腾讯 Hy3 出了，让我来看看宣传里有没有灌水

大家好，这里是K姐。一个帮助你把AI真正用起来的女子。

最近腾讯的混元 Hy3出了，WorkBuddy 直接能免费用到，大家抢着用都干排队了。

Hy3 是 4 月底发布的 Hy3 preview 升级版。在真实工作的模型盲测中，Hy3 均分优于 GLM 5.1。在推理、智能体、长上下文等任务更是比肩国内外更大尺寸旗舰模型（参数规模往往是 Hy3 的 2～5 倍）的效果。

既然 Hy3 的宣传说比肩更大尺寸（2-5倍）旗舰模型，比 GLM 5.1 实测强，那肯定要根据这个宣传测测的。我选择了两个参数量比 Hy3 高的：GLM 5.1，DeepSeek-V4-Pro，一个和他参数量差不多的：DeepSeek-V4-Flash，一起横评一下。是骡子是马，咱拉出来溜溜！

模型实测

case 1 前端设计

提示词：做一个 AI 模型横评 Dashboard。
内容包括：1. 顶部展示 4 个模型：hy3、GLM 5.1、DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash。2. 中间是评分矩阵：代码、推理、写作、视觉、速度、稳定性。3. 右侧展示当前选中模型的优缺点。4. 底部展示测试 case 运行记录。
设计要求：1. 不要做营销落地页。2. 要像专业 SaaS 工具，信息密度高但不乱。3. 支持桌面和手机。4. 有真实交互：切换模型、筛选测试类型、排序分数。5. 不要使用大渐变背景、玻璃拟态、空洞装饰。

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Hy3：

Hy3 完成度很高，信息架构最像真实横评工具：顶部 KPI、4 个模型卡、评分矩阵、右侧模型详情、雷达图、维度明细、优缺点、规格区、测试记录和筛选都齐了。桌面中段左侧有一块明显空白，造成页面浏览节奏不均。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 的结构清楚，做了 6 维度 × 4 模型的评分矩阵，选中列、筛选按钮、测试历史表都能工作。但设计辨识度偏弱，像“标准白底 SaaS 表格 demo”；矩阵区域有大块空白，页面密度控制不好；细节上少了模型画像、规格、图形化能力面板，记忆点不够。

DeepSeek-V4-Flash：

DeepSeek-V4-Flash 卡片、条形图、表格都很稳，视觉克制，没乱用装饰。但所谓“评分矩阵”只展示当前选中模型的 6 个维度，不是真正的四模型横向矩阵。信息层级少，像模型详情页 + 记录表，不太像完整横评工作台。

GLM 5.1：

GLM 5.1 页面没有跑起来。浏览器报了 Invalid or unexpected token，模型卡片、矩阵、详情、测试记录全都没渲染，只剩暗色外壳和空表头。

本 case 排名：Hy3 > DeepSeek-V4-Pro > DeepSeek-V4-Flash > GLM 5.1

case 2 3D物理交互

提示词：做一个 3D 小球迷宫。
要求：1. 使用 Three.js。2. 画面中有一个倾斜迷宫板和一个小球。3. 通过键盘方向键控制迷宫板倾斜。4. 小球会根据倾斜方向滚动。5. 有墙体、终点、失败洞口。6. 到达终点显示通关时间。7. 掉进洞口后重置。8. 要有基础物理效果，不能只是改坐标假装滚动。

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Hy3：

非常稳，本地自带 three.min.js，可直接跑；物理实现清楚，有倾斜板、滚动小球、墙体碰撞、洞口掉落重置、终点、计时、掉落次数、移动端 D-pad。按键后球的位置和计时都明显变化。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 思路很高级，用了 React Three Fiber + Rapier，构建也通过，说明知道该用物理引擎。但实际玩起来问题有点大，左右重力逻辑是混乱的，板子翘起来却往高处跑。

DeepSeek-V4-Flash：

有 canvas、有迷宫、有计时、有洞口和通关弹窗。缺点是游戏系统仍偏薄：洞口少、HUD 信息少、左右重力逻辑是混乱的，板子翘起来却往高处跑。。

GLM 5.1：

完成度很高，画面里有完整迷宫、墙体、多个失败洞口、终点、阴影、HUD、最佳时间、WASD/方向键、R 重开、鼠标视角旋转。但是上下左右重力逻辑都是混乱的，板子翘起来却往高处跑。

本 case 排名：Hy3 > GLM 5.1 > DeepSeek-V4-Pro > DeepSeek-V4-Flash

case 3 塔防游戏

提示词：做一个迷你塔防游戏。
要求：1. 地图上有固定路径，敌人沿路径移动。2. 玩家可以在空地放置炮塔。3. 炮塔自动攻击范围内最近的敌人。4. 敌人死亡掉金币。5. 每一波敌人数量和速度增加。6. 有生命值、金币、波次、暂停、重新开始。7. 炮塔至少有两种：单体高伤、范围低伤。8. 游戏要能平衡到至少玩 5 波。

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Hy3：

Hy3 有三种塔：箭塔、炮塔、冰塔，覆盖单体、AOE、减速；还有出售返还、暂停、重开、波次状态。UI 清楚，敌人血条、路径、塔位反馈都好，像一个完整小游戏原型。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 的React/Vite 版本，放塔和 5 波流程可用。但整体更像基础 Demo：只有两种塔、没有日志/出售/减速/敌人类型变化，视觉也比较简单。

DeepSeek-V4-Flash：

DeepSeek-V4-Flash 单文件完成度不错，能放塔、开波、击杀返钱，有事件提示和塔属性面板。短板是只有两种塔，敌人和策略深度一般，界面观感弱。

GLM 5.1：

GLM 5.1 的游戏结构很产品化：10 波、两种塔、多敌人类型、速度按钮、事件日志、右侧商店信息完整。但画面偏暗，战斗反馈不直观；塔类型少，也没有出售/升级。

本 case 排名：Hy3 > GLM 5.1 > DeepSeek-V4-Flash > DeepSeek-V4-Pro

case 4代码调试

提示词：下面这段 Python 代码用于找出数组中和为 target 的两个数下标，但有 bug。请指出 bug、给出修复代码，并补充 3 个测试用例。
def two_sum(nums, target):seen = {}for i, n in enumerate(nums):if target – n in seen:return [i, seen[n]]seen[n] = ireturn []

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Hy3：

Hy3 标准用例解释清楚，能指出 [2,7,11,15] 会 KeyError，修复代码正确，测试覆盖基本、重复、无解。只是对“只有 n == target – n 才正确”的表述略绝对，原始返回顺序如果严格要求 [0,1]，[3,3] 原代码也可能是反的。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 的修复和测试是对的，4 个用例覆盖也全。但解释里说 seen[n] 可能是“当前数字 n 的索引，即 i 本身”，这不严谨，因为 seen[n] = i 发生在判断之后，通常还没写入。

DeepSeek-V4-Flash：

DeepSeek-V4-Flash 明显错误，把问题误判成“返回顺序反了”，但仍然写 seen[n]，没有改成 seen[target – n]。标准用例 [2,7,11,15], target=9 仍会 KeyError，给出的测试自己都跑不过。

GLM 5.1：

GLM 5.1 准确抓到核心：判断的是 target – n in seen，所以返回必须取 seen[target – n]。还补充了 seen[n] 可能 KeyError 或命中旧重复值，解释很严谨。修复代码和测试都正确。

本 case 排名：GLM 5.1 > Hy3 > DeepSeek-V4-Pro > DeepSeek-V4-Flash

case 5 中文写作

提示词：请把下面这段话改成更自然的公众号正文，不要像 AI 写的。
原文：在人工智能快速发展的今天，Agent 已经不再只是一个技术概念，而是正在成为改变生产力的重要工具。对于普通人来说，理解 Agent 的意义非常重要，因为它不仅能够提升工作效率，还能够帮助我们重新思考人与机器的关系。

Hy3：

Hy3 审稿意识很强，能准确指出原文里的 AI 腔来源，改写也有公众号开头的抓力。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 干净，短、直接、不油腻。但信息量偏少，把 Agent 写成普通效率工具，少了“主动执行、多步骤任务、人机分工变化”这些关键点。

DeepSeek-V4-Flash：

DeepSeek-V4-Flash 虽然比原文口语化，但还保留了明显模板：不只是……、实打实地……、工作效率翻倍、重新想想。人和机器之间，到底谁该听谁的，这句也有标题党味。

GLM 5.1：

GLM 5.1 具体、有场景，不只说“提升效率”，而是写到订机票、整理文档、盯进度、报表、邮件、资料归档，读者能马上理解 Agent 的用处。语气也比较自然，没有太多模板句。小问题是“与其……不如……”用了两次。

本 case 排名：GLM 5.1 > Hy3 > DeepSeek-V4-Pro > DeepSeek-V4-Flash

case 6 约束遵循

提示词：请用 JSON 输出，不要 Markdown，不要解释。
任务：给一家 AI 编程工具设计 5 条中文广告语。
约束：1. 每条不超过 16 个汉字。2. 不能出现“效率”“智能”“未来”三个词。3. 每条都要包含一个动词。4. JSON 字段为 slogans，值为字符串数组。

Hy3：

Hy3 的JSON 格式规范，字段正确，刚好 5 条，全是中文短句，没有英文、空格、多余解释。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 的JSON 合规，文案更有画面感，但有几条偏长，比如：开口说需求，代码自己长、把想法丢进去就行。

DeepSeek-V4-Flash：

DeepSeek-V4-Flash 格式没问题，但约束遵循最弱。用了 bug、AI 这样的英文；改完bug直接上线、一人一AI撑起全栈，也比较夸张，像宣传话术。

GLM 5.1：

GLM 5.1 也很稳，5 条都短，节奏统一。但用了 Bug这个英文单词。

本 case 排名：Hy3 > DeepSeek-V4-Pro> GLM 5.1 > DeepSeek-V4-Flash

case 7 代码重构

提示词：下面函数已经在线上跑了两年，现在要支持优惠券、会员折扣、区域税率。请设计重构方案。
function calcTotal(items, user) {let total = 0for (const item of items) {total += item.price * item.count}if (user.vip) total *= 0.9total *= 1.06return Math.round(total * 100) / 100}
要求：1. 不要过度设计。2. 保留可测试性。3. 给出 TypeScript 代码。4. 给出单元测试样例。5. 说明哪些逻辑应该配置化。

Hy3：

Hy3 拆分纯函数、配置对象、税率/会员折扣/优惠券边界讲得清楚，工程判断稳。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 落地扎实、测试覆盖广、零依赖可跑。扣分点是 User 改成 membership，如果原线上是 vip 字段，会有兼容风险。

DeepSeek-V4-Flash：

DeepSeek-V4-Flash 思路方向对：常量配置化、计算顺序固化、不搞策略模式。但实现问题最多：优惠券先于会员折扣，且会员折扣按 subtotal 扣，组合券时容易和业务直觉不一致；固定券没有最终兜底，叠加多券可能算成负数整体像一版草稿。

GLM 5.1：

GLM 5.1 设计讲得好：配置注入、迁移节奏、哪些不要过度设计都说到了，尤其：先用旧硬编码配置回归，再接运营后台，很像真实工程处理。扣分点是代码片段也有小瑕疵，pricing.ts 没展示从 types.ts 导入类型，测试里 DiscountPolicy/TaxPolicy 也没导入，直接复制不一定能跑。

case 8 Excel自动化

提示词：我有一张销售表，字段如下：日期、销售员、城市、产品、销售额、成本、客户类型。
请设计一个 Excel 分析模板，要求：1. 自动计算毛利、毛利率。2. 按月份、城市、销售员生成透视分析。3. 找出毛利率低于 15% 的订单。4. 生成一个管理层看板。5. 给出需要使用的公式、透视表字段配置、图表类型。

Hy3：

Hy3 真实交付了 .xlsx，并且有生成脚本、公式列、条件格式、自动汇总、KPI 和 3 张图表。虽然没有真正创建 Excel 透视表，但给了透视字段说明。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 结构清楚，6 张 Sheet 的设计完整，KPI 公式和 FILTER 低毛利清单比较可落地。毛利率在透视表里用“毛利 / 销售额”的计算字段很严谨。

DeepSeek-V4-Flash：

DeepSeek-V4-Flash 方案有基本框架，但公式细节问题多：低毛利标记没有防除零，COUNTIF(I:I,<0.15) 少了引号，透视表毛利率建议也不够准确。

GLM 5.1：

GLM 5.1 很接近实际 Excel 搭建流程。超级表、透视表、低毛利预警、切片器、时间轴、阈值放到设置单元格，这些都很实用。但部分公式写法偏说明性质，比如 =总毛利/总销售额。

本 case 排名：Hy3 > GLM 5.1 > DeepSeek-V4-Pro > DeepSeek-V4-Flash

case 9 DCF估值

提示词：基于以下假设做一个 DCF 估值。
2026 年自由现金流 1200 万，之后 4 年增长率分别为 18%、15%、12%、8%。永续增长率 3%，WACC 10%。净债务 2000 万，流通股 1000 万股。
请计算：1. 显性期现金流现值。2. 终值。3. 企业价值。4. 股权价值。5. 每股价值。6. 做 WACC 9%-11%、永续增长 2%-4% 的敏感性分析。

Hy3：

Hy3 折现口径正确：2026–2030 五年现金流按 t=1..5 折现，2030 年末终值也折现 5 年，基准每股 21.95 元是对的，还实际生成了 HTML 报告和计算脚本。

DeepSeek-V4-Pro：

DeepSeek-V4-Pro 也有本地脚本，但核心口径错了：把 2026 年 1,200 万 FCF漏掉，只从 2027 年开始折现；终值也只折现 4 年，所以估值被抬高到 23.14 元。

DeepSeek-V4-Flash：

DeepSeek-V4-Flash和 DeepSeek-V4-Pro 犯了同一个 DCF 口径错误：漏掉 2026 现金流，终值折现期少一年。但比 DeepSeek-V4-Pro 差的是没有本地文件，解释也更短。

GLM 5.1：

GLM 5.1计算和口径严谨，明确写了估值日、年末现金流约定、终值折现 5 年，敏感性 5×5 也完整。结论里的终值占比、交叉验证提醒有金融建模意识，可惜没有生成本地交付文件。

本 case 排名：Hy3 > GLM 5.1 > DeepSeek-V4-Pro > DeepSeek-V4-Flash

测试总结

从测试结果来看，Hy3的宣传还是很实诚的，确实整体跑下来要比 GLM 5.1要强，我比较惊讶的是比DeepSeek-V4-Pro 都要强一点。Hy3 在前端、塔防、约束遵循、代码重构、Excel 自动化、DCF 这些题都拿到第一，尤其强在能交付：会生成文件、能跑页面、能把需求拆成真实产物。GLM 5.1 在代码调试、中文写作、DCF 口径这些需要判断力的题上很强，解释严谨，金融建模意识也好。DeepSeek V4 Pro 更像一个中规中矩的工程型选手，结构化能力不错，代码重构里还真的跑通了 20 个测试。DeepSeek V4 Flash 适合轻量任务。单文件页面、小型 Demo、快速草稿还可以，但一到需要严谨推理、约束遵循、复杂业务口径，就有点弱了。

一些分享

测下来，对 Hy3 的感觉挺明确：日常工作里真的可以拿来干活了。当然也要先说清楚，我这次测试用的是 WorkBuddy。腾讯自家的 Agent 接腾讯自家的模型，多少可能会有一点适配加成。但不管怎么说，最后跑出来的结果摆在那里：页面能跑、文件能交、复杂任务也能拆得住，整体完成度确实不错。更关键的是，现在在 WorkBuddy 里用 Hy3 还不用花钱，可以免费用两周。对经常跑代码、做页面、写分析的人来说，这基本等于先省下半个月 Token 费。后面如果接 API，价格也不算贵，甚至比 DeepSeek-V4-Pro 还低一点。还有一个我比较期待的地方：Hy3 已经接进了腾讯不少产品，比如元宝、微信读书这些。刚好这些也是我平时会用的工具。我也看到 Hy3 在 7 月 8 日上午 10 点左右算力消耗冲到峰值，后面还出现排队，下午排队率一度超过 50%。这说明一件事：觉得它好用的，应该不止我一个。这次测完，我会把 Hy3 放进日常工作备选里，希望国产模型越做越好。

作者：yuye&K姐投稿邮箱：tougao@kseek.ai