投资评级与核心观点 - 报告对腾讯控股维持“买入”评级，并给予708港元的目标价，对应19倍2027年预期市盈率 [6][10] - 报告核心观点是看好腾讯混元大模型Hy3的发布，认为其模型能力持续追赶一线水平，并通过普惠定价和开源策略推动生态繁荣，有望带动公司叙事与估值修复 [1][2][10] 公司事件与模型进展 - 腾讯于2026年7月6日正式发布第三代大语言模型“混元Hy3”，该模型采用MoE架构，总参数达2950亿，激活参数为210亿，最大支持256K上下文长度，并以Apache2.0协议开源并上线腾讯云API [1] - 腾讯在2026年1月启动大模型算力与基建重构，4月23日发布Hy3 preview版本，Hy3正式版在半年内完成从基建重建到新模型落地，延续了清晰陡峭的能力增长曲线 [2] - Hy3模型通过提升后训练数据质量与多样性、扩大强化学习算力规模，以更小的参数尺寸达到了比肩参数规模为其2-5倍的国内外旗舰模型的效果 [1][2] 模型能力与性能表现 - 模型能力重点升级了智能体能力，尤其在推理、智能体和长上下文任务上进步显著 [3] - 在基准测评中，Hy3相比preview版本在各类任务上全线提升：Agentic Coding任务中Terminal-Bench2.1得分从58.0提升至71.7，DeepSWE从0.9提升至28.0；Agentic Search任务中BrowseComp从67.1提升至84.2；Working Agent任务中SkillsBench从29.1提升至55.3，Hy-FinModelBench从26.6提升至69.0 [3] - 在270位专家真实工作任务盲测中，Hy3得分为2.67/4，高于GLM-5.1的2.51/4，优势集中在前端开发、数据与存储、CI/CD等领域 [3] - 模型在软件开发、办公生产、金融建模、前端设计、游戏制作等生产力任务上的进步尤其显著 [3] 模型体验与可靠性 - 用户体验从“能回答”升级为“能稳定完成任务、回答更可信”，在长对话中持续理解用户意图 [4] - 工具调用稳定性好，修复了多项基线可靠性问题，工具调用成功率与错误恢复能力提升 [4] - 幻觉率从12.5%降至5.4%，常识错误率从25.4%降至12.7%，显著减少事实混淆与捏造 [4] - 多轮测试问题率从17.4%降至7.9%，长对话基准MRCR得分从42.9%提升至75.1% [4] 定价策略与成本效益 - Hy3 API定价具有普惠性，输入价格为1元/百万Tokens，输出价格为4元/百万Tokens，约为当前主流模型定价的1/8，明显低于GLM-5.2的8/28元、Qwen3.7-Max的12/36元以及KimiK2.7Code的6.5/27元 [5] - 基于腾讯内部WorkBuddy的实测，Hy3正式版对比preview版本，办公Agent任务平均耗时缩短34%，任务成功率从72%提升至90% [5] - 在高频办公场景中，Hy3处理文档任务Token消耗降低47.4%，制作PPT任务Token消耗降低49.0%，同任务下实际算力成本显著下降 [5] 生态建设与业务整合 - Hy3采用Apache2.0协议开源，全球开发者可免费商用，并首日上线GitHub、HuggingFace、ModelScope等主流开源社区，以降低二次开发与场景适配门槛，拉动外部产业生态 [5] - 模型在业务侧的可用性已得到腾讯内部多场景业务的充分验证，已在WorkBuddy、元宝、ima、微信公众号等十余项腾讯业务中深度应用，另有近50个业务排队接入 [5][10] 财务预测与估值 - 报告维持对腾讯2026-2028年的收入预测，分别为8229亿元、9000亿元和9890亿元 [10] - 报告维持对腾讯2026-2028年的Non-GAAP归母净利润预测，分别为2733亿元、3057亿元和3437亿元 [10] - 基于2026年7月13日457.60港元的收盘价，公司总市值为4.16万亿港元，总股本为90.93亿股 [6] - 报告给出了详细的财务预测表，预计2026-2028年营业收入同比增长率分别为9%、9%和10%，Non-GAAP归母净利润同比增长率分别为5%、12%和12% [11] 模型基准测试详细对比 - 报告通过图表详细对比了Hy3与其他主流模型在多个基准测试中的表现 [15][17][18][19][20] - 在SWE-bench Multilingual测试中，Hy3得分为75.8分，低于GLM-5.2的83.0分和ClaudeOpus4-8的84.4分 [21] - 在SWE-bench Pro测试中，Hy3得分为57.9分，较Preview版的46.0分提升超过25%，但低于GLM-5.2的62.1分 [21] - 在Terminal-Bench2.1测试中，Hy3得分为71.7分，低于GPT-5.5的84分和GLM-5.2的81.0分 [22] - 在BrowseComp测试中，Hy3得分为84.2分，与GPT-5.5的84.4分几乎持平，表现突出 [24] - 在GPQA Diamond测试中，Hy3得分为90.4分，接近GPT-5.5的93.6分 [25]