腾讯云谈MaaS落地挑战：从混元研发体系重构到推理优化

10月30日，在2026腾讯全球数字生态大会“模型与MaaS服务专场”上，腾讯云MaaS产品中心总经理邹辉谈到，模型能力持续增强，百万Token调用成本从“元”降至“角”甚至“分”，Agent也从对话接口逐渐发展为能够规划和执行任务的智能主体。随着应用门槛降低，企业关心的问题越来越具体：模型能力是否匹配业务、成本能否控制、服务是否稳定、复杂任务能否真正完成。

今年3月，一项研究分析了43套Agent评测基准，涉及超过7.2万项任务，并与美国劳动力市场的1016种职业进行对照，结果发现现有评测高度集中于编程等计算机相关任务，管理、法律等大量真实工作场景覆盖不足。混元在研发过程中，除Terminal-Bench、DeepSWE等公开基准及Arena等第三方评测平台外，还组织163名内部高频使用大模型的业务专家，围绕软件工程、游戏开发等四类典型场景开展盲测。目前腾讯已建立覆盖9大业务方向的内部评测体系。

评测方式的变化与混元研发体系调整同步发生。2025年12月，混元启动研发体系重组；2026年1月，重点升级后训练基础设施，以适应智能体长程推理任务需求，此后逐步形成每两到三个月进行一次重大版本迭代的节奏。模型与产品联合设计是其中重要一环，WorkBuddy、CodeBuddy等产品连接着大量具体任务，为模型研发提供了更具体的优化方向。

腾讯云TI-ONE产品总监王仿坤将生产级推理的难点归纳为性能、成本和运营三方面：Prefill和Decode阶段对算力需求不同，算子效率、并行通信、缓存策略及长尾时延都会影响推理性能；异构算力适配与资源闲置影响使用成本；模型上线后还需具备可观测、弹性伸缩和平滑更新能力。作为训推一体化平台，TI-ONE向下兼容并调度国产及海外异构算力，向上支撑TokenHub等MaaS服务及企业专属部署。