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今日（5月7日），港股科技股在AI概念的推动下表现继续抢眼。截至发稿，腾讯控股（00700）报478港元，涨超3%；阿里巴巴-W（09988）大涨4.5%，报140.3港元，恒生科技指数涨2.58%。
今日，腾讯混元公布最新数据：自上线以来，Hy3 preview的Token调用量持续增加，目前总量已超过上一代版本模型Hy2的10倍，尤其是代码和智能体类场景的Token调用量增加明显——在WorkBuddy、Codebuddy以及Qclaw类应用中，总增长幅度超过16.5倍。
Token（词元）是衡量AI活跃度与处理规模的核心指标，已被业内公认为AI时代的通用计量单位。AI智能体的广泛应用，使Token消耗规模激增，直接推高了算力需求——从芯片到模型到云服务，整个AI产业链进入全面的提价周期。
模型重构催生爆发式增长
据介绍，Hy3 preview是腾讯混元进行技术重构后推出的首个模型。该模型采用快慢思考融合的混合专家（MoE）架构，总参数量达2950亿，激活参数量为210亿，支持256K的长上下文窗口。在功能表现上，SWE-Bench Verified得分达74.4%，较Hy2的53%显著提升，推理效率提升高达40%，整体成本大幅降低。
来自OpenRouter的公开数据显示，Hy3 preview在过去一周的Token调用量排到了周榜总榜以及市场占有率“双第一” ，在编程和工具调用场景下的调用量也位居榜首。调用量最多的APP排行榜前五名均为国际主流智能体和代码类应用。
一位AI开发者在社交媒体上评价称，该模型在“工具调用的成功率、代码生成的可靠性上表现优秀”，是一个 “Agent-First”的模型，在指令遵循的准确性上也令人印象深刻。
腾讯混元相关负责人表示，Hy3 preview主打实用，上线之初便在OpenRouter开启限免活动，以便搜集用户真实场景中的反馈。模型调用量的持续增长，以及正负两面反馈的获取，为后续迭代提供了明确方向。
目前，Hy3 preview已全面接入腾讯多个产品，包括腾讯元宝、QQ浏览器、微信读书等业务场景。在CodeBuddy和WorkBuddy等智能体应用中，Hy3 preview的首次响应速度提升了54%，任务平均完成时间缩短47%，任务成功率维持在高位。
腾讯介绍，未来，腾讯混元还将继续在OpenRouter上以极具性价比的价格提供API接入服务，并通过多样化的Token Plan以及开源等形式继续服务全球开发者。
Token井喷催生全产业链涨价潮
腾讯混元Hy3 preview的爆发式增长并非孤例。
AI原生基础设施公司无问芯穹也透露，截至今年4月底，其无问芯穹Agentic MaaS大模型服务平台的日均Token调用量相较于去年底增长超20倍。智谱API披露，截至2026年第一季度，智谱API价格较2025年底提升约83%，同期调用量仍增长400%，呈现“量价齐升” 。
据国家数据局局长刘烈宏在国新办举行的新闻发布会上披露，到今年3月，我国日均Token调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，相比2025年底的100万亿，三个月时间又增长超40%。
Token量的井喷正在重塑整个AI商业生态。一年前还在打价格战的国产大模型厂商，如今集体选择涨价。
今年以来，国产Token进入持续涨价通道。据阿里云公告，3月中旬因全球AI需求爆发及供应链成本上涨，AI算力、存储等产品价格上调5%至34%，其中平头哥真武810E等算力卡产品涨幅达34%；一个月后，部分模型单元服务价格再次上调2%至7%。腾讯云旗下AI编程助手CodeBuddy与WorkBuddy随后提价，企业旗舰版涨幅约154%，企业专享版涨幅达100%，这已是腾讯云年内的第三次涨价。“国产大模型第一股”智谱今年也宣布多轮涨价，GLM5.1 API涨10%，并首次在核心场景实现与海外头部厂商的价格对齐。
在消费端，5月4日，豆包在免费服务基础上新增付费版本，每月收费从68元至500元不等，主要覆盖PPT生成、数据分析、影视制作等复杂任务和生产力场景。豆包官方回应称，相关方案细节目前还在测试阶段，正式上线时会通过官方渠道发布完整信息。
企业按Token付费，开发者按Token核算成本，商业模式围绕Token的消耗与产出来构建——至此，AI真正完成了从技术验证到商业落地的关键跨越。
2026年的港股市场，国产AI产业链展现出强劲的爆发力。智谱以超600%的升幅跑赢大市，MiniMax亦录得近400%的升幅。从芯片到模型再到应用端，AI正在重塑整个科技行业的估值逻辑。
此前，IDC发布报告预测，到2030年，全球活跃的AI智能体（Agent）数量将达22.16亿，较2025年的2860万增长近80倍，年复合增长率139%。同期厦门配资平台，AI执行任务量将从440亿次飙升至415万亿次，年均增长524%；底层Token消耗将暴增3418%，达152667 PetaTokens。这表明企业对AI的依赖将显著加深，单个Agent任务负荷、决策复杂度及算力需求将持续攀升，对系统工程能力提出更高要求。
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