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腾讯 Hy3 免费到7月21，我薅了几天，跟 DeepSeek/Kimi 比完说点真话 腾讯于7月6日正式发布混元Hy3模型，采用MoE架构（295B总参/21B激活）、256K上下文，完全开源且定价极低（输入1元/百万tokens）。相比4月preview版，正式版在Agent长链路稳定性、抗幻觉（幻觉率从12.5%降至5.4%）和任务成功率（WorkBuddy从72%升至90%）上显著提升。优势在于性价比、腾讯生态整合和Apache 2.0协议；短板是上下文仅256K，且21B激活上限限制了绝对能力，在长文档分析和编程极限上不及DeepSeek V4、Qwen3.7-Max等竞品。建议：适合成本敏感的Agent场景（可先用OpenRouter免费档验证到7月21日）。Hy3不是“国产最强”，而是实用派性价比之选。
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微信小微上手实测：14亿用户的微信，终于装上了 AI 大脑 微信更新至8.0.75后，主页新增绿色机器人图标，即AI助手“小微”。其能力分四层：操控微信（发消息、提醒等，需二次确认）、调用小程序（点外卖、打车等，但复杂小程序适配差）、内容理解（总结公众号/PDF、分析朋友圈）、生成小工具（描述即可创建，仅自用）。背后主力模型为微信自研的WeLM-V4（MoE架构128K上下文，成本极低），复杂任务调用DeepSeek兜底。当前局限包括：不能读群聊、确认过多、仅被动响应、复杂小程序卡顿、小工具不可分享等。作者认为小微并非独立App，而是嵌入微信的AI基础设施，定位“辅助不越位”，从“人找服务”转向“AI找服务”，对开发者而言未来服务需适配AI调用。与支付宝“阿宝”正面对撞，胜负在于谁能将AI融入日常习惯。
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我的 AI 助手中枢：OpenClaw + Hermes + Hindsight 怎么搭起来的 本文介绍了作者的多智能体架构：Hermes为大脑（负责写代码、复杂任务、定时任务和技能管理），OpenClaw为手脚（负责多平台聊天、文件处理、博客写作和搜索），Hindsight作为共享记忆库（基于PostgreSQL，自动记录对话偏好，两Agent可独立或共享记忆）。其他组件包括Curator（自动整理技能，72个减至53个）、Agent Mail（独立邮箱身份）、New-API（统一模型网关）、SearXNG/Tavily（搜索）等。基础服务全部自建或利用免费额度，月成本仅模型token消耗。架构实现专业分工，任务自动流转，记忆互通，技能自动维护，运行顺畅。
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美团 LongCat-2.0 发布：国产六大模型横向对比，到底谁才是 Agentic Coding 之王？ 美团发布LongCat-2.0：1.6T MoE全程国产算力训练，MIT开源。该模型曾匿名挂载OpenRouter，获全球调用量前三。架构亮点包括稀疏注意力（LSA）、零计算专家及MOPD多专家融合，专攻Agentic Coding。与DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2等五款模型对比：SWE-bench Pro得分59.5%，仅次于GLM-5.2（62.1%），但价格更具优势（折扣输出¥8/M tokens）。文章强调，全程国产算力是其最大突破，标志着国内AI芯片已能支撑顶级模型训练，且专注Agentic Coding赛道，是DeepSeek V4 Pro的有力替代。
