腾讯发了一代不开源的图像模型，两个第三方榜单里还查不到它

9 月 22 日上午 10 点 36 分，腾讯混元的官方微信公众号发出一篇文章，标题是《Hy Image3.5 preview 发布，为专业创作提供高性价比模型》1。

那一刻，杭州国际博览中心的主会场里，阿里云栖大会的开幕主论坛已经开到第 66 分钟——这场论坛 09:30 开场2。

37 分钟后，彭博社发出一条消息：腾讯发布了它最新、最好的图像生成模型，选在对手阿里开 AI 大会的同一天，signalling intent to catch up to industry leaders like ByteDance Ltd.——显露的是追赶字节这类行业领先者的意图3。

「追赶」是彭博自己下的判断。这个判断能核到多少，要看三件事：这家公司排在第几、这一代放出了什么、以及做这件事的是谁。

云栖大会的官方日程页写着：会期 9 月 22 日到 24 日，首日上午的「开幕式｜云栖主论坛」安排在 09:30 至 11:502。

腾讯这边的官方中文名是「混元图像 3.5 预览版」，英文写作 Hy Image3.5 preview，发布日由官方确认为 9 月 22 日14。

官方给的能力是：支持文生图与图生图，单次最多上传 5 张参考图，可基于历史上下文多轮创作与连续编辑，支持多种尺寸比例、最高 2K 分辨率输出4。三项升级方向写得很具体：文本渲染与布局、真实感与风格表现力、编辑一致性4。

价格也给了。腾讯云 API 的定价表是：输入不收费，输出（2K 分辨率及以下）中国区 0.15 元一张，国际区 0.024 美元一张，只对输出图片收费4。

接入清单有七个入口：元宝、WorkRally、OnSolo、Miora、WorkBuddy、ima，加上 Hy AI Studio 试用4。

彭博的稿子里还有一项当日行情：腾讯股价当天在香港涨超 7%，稿件没有把这次上涨归因于这场发布5。

腾讯自己给出的对比是这样：在数百名内部专业设计师参加的一场盲测（腾讯称 GSB 盲测）中，混元图像 3.5 预览版与字节的 Seedream 5.0 Pro 持平，略优于 Google 的 Nano Banana Pro 和阿里 Qwen-Image-3.0 Pro；对比前代混元图像 3.0 提升约 30%1。

官方没有公布题集、样本量、评测指标或胜率1。

彭博在同一段里写下了这一句：腾讯 didn't quantify its quality claims——它没有量化自己的质量主张5。

两家做盲测排名的第三方榜单，给的是另一组数字。

Artificial Analysis 的文本到图像榜，抓取于 9 月 22 日：榜首是 OpenAI 的 GPT Image 2.5 Sunburst (max)，Elo 1197；Google 的 Nano Banana 2 排第 6、Elo 1122，Nano Banana Pro 排第 10、Elo 1100；阿里 Qwen-Image-3.0-Pro 排第 14、Elo 1088；字节 Seedream 5.0 Pro 排第 15、Elo 1078；腾讯的 HunyuanImage 3.0 Instruct (Fal) 排第 65、Elo 964，HunyuanImage 3.0 (Fal) 排第 70、Elo 9456。榜单的「最近一个月新增」名单里没有混元 3.56。

arena.ai 的文本到图像榜（快照 9 月 8 日，614 万票、78 个模型）：OpenAI 的 gpt-image-2.5-sunburst 以 1421 排第一；Google 的 gemini-3.1-flash-image 排第 9、1261；字节的 seedream-5.0-pro 排第 10、1257；阿里的 qwen-image-3.0-pro 排第 11、1254；腾讯的 hunyuan-image-3.0 排第 31、1151，累计 173,099 次比较7。这张榜上同样没有混元 3.57。

两张榜的参评模型集与投票基数不同，同一个模型在两处的排名不能互换。同一代混元图像 3.0，在 arena.ai 是第 31 名、Elo 1151，在 Artificial Analysis 是第 70 名、Elo 94567。

腾讯上一代图像模型是开源发布的。混元图像 3.0 于 2025 年 9 月 28 日在 GitHub 与 Hugging Face 放出推理代码与模型权重，参数规模 80B，腾讯称它是「首个工业级原生多模态生图模型」89。今年 1 月 26 日，3.0-Instruct 也开源了10。

这一代不是这样。官方文本给出的使用路径只有三条：腾讯云 API、腾讯自家应用内、以及 Hy AI Studio 试用；GitHub、Hugging Face、ModelScope 这些权重入口一个都没有出现14。官方把这轮发布称作「持续迭代中的一个阶段」1。

参数规模这一栏也空着。前代 3.0 公布过 80B，这一代没有披露架构、参数量或训练数据量48。

对照就在两天前。9 月 20 日，阿里开源了 Qwen-Image-2.1，官方写明视觉生成部分只有 7B 参数，原生支持生成与编辑透明图像，权重放在 GitHub、Hugging Face 与 ModelScope11。这个开源比腾讯这轮发布早两天11。

彭博在稿子里写：腾讯 has lagged Big Tech peers in delivering boundary-pushing large language models——在做出有突破性的大语言模型这件事上落后于大型科技同行5。

彭博给的理由与腾讯的动作，都落在人身上：腾讯近期聘入前 OpenAI 研究者姚顺雨，由他重整公司的 AI 基础设施与评测标准，姚现在担任腾讯首席 AI 科学家，并公开批评过「为榜单分数而训练模型」；另一位专注计算机视觉的前 OpenAI 研究者（彭博写作 Tian Yonglong）于 7 月加入，现在负责混元团队下的视觉语言模型5。

把同期各家的节点排开：OpenAI 在 9 月 8 日发了 ChatGPT Images 2.512；Google 的 Nano Banana 2 在 2 月 26 日，Nano Banana Pro 在去年 11 月 20 日1314；字节的 Seedream 5.0 Pro 在 7 月 8 日，视频侧的 Seedance 2.5 在 7 月 31 日1516；阿里的 Qwen-Image-3.0 在 7 月 21 日17。这几家里，字节和阿里把最新一代放在 7 月，Google 在 2 月，OpenAI 在本月，腾讯发的是预览版。

腾讯挑选的对照物也说明问题：它把基线设成了去年 11 月的 Nano Banana Pro 和今年 7 月的 Seedream 5.0 Pro，而不是今年 2 月的 Nano Banana 211314。两份对照物里，最新的是两个月前的模型。

端内那一侧，腾讯给出的是一场灰度实验的结果：这款模型在元宝 App 提前灰度了两个月，生图整体请求量提升超过 50%，人像修图等精准编辑场景请求量提升 100%，海报制作与 Logo 生成等生产力场景提升 80%1。这三个百分比的比较基准，官方稿里没有交代，也没有第三方监测可比对1。

彭博还引了 Allspring Global Investments 组合经理 Gary Tan 的一句，用来解释市场为什么盯腾讯的 AI 进展：一些投资者正在把腾讯和 Meta 做类比，主要看微信的社交生态，以及微信支撑一个规模化个人 AI 助手的潜力5。

「追赶」这个判断，目前能核到的是三件事：彭博写的腾讯在 LLM 上落后、它靠挖人补课、以及这一代模型还没有进任何第三方榜。剩下那部分——它究竟追到了什么位置——要等两家榜单收录之后才有答案。