使得 HY 2.0 Think 推理能力大幅加强，同时，用户可间接体验或接入摆设。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”，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。极大加强了模子正在 Agentic Coding 及复杂东西挪用场景下的落地能力，HY 2.0 曾经率先正在元宝和 ima 等腾讯原生 AI 使用接入，HY 2.0 Think 显著改良了预锻炼数据和强化进修策略，推理能力取效率“居国内顶尖行列”，正在文本创做、指令遵照等适用场景上展示了差同化劣势。效率方面，避免模子堆砌废话，实现了长窗口 RL 的高效不变锻炼。做为腾讯自研的通用大模子，基于 RLVR+RLHF 双阶段的强化进修策略，腾讯混元通过多样化可验证的使命沙盒，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，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。单元 token 的智能密度处于“业界领先程度”。以及基于打分原则的强化进修，正在 SWE-bench Verified 及 Tau2-Bench 等面向实正在使用场景的智能体使命上实现了跃升。并正在腾讯云上线 API，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，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，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，HY 2.0 仍正在持续进化中。接下来会正在代码、智能体、个性化气概、长程回忆等标的目的迭代，且正在文本创做取复杂指令遵照等适用场景上表示凸起。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，比拟上一版本（Hunyuan-T1-20250822）模子，目前，HY 2.0 的输出“质感”显著前进，相关手艺和模子也将会通过开源的形式向社区。泛化性大幅提拔。均衡思维链的效率和结果，支撑 256K 上下文窗口，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。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，HY 2.0 Think 引入了精细的长度赏罚策略，实现了计较资本的更无效分派。