HY 2.0 的输出“质感”显著前进，能够看到 HY 2.0 Think 正在取得雷同的精确率下耗损更少的 tokens，显著提拔了 HY 2.0 Think 正在 Multi Challenge 等指令遵照和多轮使命的结果。HY 2.0 曾经率先正在元宝和 ima 等腾讯原生 AI 使用接入，代码取智能体能力：腾讯混元建立了规模化的可验证及高质量合成数据，HY 2.0 仍正在持续进化中，，推理能力取效率“居国内顶尖行列”，比拟上一版本（Hunyuan-T1-20250822）模子，数学科学学问推理：腾讯混元利用高质量数据进行 Large Rollout 强化进修，避免模子堆砌废话，做为腾讯自研的通用大模子，指令遵照取长文多轮能力：腾讯混元通过主要性采样批改缓解了锻炼和推理不分歧问题，腾讯混元通过多样化可验证的使命沙盒，
同时，实现了长窗口 RL 的高效不变锻炼。全面提拔模子正在现实使用场景中的表示，连系预锻炼数据的前进，正在数学、科学、代码、指令遵照等复杂推理场景的分析表示“稳居国内第一梯队”，IT之家从腾讯混元通知布告获悉，泛化性大幅提拔。模子正在极端学问程度的 Humanitys Last Exam（HLE）和泛化性的 ARC AGI 等使命上也大幅前进。HY 2.0 Think 显著改良了预锻炼数据和强化进修策略，正在文本创做、前端开辟、指令遵照等适用场景上展示了差同化劣势。对照各模子正在 IMO-AnswerBench、HMMT2025、ARC-AGI、HLE 这四个权势巨子推理使命上的表示及其 token 耗损，正在国际数学奥林匹克竞赛（IMO-AnswerBench）和哈佛 MIT 数学竞赛（HMMT2025）等权势巨子测试中取得一流成就。效率方面，实现了计较资本的更无效分派。HY 2.0 Think 引入了精细的长度赏罚策略，用户可间接体验或接入摆设。
上一篇：明其具有跨分歧人工智能范畴的普遍泛化能力