首发限时免费两周！实测腾讯混元Hy3：Agent能力飞升，日常主力毫无压力

腾讯混元Hy3正式版终于发布了。Hy3的尺寸很小，只有300B，根据官方披露及内部专家盲测数据，在软件开发、办公生产等领域的综合表现非常亮眼，整体能力不仅追平甚至在前端、数据分析等细分领域优于700多B的GLM 5.1，部分能力也能赶上DeepSeek V4 pro这种更大参数的模型，基本越级打怪，达到了同尺寸模型的最佳水平。Hy3目前已经在WorkBuddy上首发上线，限时两周的免费尝鲜体验。

Hy3跑分看起来很不错。

不过我现在对跑分已经麻木了，我有一个自己的用的屡试不爽的小测试「弹力球塌方」，只要模型能顺利的通过这一关，我就很愿意去认真的用一下模型，代表这个模型超过一个临界点sonnet 4.6。

提示：模拟，一个由弹力球组成的正方体漂浮在半空中，从正方体最下一层慢慢塌方，注意是，一层一层塌方，小球落在桌子上弹起来，直到静止，模拟整个塌方过程，整个过程符合物理规律，效果要酷炫，整个环境要尽量逼近真实，在单个HTML中实现

这是交付效果：

很完美，一次性成功，鹅厂这次Hy3正式版给我第一感觉是跑分还是比较实在的，没有去吹捧。

废话不多说既然有免费白嫖好机会，我肯定要帮大家探探底。这究竟是概念炒作，还是真正能提升效率的生产力跃升？我准备了三个比较刁钻的场景，准备用WorkBuddy加上Hy3来一次深度极限拉扯。

实测一：全栈开发挑战，从0到1手搓微信小程序

对于很多开发者来说，日常最头疼的就是从零开始梳理复杂的业务逻辑并完成繁琐的前端组件开发。Hy3 这次重点升级了 Coding Agent 能力，特别针对前端需求理解、组件生成及交互逻辑编写做了深度优化。

为了探底它的极限，我们不搞玩具代码，直接让它以高级架构师的身份，手搓一个包含地图选址、表单验证和动态时间轴的商业级微信小程序「新能源汽车充电桩智能预约与管理」

【直接复制以下Prompt去WorkBuddy测试】：

请担任高级全栈架构师和产品经理的角色，为我设计和生成一个“新能源汽车充电桩智能预约与管理”微信小程序的项目方案与核心代码。
一、项目核心目标
开发一个集“充电站地图查找、空闲桩实时查询、一键预约、充电状态动态监控”于一体的综合服务小程序。核心要求为流程标准化、状态实时透明。
二、详细需求说明
首页与地图选址（核心交互）：
集成微信小程序地图组件（Map），基于用户位置展示附近充电站坐标点。
点击坐标点可上拉半屏弹窗展示站点详情（站名、距离、快充/慢充空闲数量、当前电价）。
预约充电表单：
核心表单包含选择车型、输入车牌号（支持一键选择历史车辆）、选择预约时间段、预计充电度数。
具备根据当前时段电费（峰谷电价不同）进行预估费用的实时计算逻辑。
充电状态监控（核心功能）：
以动态时间轴或进度条形式展示充电状态（如预约成功、占位等待中、设备连接成功、充电中、已充满、支付完成）。
支持实时展示当前已充度数和预估剩余时间。
个人中心：
我的爱车档案管理（增删改查）。
充电历史账单列表。
三、技术栈与框架要求
前端要求使用微信小程序原生框架，UI组件库必须使用Vant Weapp，充分利用其丰富的表单和半屏弹窗组件。
后端（模拟端）要求使用Node.js (Express) 提供API。数据库结构请用JSON文件模拟。
四、交付要求
第一步：输出项目整体目录结构，要求符合原生小程序开发规范。
第二步：输出核心数据结构的JSON格式定义（重点包含User, Station, ChargeOrder, Vehicle）。
第三步：优先实现并交付以下关键页面的前端代码（WXML, WXSS, JS）和对应的后端API接口定义：
首页地图选址页：地图组件与Vant Weapp底部弹窗的联合交互逻辑。
预约充电表单页：带有峰谷电价预估计算的表单验证逻辑。
状态监控页：充电状态时间轴组件的实现与数据渲染。

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交付结果，小程序预览演示：

从我的测试结果来看，Hy3能准确理解并拆解这四个交付步骤，它给出的目录结构也是符合微信原生小程序的工程标准的。

这么长的Prompt，它在写第三步的代码时，没有遗忘必须使用“Vant Weapp”的硬性规定，地图组件（Map）和半屏弹窗联动这种复杂的前端交互，峰谷电价动态计算一次性成功。

我以前是完全没有开发过微信小程序的，预览演示也是完全按照workbuddy教给我的步骤的进行的，非常丝滑。

实测二：单文件 3D 游戏开发

既然 Hy3 重点强调了在 复杂推理与数理能力上的显著跃升，我们就不测常规的跑酷或赛车游戏了。这次我给它出了一道比较罕见、考验空间几何与底层算法的题目：用纯代码写一个带真实光线反射物理规则的 3D 塔防游戏。

【直接复制以下Prompt去WorkBuddy测试】：

请你扮演资深图形学算法工程师，为我创建一个单文件的 3D “光学射线防御”游戏。要求仅输出一个可直接在浏览器双击运行的 HTML 文件。
核心开发要求如下：
技术栈要求：必须使用 Three.js 构建 3D 场景，绝对禁止依赖任何外部的图片或 3D 模型文件。
核心物理与玩法：场景中央有一个固定的“激光发射器”，持续发射一条红色的射线。玩家可以用鼠标在场景中点击放置“玻璃镜面”，并通过键盘旋转镜面的角度。
硬核数学计算：当激光射线命中“玻璃镜面”时，必须严格根据法线向量和物理反射定律，实时计算并渲染出反射光线。光线可以经过多面镜子的连续反射。
动态敌人与碰撞检测：场景边缘会随机生成代表敌人的悬浮球体，它们会向中心移动。当激光的射线轨迹（包括所有反射轨迹）穿过敌人时，敌人即被销毁并增加玩家分数。
内存优化（硬性要求）：必须通过“对象池（Object Pooling）”技术自动回收并复用被击毁或移出边界的敌人球体，绝对禁止无限实例化新对象。
视觉效果：场景采用赛博朋克暗黑风格，激光需要有明亮的自发光材质效果，代码结构必须高度模块化且包含关键数学计算公式的注释。

交付效果：

从Hy3实现的结果来看当光线打到镜子上时就会按照反射原理进行反射，多面镜子折射时光线不会穿模或者计算崩溃，这还是比较考验模型对向量点积和几何法线的代码实现能力的。

将射线检测、内存对象回收池、UI计分系统和3D渲染全都塞进一个HTML文件里，Hy3交付的文件能一键满帧运行。

比较遗憾的没有声音，当然我的提示词里面也没要求。

实测三：零输入手搓“深度网页研报”与“PPT生成

对于很多打工人来说，最理想的智能体体验大概就是“一句话安排下去，它自己去网上找资料并完成所有汇报物料”。

为了测试 Hy3 真正的 Working Agent 全自动化办公能力，我给它安排了一个创投圈真实任务：让它自主去全网搜索“人形机器人商业化”的最新情报，自己做去伪存真的交叉验证，最后必须同时交出一份排版精美的深度研报网页（HTML），并且附带一个核心要点的PPT，且两者的内容侧重点必须完全区分开。

请你扮演顶级硬科技VC机构的首席分析师，完全依靠你的联网搜索工具，帮我完成针对“2026年人形机器人商业化落地”的深度尽职调查，并输出两种不同侧重点的最终物料。
核心调查步骤（请务必调用搜索工具执行）：
深度搜索：查找最近半年内特斯拉 Optimus、Figure AI 以及宇树科技的最新商业化进度宣发。同时重点搜索当前供应链在“核心零部件（如行星减速器、空心杯电机）”上的真实产能和成本数据。
交叉打假分析：将企业对外宣称的“量产时间表”与你查到的“供应链真实成本及技术瓶颈”进行逻辑比对，犀利指出目前行业最大的泡沫在哪里，哪些商业承诺大概率会跳票。
双重交付物要求：
物料一：一份深度的 HTML 格式网页研报。
内容侧重点：要求极其详实的数据支撑、严密的逻辑推演和长文论述。必须包含企业宣发与真实技术瓶颈的“对比数据表格”，重点展示你的底层推导过程。代码要求带有优美的 CSS 样式，保存后可直接在浏览器中作为图文并茂的网页报告阅读。
物料二：生成 10页ppt
内容侧重点：高度凝练的结论输出，绝对避免长篇大论。必须提炼出极其尖锐的“核心痛点结论”、“三大投资风险提示”以及“量产时间表预测”。每一页幻灯片添加大标题、核心要点文本以及为演讲者准备的底部备注（Speaker Notes）的功能。

接到指令后，Hy3像真人一样自主规划步骤，先去浏览器里多次检索新闻和供应链数据，再回来构思报告结构，整个流转过程不断联或报错。

HTML 报告里有详尽的论证过程与数据图表，PPT 里文字是做到了字字珠玑、直击痛点，模型对“深度阅读”与“快节奏高管汇报”这两种办公语境的理解的非常好。

体感

做完这三个深度的Case，坦白说，Hy3 在 WorkBuddy 上的表现确实印证了官方宣称的“生产力跃升”。

在多轮复杂的约束下，它的意图保持能力非常稳，没有出现长对话中容易跑偏的情况。特别是在工具调用和输出格式的稳定性上，基本达到了可以直接商用交付的生产级标准。最直观的感受是它的幻觉率非常低，遇到没有依据的数据它会明确提示缺失，绝不胡乱拼凑。

总之就我体感来说Hy3是一款真正让腾讯赶了上来的模型， 完全有资格胜任我们的日常主力模型，未来的更大参数的模型更值得期待！姚顺雨现在应该稍微轻松一点了，哈哈

另外我强烈推荐WorkBuddy，它就是打工人的Agent神器，国产之光，好用到令人发指，再说一遍Hy3在WorkBuddy限时两周完全免费。