挖人、架構(gòu)重組、技術(shù)開源、場景落地，騰訊AI正迎來發(fā)展新階段。

在大眾印象里，騰訊在AI領(lǐng)域的發(fā)展風(fēng)格常被認(rèn)為是穩(wěn)健且偏于克制的。

但臨近2025年末，從頂尖人才加盟到產(chǎn)品技術(shù)迭代，再到內(nèi)部組織架構(gòu)調(diào)整，一系列密集動作釋放出明確信號：這家科技巨頭正在全力加速AI布局。

12月17日，據(jù)機器之心報道，前OpenAI研究員、清華校友姚順雨（Vinces Yao）正式加入騰訊，擔(dān)任「CEO/總裁辦公室」首席AI科學(xué)家，直接向騰訊總裁劉熾平匯報工作。

與此同時，騰訊宣布升級大模型研發(fā)架構(gòu)，新成立AI Infra部、AI Data部及數(shù)據(jù)計算平臺部，全面強化AI研發(fā)體系的核心能力。

除了人事與組織調(diào)整，同一天騰訊還發(fā)布并開源了國內(nèi)首個可實時交互的混元世界模型1.5（WorldPlay）。

若拉長時間線來看，從混元2.0采用MoE架構(gòu)實現(xiàn)推理效率領(lǐng)先，到混元3D模型下載量突破300萬，再到騰訊混元、騰訊優(yōu)圖實驗室等系列模型與工具的開源動作，騰訊在技術(shù)迭代、開源貢獻(xiàn)及人才儲備上的提升有目共睹。

姚順雨曾在博客中探討AI發(fā)展「下半場」的邏輯，強調(diào)智能體與認(rèn)知架構(gòu)的重要性。如今，這位在思維樹（ToT）、ReAct等領(lǐng)域有突破性成果的青年科學(xué)家加入騰訊，并統(tǒng)管AI Infra與大語言模型兩大核心部門，騰訊AI的戰(zhàn)略路徑已逐漸清晰：通過頂尖研究與扎實工程能力的深度融合，為用戶打造真正實用的AI產(chǎn)品。

持續(xù)強化模型核心能力

上層應(yīng)用的繁榮發(fā)展，離不開底層基礎(chǔ)模型的堅實支撐。

在此次架構(gòu)調(diào)整中，新成立的AI Infra部位居關(guān)鍵位置，負(fù)責(zé)構(gòu)建大模型分布式訓(xùn)練、高性能推理服務(wù)等核心技術(shù)能力。

在模型層面，騰訊混元此前已展現(xiàn)出強勁的迭代速度。最新發(fā)布的混元2.0在復(fù)雜指令遵循和文本創(chuàng)作方面表現(xiàn)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平；在3D生成領(lǐng)域，騰訊混元3D系列模型已成為全球最受歡迎的開源3D模型之一，社區(qū)下載量超300萬，且推出的混元3D 3.0將建模精度提升了3倍。

姚順雨的加入，不僅帶來算法領(lǐng)域的前沿視野，更關(guān)鍵的是他同時負(fù)責(zé)模型與Infra的管理。這種模型與基建一體化的管理模式，有助于加強算法研發(fā)與底層算力之間的融合，讓基礎(chǔ)設(shè)施更好地適配模型演進需求，同時也能讓模型訓(xùn)練更高效地利用算力資源。

對外部而言，這也讓混元大語言模型未來的進化速度與發(fā)展上限更值得期待。

模型與工程能力的深度協(xié)同

如果說騰訊混元大模型的持續(xù)進化是為了打造更強勁的「心臟」，那么要讓AI真正在業(yè)務(wù)場景中落地應(yīng)用，還需要一套精密協(xié)同的「骨骼」系統(tǒng)。

這正是騰訊AI工程化落地一直在推進的方向——通過從模型、工具到應(yīng)用的完整布局，逐步填補模型技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)實際落地之間的鴻溝。

工程化能力首先體現(xiàn)在底層算力基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)化上。據(jù)悉，騰訊通過軟硬一體化策略，針對星脈網(wǎng)絡(luò)與高性能存儲進行專項調(diào)優(yōu)，將模型訓(xùn)練綜合性能提升了30%。

同時，騰訊云將支撐大規(guī)模訓(xùn)練的同源技術(shù)能力沉淀為TI平臺，核心解決模型「訓(xùn)不動」「調(diào)不準(zhǔn)」的工程難題。該平臺不僅支持算力潮汐調(diào)度，還實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)處理到部署的全鏈路打通。無論是車企精調(diào)模型還是私有化部署需求，騰訊云TI平臺都能提供標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)級生產(chǎn)流水線，讓大模型開發(fā)實現(xiàn)軟件工程式的標(biāo)準(zhǔn)可控。

在夯實底座與開發(fā)流程后，模型組件方面，騰訊優(yōu)圖實驗室也開源了一系列小而精的模型能力，針對性解決大模型落地的工程痛點。這些開源項目并非孤立的技術(shù)點，而是具備高協(xié)同性的技術(shù)棧，通過模塊化集成，能形成從組件到完整方案的體系化輸出。

騰訊似乎正通過這類連續(xù)的開源動作，為加速智能體落地盡可能掃除障礙、創(chuàng)造更多價值。

據(jù)機器之心獲悉，針對AI如何讀懂復(fù)雜文檔的問題，騰訊優(yōu)圖實驗室即將開源Youtu-Parsing。它如同經(jīng)驗豐富的專家，能清晰處理「雜亂無章」的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?？舍槍斎氲膹?fù)雜文檔，完成從全局到局部的精細(xì)化處理，既實現(xiàn)文檔整體布局的精準(zhǔn)分析，又能針對性提取圖表、文本塊、數(shù)學(xué)公式、表格等關(guān)鍵元素，有效解決復(fù)雜排版文檔的信息還原問題，為大模型提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。

針對AI「記不住」和「幻覺」等問題，騰訊優(yōu)圖實驗室此前開源了Youtu-embedding和Youtu-graphrag組合。前者賦予AI在海量知識庫中精準(zhǔn)定位信息的能力，后者通過知識圖譜技術(shù)將碎片化信息串聯(lián)成邏輯鏈條，相當(dāng)于給AI裝上「導(dǎo)航地圖」，讓推理有據(jù)可依，顯著減少錯誤輸出的情況。

為讓AI突破對話框限制、執(zhí)行更復(fù)雜任務(wù)，騰訊優(yōu)圖實驗室還開源了Youtu-agent框架。該框架在設(shè)計之初就融入「自我進化」能力，可根據(jù)自然語言描述自動創(chuàng)建任務(wù)所需工具并配置相應(yīng)智能體。

框架還設(shè)計了兩種強化學(xué)習(xí)優(yōu)化方案提升智能體表現(xiàn)：一種優(yōu)化訓(xùn)練infra，讓開發(fā)者搭建的Agent能實現(xiàn)端到端訓(xùn)練；另一種無需額外訓(xùn)練，通過引入練習(xí)經(jīng)驗即可增強Agent能力。

憑借這些技術(shù)，該框架在多項評測中取得出色成績。

在WebWalkerQA評測中，基于DeepSeek-V3.1達(dá)到71.47%的準(zhǔn)確率，刷新開源效果SOTA；使用開源模型QwQ時，無需訓(xùn)練也能達(dá)到SOTA效果。

在GAIA（文本子集）測試中，基于DeepSeek-V3的Pass@1指標(biāo)達(dá)到72.8%，無需依賴Claude或GPT等閉源模型，充分驗證了框架強大的研究價值與應(yīng)用潛力。

這些模型工具也為平臺層面的落地做了良好承接。

今年年中，騰訊云推出智能體開發(fā)平臺（ADP）。依托騰訊混元大模型的底層能力及優(yōu)圖等前沿實驗室的算法能力，企業(yè)無需組建龐大算法團隊，通過「低代碼」甚至「無代碼」的拖拉拽操作，幾分鐘內(nèi)就能構(gòu)建專屬的客服助手、數(shù)據(jù)分析師或代碼編寫助理。最新版本支持對接第三方數(shù)據(jù)庫和工作流，并新增應(yīng)用評測工具，進一步降低企業(yè)構(gòu)建AI應(yīng)用的門檻。

應(yīng)用落地多領(lǐng)域開花

技術(shù)加速的最終目標(biāo)是創(chuàng)造價值。在「研究+工程」雙輪驅(qū)動下，騰訊的AI能力已在多個垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化落地。

金融領(lǐng)域中，保險行業(yè)作為知識密集型與人力密集型的典型代表，AI提效效果尤為顯著。東吳人壽依托騰訊云ADP構(gòu)建公司級智能體開發(fā)平臺「東吳天樞」，打造了「東吳智腦問+」「蘇惠保智能快賠助手」等多個智能體。理賠處理時效從傳統(tǒng)人工審核的3-5天驟降至3分鐘以內(nèi)，預(yù)計每年支撐上萬起理賠案件，大幅節(jié)省運營成本。

傳媒領(lǐng)域，廣東廣播電視臺基于騰訊云ADP打造「AI內(nèi)容服務(wù)平臺」，用于處理直播素材、輔助寫稿等工作。過去記者編輯需幾十分鐘剪完一條視頻，現(xiàn)在最快僅需十分鐘甚至幾分鐘。今年全運會期間，AI累計輔助廣東臺生產(chǎn)百余條爆款內(nèi)容，整體效率提升40%。

企業(yè)營銷側(cè)，絕味食品基于騰訊云智能體開發(fā)平臺打造營銷云Agent，智能體發(fā)起的活動內(nèi)容點擊率比人工專家高出40%，支付轉(zhuǎn)化率是人工組的2.4倍，交易金額達(dá)3.1倍。

能源與制造領(lǐng)域，針對電網(wǎng)設(shè)備分布廣、人工巡檢難的痛點，騰訊協(xié)助訓(xùn)練的電力視覺大模型展現(xiàn)出高檢出率與泛化能力，能有效適應(yīng)不同電網(wǎng)場景，切實保障電力生產(chǎn)安全；醫(yī)療健康領(lǐng)域，騰訊健康小程序中的AI健康管理助手，已能自動解讀體檢報告、深入解析異常指標(biāo)，并為用戶制定個性化健康管理計劃，讓醫(yī)療服務(wù)更具溫度。

從底層架構(gòu)調(diào)整、人才引進，到平臺層系列工具及開源組件的整合，再到上層多場景落地，騰訊正構(gòu)建一個緊密聯(lián)動的AI發(fā)展飛輪。

當(dāng)然，按下加速鍵并不意味著競爭格局已定。

AI是一場漫長馬拉松已成為行業(yè)共識，騰訊面臨的挑戰(zhàn)依然存在：如何在龐大生態(tài)體量下保持敏捷性？如何在工程化的確定性與前沿探索的不確定性之間找到動態(tài)平衡？

這些問題，都需要時間給出答案。

本文來自微信公眾號「機器之心」（ID：almosthuman2014），編輯：冷貓，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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