共同影响 AI 的实际应用效果。尤其在 Agent 场景中，一项任务往往涉及多轮模型推理、工具调用和跨应用操作，企业需要关注的不仅是模型本身的表现，还有持续使用的成本和效率。

近日，腾讯混元 Hy4 正式上线，在指令遵循、长文理解、长程 Agent 等方面进一步提升，并首次引入视觉理解能力，增强复杂生产力任务的处理能力。

伴随新模型上线，腾讯云大模型服务平台 TokenHub 同步推出限时调用优惠。Hy4 延续 Preview 版本的定价，每百万 Tokens 输入价格最低为 0.3 元。

企业和开发者可通过 TokenHub 接入模型，并根据实际调用需求选择按量付费或订阅方式。

具体优惠政策包括：

• 按量调用： 截至 2026 年 12 月 31 日，全球新老用户通过 TokenHub 调用 Hy4，可享受限时 5 折优惠。
  

• Token Plan 订阅： 截至 2026 年 11 月 18 日，调用 Hy4 的积分消耗享受限时 2.5 折优惠。
  

• 产品免费体验： 截至 2026 年 11 月 15 日，WorkBuddy、CodeBuddy 提供一定额度的免费使用。

上述优惠分别面向不同的模型使用方式。对于需要通过 API 将模型接入业务系统的企业，按量优惠有助于降低前期测试与应用成本；对于有持续使用需求的开发者和团队，Token Plan 则提供了另一种成本选择。

从此次发布可以看到，腾讯云正在将新模型供给与 MaaS 服务能力进一步结合，使模型性能的提升能够更快地转化为实际应用能力。

相比 Hy4 Preview，正式版 Hy4 在指令遵循、长文理解和长程 Agent 等方面进行了优化，重点面向办公协作、金融分析、前端开发及游戏开发等真实场景。

在办公协作方面，Hy4 已应用于腾讯 WorkBuddy。相关评测显示，Hy4 平均效果得分为 83.18 分，通过率达到 96.15%，在 12 个评测场景中有 9 个排名国内第一。针对 WorkBuddy 人机双写特色功能，Hy4 在文档美观度、稳定性和可用性方面也有所提升。

结合 WorkBuddy 企业微信套件，Hy4 可以综合聊天记录、邮件、文档、日程和会议等信息，梳理项目进展、整理待办事项，并辅助工作优先级安排。由 Hy4 支撑的团队协作能力也将随 WorkBuddy 新版“项目”功能上线。

在金融领域，Hy4 强化了基金研究、证券分析和量化策略等专业能力。腾讯混元联合腾讯金融科技团队，组织 213 位专家对 579 个真实金融任务开展盲测，其中 153 位专家来自外部头部金融机构。根据此次盲测结果，Hy4 综合表现位居参评开源模型第一。

面向开发者，Hy4 进一步优化复杂交互、业务逻辑、状态管理和前后端联动能力。在游戏开发领域，腾讯混元与腾讯游戏专业开发团队展开合作，围绕玩法逻辑、游戏状态理解和资产处理进行优化，并适配 UE、Unity、Godot 等主流游戏引擎。相比 Preview 版本，Hy4 在 GameDev 和 GameLogic 评测中的表现分别提升 19.1% 和 9.8%。

视觉理解能力的加入，是 Hy4 此次更新的另一项重点。

Hy4 将视觉理解与深度推理、工具调用相结合，可以执行细粒度图像处理、复杂图表分析和带图数学推理等任务。例如，在一张 28 亿像素的航拍图中定位约 2 米大小的屋顶构件。

在此基础上，Hy4 也开始支持电脑操作，通过识别屏幕内容、模拟鼠标键盘操作，并结合命令行和工具调用，完成跨软件、跨应用的复杂任务。

为了增强模型在专业软件环境下的操作能力，腾讯混元与腾讯云 Agent Runtime 团队协同构建沙箱训练环境，部署数百款应用软件，支持模型执行任务、验证结果并持续优化。

这些变化也对底层模型服务提出了更高要求。当 Agent 需要频繁调用模型、处理长上下文并持续执行任务时，模型接入、推理效率和服务治理能力将直接影响实际使用成本。

在 2026 腾讯全球数字生态大会上，腾讯云宣布大模型服务平台 TokenHub 和大模型训推平台 TI-ONE 完成新一轮升级，围绕模型供给、推理加速、服务治理和全球部署推出多项能力。

随着 Hy4 正式上线，TokenHub 也成为企业和开发者获取新模型能力的主要入口之一。

目前，TokenHub 已汇聚腾讯混元、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等主流模型，支持文本、代码、图像、视频等不同类型的 AI 任务。平台兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口协议，开发者可以通过统一 API Key 接入平台模型，并利用模型广场和分场景评测，对比不同模型的效果、响应时间与调用成本。

对于企业而言，统一模型入口的价值在于减少多模型适配和切换的复杂度，同时能够根据任务特点选择不同的模型和服务方式。

例如，高并发客服及语音外呼场景可以通过 TPM 预留保障吞吐，数据敏感业务可以选择专属模型单元，对实时性要求较低的批量分析任务则可以采用离线推理。

在成本管理方面，TokenHub 提供 Token Plan 企业版和 Saving Plan 等不同计费选择，并通过 Token 治理套件，支持按 API Key 和服务拆分调用量与账单，设置额度与模型访问权限，追溯具体调用记录。

这类能力对于多部门、多应用共同使用模型服务的企业尤为重要。随着模型调用从研发测试进入日常生产，企业需要更清楚地掌握 Token 消耗在哪里、不同任务的成本如何分布，以及如何在性能需求与预算约束之间作出选择。

与此同时，TokenHub 结合私网访问、算力隔离、全链路加密以及可选的 LLM-WAF 服务，提供模型调用过程中的安全防护与治理能力。

模型调用成本除了受到定价影响，也与底层推理效率密切相关。

特别是在长程 Agent 任务中，多次模型调用、长上下文处理和持续工具交互，会进一步放大推理延迟及资源消耗。因此，MaaS 平台需要在模型服务之外，持续优化底层算力利用效率。

腾讯云 TI-ONE 此次围绕推理性能、资源调度和部署易用性进行了升级。

依托自研 TACO 加速引擎，TI-ONE 在数据通路、算子重构、并行通信、多级缓存和集群调度等方面进行优化。据腾讯云披露的数据，相关优化使单算子性能最高提升 9 倍，长上下文场景首字延迟降低 87%，集群整体吞吐提升 50%—70%。

针对国产算力，腾讯云此前在两周内将 Hy4 Preview 的单卡吞吐提升至原来的 5 倍，为 WorkBuddy 等产品持续增长的 Token 调用需求提供支持。

在资源利用方面，TI-ONE 通过训推潮汐调度能力，支持企业错峰利用自有算力，并结合弹性算力资源应对负载变化。平台还提供推理部署模板，以及训练过程中的健康检测、断点续训和故障恢复能力，以降低长周期模型任务的运行与维护成本。

这些底层能力与 TokenHub 的统一模型服务形成衔接：前者侧重模型训练、推理与资源利用效率，后者侧重模型接入、服务交付和调用治理，共同支撑企业将模型能力持续应用于生产环境。

在实际应用中，模型使用也正在从单一模型调用走向多模型协同。例如，WorkBuddy 通过 TokenHub 按任务步骤选择模型，将简单步骤交由轻量模型处理，关键步骤保留旗舰模型能力。根据腾讯云此前披露的数据，这种方式可使单任务成本降低 57%，并结合缓存复用、重试及备用模型切换等机制，提高长任务执行的连续性。

对于企业而言，模型能力提升固然重要，但能否以合理成本完成任务、在复杂调用链路中保持稳定运行，同样决定着 AI 应用能否长期投入使用。

随着 Hy4 正式上线，腾讯云已将其接入 TokenHub、WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、ima 及企业微信智能助理大圆等产品。腾讯混元还计划在近期开放 Hy4 模型权重并发布模型系统卡片，持续推进模型开源及安全治理。

从此次模型更新及 MaaS 平台升级来看，模型性能、推理效率与调用成本正在成为企业评估 AI 应用的共同维度。对于希望探索复杂 Agent 任务的开发者和企业，此次 Hy4 上线及 TokenHub 限时优惠，也提供了一个相对低成本的测试与验证窗口。