微信不只想做 AI 功能的入口——它开始自己做模型了。
8月12日至13日，腾讯微信团队正式在 X 平台公布了大语言模型系列 WeLM（WeChat Large Language Model），主打资源效率，面向微信生态内的 AI 规模化落地。80B 版本已接入微信 AI 助手「小微」，617B 版本正在开发中。
两个规格：80B 已部署，617B 在研
根据官方公布的信息，WeLM 系列目前明确两个规格：
| 模型 | 总参数量 | 激活参数量 | 状态 |
|---|---|---|---|
| WeLM-80B | 800亿 | 30亿 | ✅ 已上线，接入小微 |
| WeLM-617B | 6170亿 | 230亿 | 🔨 开发中 |
两个版本均采用混合专家（MoE）稀疏架构，核心目标是「用更少的激活参数实现更强的能力」。
WeLM-80B：已经在小微里跑着了
已上线功能：聊天与搜索、使用微信原生功能、调用小程序服务。
用户现在和「小微」对话时，背后跑的就是 WeLM-80B。可以让小微帮忙总结朋友圈、查聊天记录、调用小程序——这些看似「普通」的功能，实际上是微信生态内最高频的 AI 需求。
WeLM-617B：面向更复杂的微信任务
617B 版本定位更高端，面向微信生态内的复杂任务：
- 智能小程序开发：让 AI 辅助生成和调试小程序
- 小微工具生成：根据用户描述生成定制化小工具
技术博客：三个方向同时推进
微信 AI 团队在 WeLM Blog（welm.weixin.qq.com）同步发布了三篇技术博客：
- 以适度资源构建高效稀疏 MoE 模型：在不足 14T tokens 的语料上训出高性价比的 80B-A3B MoE 模型
- 初探 WeLM-258B MoE 模型后训练：分享后训练阶段的核心流程与关键实践
- Hidden Decoding：通过 Vocab Embedding 复制扩展序列长度，不增参数量但大幅提升计算效率
和混元什么关系？
这是腾讯内部的「双线作战」问题。混元（Hunyuan）是腾讯 TEG 出品的通用大语言模型，7月6日刚发布 Hy3 正式版。WeLM 则是微信团队独立研发的生态专用模型，两者在技术路线、团队、数据体系上均独立。
有内部人士打了个比方：「混元想做一个能回答宇宙终极问题的 AI，WeLM 只想帮你点好一杯奶茶，然后让你该干嘛干嘛去。」