騰訊正在加速整合其AI模型研發力量。7月23日，騰訊宣佈將混元多模態模型部門與大語言模型部門合併，成立基礎模型部，由騰訊首席AI科學家姚順雨統一管理。這一調整標誌著騰訊正式結束了此前多模態與語言模型各自為戰的“雙軌制”，姚順雨的權責從大語言模型負責人升級為統籌語言模型、多模態、強化學習、Agent等全方向的基礎模型總負責人，混元進入資源整合的合力期。
調整前，多模態模型部門負責人為Linus，他曾任職京東數科首席科學家、阿里巴巴通義實驗室應用視覺團隊負責人。合併後，混元以大語言模型為核心，構建起覆蓋影像、影片、語音、3D生成的完整模型矩陣，核心目標是提升模型研發協同效率，探索全模態模型的智慧上限。
騰訊在智慧體應用層面也動作頻頻。7月22日，騰訊首個創意智慧體Miora全量釋出，這是國內首個多Agent協作驅動的多模態創意工作室。使用者只需提交需求，系統即可排程不同創意Agent完成圖片、影片、3D、UI等多模態創作。Miora內建記憶系統，可持續學習使用者審美偏好與創作習慣，並支援將工作流沉澱為可複用技能。據虎嗅瞭解，Miora內測使用者中超半數並非專業設計師，市場運營、研發等崗位人員均可藉助它完成宣傳圖、Demo素材製作，印證了智慧體降低專業創作門檻的核心價值。
辦公智慧體方面，騰訊WorkBuddy在2026年6月單月訪問量突破2000萬，穩居國內PC端AI原生辦公智慧體市場第一，訪問量超過第二、第三名總和。WAIC期間，WorkBuddy已釋出獨立APP，覆蓋iOS、Android、鴻蒙系統，成為首個登陸鴻蒙的通用智慧體應用。此外，WorkBuddy還聯合李未可推出X-AI記憶眼鏡，將AI入口延伸至可穿戴裝置；並推出“AI航海家+”出海工具，疊加七國政策、法律、稅務語料，成為通用能力加垂直語料落地的典型樣本。
在模型層面，混元Hy3沒有走堆高參數的老路。騰訊雲副總裁吳運聲表示，進入大規模商用階段，成本遠比峰值能力重要，企業不會為1%的效果提升支付數倍推理成本。Hy3釋出一週即登頂OpenRouter全球大模型呼叫量總榜，開發者用實際呼叫量認可了其價效比與穩定性。吳運聲認為，中美大模型技術差距正在縮小：美國廠商主要發力提升智力上限，中國廠商則是在保證智力水平前提下主打高性價比，一年前中美模型差距還十分明顯，如今中國開源模型的能力已經超過一年前美國的閉源模型。
關於智慧體落地的瓶頸，吳運聲指出，當下最大障礙並非技術能力本身，而是企業存量系統的適配困境。許多系統沉澱十幾年甚至幾十年，缺乏標準化介面，智慧體無法直接呼叫，必須先做適配改造。他判斷，絕大多數SaaS企業不會選擇推倒重來，行業主流方向是適配性迭代。騰訊的思路是覆蓋智慧體全生命週期，通過ADP智慧體開發平台實現構建、評測、釋出、嵌入、執行觀測、審計日誌、許可權管控的一體化管理。ADP與WorkBuddy分工明確：WorkBuddy是開箱即用的辦公效率工具，ADP則是面向財務、法務、客服、HR等核心業務場景的企業級平台。
從行業落地進度看，2026年企業級智慧體已進入快速增長期。騰訊雲企業級Agent客戶數、ADP平台智慧體數量同比增速均超100%。落地場景從營銷、客服向巡檢、傳媒內容生產等領域延伸。ADP在傳媒領域智慧體開發平台賽道已做到市場第一。騰訊的解法是前端靠FDE（現場交付工程師）對接定製化需求，後端將成熟方案沉澱為標準化的智慧體、技能和方法論，逐步實現規模化複製。
整個商業鏈路的最終落點是SkillHub技能生態，目前已沉澱7.8萬個AI技能，搭配SkillPay支付體系，打通技能分發、呼叫、支付全鏈路。吳運聲強調，企業選擇智慧體產品最在意的從來不是成本，而是可信、可控。騰訊提供底層平台、模型、產品能力，生態夥伴提供行業經驗與客戶資源，雙方優勢互補。縱觀騰訊AI佈局，已形成從底層算力、模型層、平台層到應用層的清晰產品梯隊，每層能力得以補齊，產品之間形成聯動，騰訊正悄然攥緊智慧體時代的話語權。