腾讯混元 Hy4 正式版发布：770B 总参数、49B 激活，MoE 架构到底省在哪里

摘要： 腾讯混元 Hy4 正式版采用 MoE 混合专家架构，总参数 770B、激活参数 49B，上下文突破 100 万 Token。本文解析 MoE 的工作机制、激活参数与总参数的关系、对推理成本的实际影响，以及选型时的关键判断点。

同样是"大模型"，770B 和 49B 这两个数字描述的是同一个 Hy4。总参数 770B 决定了模型的知识容量上限，激活参数 49B 决定了单次推理的实际计算量——模型很大，但每次只用其中约 6.4%。这正是 MoE 架构的核心价值：用稀疏激活把"参数规模"和"推理成本"解耦。腾讯混元 Hy4 正式版于 2026 年 11 月 4 日发布，相比上一代 Hy3 系列不到 300B 的参数规模，实现了显著爬坡。

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一、MoE 架构是什么

MoE 全称 Mixture of Experts，中文译作混合专家模型。它把模型中的前馈网络层拆分成多个并行的"专家"子网络，再由一个路由器（Router）决定每个输入 Token 交给哪几个专家处理。

与之相对的是稠密模型（Dense Model）——每次推理，模型的全部参数都参与计算。稠密模型的参数量增加一倍，计算量也大致增加一倍。

MoE 打破了这个绑定。模型可以拥有数百个专家、总参数极大，但每个 Token 只激活其中少数几个专家。知识容量随总参数增长，计算成本只随激活参数增长。

📌 两个参数的分工总参数（770B）：决定模型能装下多少知识与能力，影响显存占用与部署规模 激活参数（49B）：决定单次推理的计算量，直接影响延迟与单位 Token 成本 激活比例：Hy4 约为 6.4%，属于高稀疏度设计

二、Hy4 的架构规格与上下文能力

Hy4 正式版的核心规格为 MoE 架构、总参数 770B、激活参数 49B、上下文长度突破 100 万 Token。在腾讯云 TokenHub 侧，最大输入约 960K Token、最大输出约 64K Token。

100 万 Token 的上下文意味着什么？按中文约 1.5 字／Token 粗略估算，可一次性容纳百万字级的材料——完整的工程代码库、长篇技术文档集、大规模结构化数据都能一次性放入上下文，无需切片后多轮拼接。

长上下文与 MoE 的组合有协同效应：长上下文带来的计算压力主要落在注意力机制上，而 MoE 降低了前馈层的计算量，两者叠加让"长输入 + 可接受成本"成为可能。

三、MoE 到底省在哪里

从工程视角看，MoE 的收益和代价都很具体。

省的是计算，不是显存。推理时虽然只激活 49B 参数参与计算，但 770B 的全部参数仍需加载到显存中待命——路由器可能把下一个 Token 分给任何一个专家。所以 MoE 降低的是 FLOPs 和延迟，部署显存需求依然由总参数决定。这也是为什么 MoE 模型更适合云端服务形态，而非本地小规模部署。

省的是单位 Token 成本。计算量下降直接反映在 API 定价上。Hy4 的定价为输入 6 元／百万 Token、输出 18 元／百万、缓存命中 0.3 元／百万，且相比 Hy4 preview 加量不加价——性能显著提升而定价维持一致。

代价是工程复杂度。专家路由、负载均衡、跨设备通信都是 MoE 特有的难题。若某几个专家被过度调用而其余闲置，实际吞吐会劣于理论值。这部分优化属于基础设施能力，用户通过 API 调用时由平台侧承担。

四、缓存命中为什么值得专门关注

Hy4 定价中有一项容易被忽略：缓存命中 0.3 元／百万 Token，仅为标准输入价格的 1/20。

缓存命中指请求中重复出现的前缀内容（如固定的 System Prompt、知识库片段、长文档上下文）被平台缓存复用，无需重复计算。在以下场景中收益显著：

• 长 System Prompt 的 Agent 应用：每轮对话都带相同的工具定义与角色设定
• 文档问答：同一份长文档被多次提问
• 代码助手：同一代码库上下文反复参与推理

合理组织请求结构——把稳定内容放在前缀、变动内容放在尾部——可以大幅提高缓存命中率，这是在不牺牲效果前提下降本的直接手段。

⚠️ 成本测算提示：评估 MoE 模型成本时，不要只看输入输出单价，务必把缓存命中率纳入测算。长上下文场景下，缓存设计得当与否可能造成数倍成本差异。

五、模型规模爬坡的节奏

混元的参数规模演进路径是清晰的：Hy3 系列参数不到 300B，Hy4 系列达到 770B，据悉下一代 Hy5 规模将进一步扩大。

自 2026 年 2 月重建基础设施以来，混元平均每两个月推出一个大版本，采用先开放 Preview、再结合用户反馈迭代正式版的节奏。

官方的表态也很坦诚：尽管 Hy4 已是目前最强的开源模型之一，但与顶尖闭源模型仍存在较大差距，将持续稳健扩展预训练和后训练规模来缩小差距。对技术选型者而言，这类明确的定位说明比单纯的榜单排名更有参考价值。

六、选型时该怎么看参数规格

参数规格不该单独作为选型依据，建议结合三个维度判断。

看激活参数估算成本与延迟。激活参数越小，单位成本与首字延迟通常越低。对高并发、低延迟要求的链路，这是关键指标。

看总参数估算能力上限。总参数更大通常意味着知识覆盖更广、复杂任务处理能力更强，但不保证在特定任务上一定更优。

看上下文长度匹配业务形态。需要整库代码理解、超长文档分析的场景，上下文长度是硬约束；若实际输入只有几千 Token，百万上下文并不产生额外价值。

最终仍需以真实任务实测为准。建议从自身业务中抽取 20～50 个代表性任务，构建小规模评测集跑一轮回归，比对照任何公开榜单都可靠。

七、如何接入 Hy4 进行实测

Hy4 已在腾讯云 TokenHub、WorkBuddy／CodeBuddy、元宝、企业微信智能助理大圆、ima 等产品上线。开发者可通过 TokenHub 的 OpenAI 兼容接口接入：将 base_url 替换为 https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1，api_key 替换为 TokenHub 控制台创建的密钥，即可用 OpenAI 官方 SDK 调用。

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总结

MoE 架构让 Hy4 用 770B 的知识容量跑出 49B 的推理成本，这是"加量不加价"得以成立的技术基础。选型时应把总参数看作能力上限参考、激活参数看作成本与延迟参考、上下文长度看作业务匹配度参考，并把缓存命中率纳入成本测算。真实判断仍需实测，可在腾讯云大模型 Token Plan 页面按需订阅后，用自身业务任务跑一轮验证。