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让大模型 "读得更长" 一直是 Agent、深度推理和海量资料整合等场景的刚需，但标准全注意力机制的计算量随序列长度呈平方级增长，始终是横亘在长上下文建模面前的三座大山。
7 月 15 日，腾讯 Robotics X 实验室以及福田实验室联合腾讯混元推出两款具身智能基座模型 —— 具身 VLM 基座模型 Hy-Embodied-VLM-1.0 以及 具身世界认知基座模型 Hy-Embodied-RxBrain-1.0，不仅让具身大脑能够 “看” 懂现实世界，还学会同时推理和想象。
7月6日，腾讯混元Hy3正式版发布。
昨天，腾讯混元 Hy3 正式版上线，小程序更新了「成长计划」：小程序开发者的可以获得 10 亿的文本 Token，和 10 万张生图额度→ 10 亿 token 按官方 API 价折算，约 1000～4000 块
南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列（HYDRA，HYDRA-X）工作挑战了这个惯例，用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer，帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer，使其同时具有理解和生成的能力，进而同时作为理解和生成的Autoencoder，来支持原生多模态模型（Unified Multimodal Models）的训练。
过去一年，Mobile/Phone-use Agent在各类评测榜单上进展很快。
大语言模型的RL技术已日趋成熟，多模态生成模型的强化学习训练却仍在“各自为战”——图像扩散模型一套流程、视频生成另一套标准、VLM和LLM又有不同的技术栈。
腾讯混元团队刚刚开源了一份硬核解决方案：推出极致量化压缩版本翻译模型Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit，把支持33种语言的翻译大模型压缩至440MB。无需联网，下载后即可在手机本地运行 。官方测试显示，其翻译质量优于谷歌翻译。
在 AGI-Next 前沿峰会上，腾讯姚顺雨举了一个很生活化的例子：当你问 AI “今天吃什么” 时，真正限制答案质量的，可能不是模型不够大，也不是推理不够强，而是它不知道你今天冷不冷、想不想吃热的、最近和朋友聊过什么、家人又有什么偏好需要纳入考虑。
今日，腾讯混元开源翻译模型Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit。该模型仅0.4G，就实现了33种语言高质量互译，且下载后可直接在手机本地离线运行，翻译表现优于谷歌翻译。这一原始模型的参数规模为1.8B，为降低用户手机内存压力，腾讯混元团队通过量化压缩推出了适配中高性能手机的2-bit、适配全系列手机的1.25-bit两种方案，模型体积分别被压缩至574MB、440MB。