文章摘要
腾讯混元Hy3大模型接入金融AI服务商核心产品的AI投研工作台「PaiWork」。PaiWork于2026年4月发布，是业内首款AI投研工作台。Hy3在复杂推理、上下文理解、任务规划与工具调用上能力突出，且调用成本低，契合PaiWork场景需求。该服务商产品已服务超8000家机构逾11万用户，Hy3也将扩大合作探索应用价值。

腾讯混元Hy3大模型已正式接入金融AI服务商旗下核心产品的AI投研工作台「PaiWork」，成为该平台多模型基座体系中的新增成员，将全面融入专业投研的真实工作流程。

PaiWork于2026年4月正式发布，是业内首款AI投研工作台。它在原有问答助手PaiPai的顶尖推理能力基础上，进一步集成了全球金融数据库、AI Agent、投研专属技能与在线文档协作能力，用户仅需一句自然语言指令，就能驱动AI完成数据分析、建模、PPT生成等全链路投研工作。

专业问答仍是PaiWork的核心能力之一。不同于普通的日常提问，投研问题往往带有大量限定条件，需要跨多份材料比对分析和连续追问。比如研究员不会简单询问“这家公司怎么样”，而是会提出“结合最近三个季度的公告，解释毛利率变化的主要来源”这类精准问题，这要求模型能够读懂专业语境，在长文本材料中抓取关键证据，并保持前后一致的分析主线。Hy3在复杂推理与上下文理解方面的突出能力，为PaiWork的专业问答场景提供了更强劲的底层模型支撑。

在更复杂的投研任务中，AI需要完成的不再是单轮问答，而是要读懂目标、拆解执行步骤并调用相应工具。例如用户提出“拆解某公司近十年的单店模型”，背后涉及数据取数、清洗、建表、核对来源等一系列连贯动作，对模型的长链路任务执行能力提出了更高要求。Hy3在Agent任务规划与工具调用上的出色表现，恰好与PaiWork的多步骤任务执行场景高度契合，进一步丰富了复杂任务执行中的模型选择与支持能力。

专业投研属于典型的高频、长文本、重推理场景，除了模型本身的能力之外，调用成本也是决定AI工具能否被持续广泛使用的关键因素。Hy3采用高性价比的普惠策略，较低的调用门槛让投研问答、长文档处理和多步骤Agent任务具备了规模化落地的基础。

作为AI驱动的金融数据与生产力服务商，旗下核心产品早在2023年就以“AI纪要助理”切入市场，率先跑通了AI投研的商业化闭环。后续该产品从会议场景的听会、录会、生成纪要等基础功能，逐步拓展至“公司一页纸”“业绩点评”“调研大纲”等AI Agent矩阵，并在2026年4月推出AI投研工作台PaiWork，通过开箱即用的投研工作环境，帮助机构投研人员完成复杂任务交付与研究成果沉淀，以人机协同的全新范式重塑投研工作流，让投资回归思想表达本身。目前该产品已累计服务超过8000家金融、资管等机构的逾11万名用户。

腾讯混元Hy3于2026年7月正式推出，是一款融合快慢思考的大模型，采用MoE架构，总参数295B，激活参数21B，支持256K上下文长度。通过进一步提升后训练的算力规模以及数据质量和多样性，Hy3以较小的模型尺寸首次实现了比肩国内外大尺寸旗舰模型的效果。发布首周，Hy3的API调用量较上一代增长68倍，登顶OpenRouter全球大模型调用量总榜。

真实场景的落地应用一直是腾讯混元模型的核心追求之一。在与该金融AI服务商持续深化AI投研场景实践的同时，Hy3也将持续扩大外部合作，进一步探索大模型在生产力场景中的应用价值。

PaiWork体验路径：

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