البنية والمواصفات التقنية

• إجمالي المعاملات: 295 مليار معامل (295B)، بتقنية Mixture-of-Experts (MoE) مع 21 مليار معامل نشط لكل رمز، وطبقة MTP (Multi-Token Prediction) بحجم 3.8 مليار معامل للتخمين التسلسلي (speculative decoding) .
• الهيكل: 80 طبقة محول (Transformer)، 192 خبيراً موجهين (أفضل 8 خبراء لكل رمز) + خبير مشترك واحد، مع GQA (Grouped Query Attention) بـ 64 رأساً على 8 رؤوس KV .
• نافذة السياق: 256 ألف رمز (262,144 رمزاً) .
• نوع البنية: هجينة (Dense + MoE) .

الترخيص

• رخصة مجتمع Hunyuan من تنسنت (Tencent Hunyuan Community License) — رخصة محدودة غير حصرية وغير قابلة للتحويل ومجانية، تسمح بالاستخدام والنسخ والتوزيع وإنشاء أعمال مشتقة ضمن "المنطقة المحددة" (تفاصيل في ملف الرخصة) .

التسعير

• تسعير API بنظام الدفع أولاً بأول: 0.063 دولار لكل مليون رمز إدخال و 0.210 دولار لكل مليون رمز إخراج؛ الرموز المخزنة مؤقتاً (cached) بسعر 0.021 دولار لكل مليون رمز .
• عند الإطلاق، قدمت OpenRouter نسخة Hy3 Preview كمخدم مجاني بالكامل (بدون بطاقة ائتمان أو عد الرموز) لمدة أسبوعين تقريباً؛ انتهت هذه الفترة المجانية منذ ذلك الحين .
• تعتبر تنسنت هذا التسعير من بين الأرخص عالمياً بين نماذج اللغات الكبيرة القادرة .

منصات التوفر

• أوزان مفتوحة المصدر على GitHub (Tencent-Hunyuan/Hy3-preview) و Hugging Face .
• نقاط نهاية API عبر منصة TokenHub من Tencent Cloud و OpenRouter .
• أطر الخدمة: vLLM، مع وصفات نشر رسمية .
• مستويات تفكير قابلة للتخصيص (معطل، منخفض، عالي) للموازنة بين زمن الاستجابة وعمق التفكير .

تحسينات الأداء

• معدل الهلوسة: انخفض بأكثر من النصف مقارنة بنسخة Hy3 Preview، بناءً على تقييمات السجلات الحقيقية . في تكامل محدد مع مساعد ألعاب (Path of Exile)، انخفضت الهلوسة من 4.5% إلى 2.8% .
• معدل أخطاء المعرفة العامة: انخفض إلى النصف مقارنة بنسخة Preview .
• معايير مهام الوكلاء (Agent benchmarks):
  • ClawEval pass³: 68.5 — يتفوق على DeepSeek V4 Pro (62.4) و Qwen 3.7 Max (65.2) .
  • SkillsBench: 55.3 (ارتفاعاً من 29.1 في Preview) — يتصدر أيضاً على DeepSeek V4 Pro و Qwen 3.7 Max .
  • BrowseComp: 84.2 — يقترب من GPT 5.5 (84.4) .
• القدرات الأساسية للوكلاء والبرمجة تحسنت بنسبة 20–30% بشكل عام . يشير اختبار التصميم المشترك إلى أنه يمكن تنفيذ ≥90% من مهام الوكلاء بنجاح باستخدام Hy3 عبر معالجة البيانات، إنشاء المستندات، تقارير البحث، إنشاء صفحات الويب، وسيناريوهات اتخاذ القرارات الحياتية .
• اختبار داخلي أعمى (270 مهندساً من تنسنت في مهام عمل حقيقية): حصل Hy3 على 2.67/4 مقابل 2.51/4 لنموذج GLM 5.1 .
• تنسيق متعدد الوكلاء: حقق Marvis (وكيل تكنولوجيا المعلومات الداخلي لتنسنت) 93.7% إنجازاً للمهام، و 92% توجيهاً صحيحاً عبر 6 وكلاء متعاونين .

الجدول الزمني للتطوير

• فبراير 2026: أعادت تنسنت بناء أطر ما قبل التدريب والتعلم المعزز من الصفر .
• بعد ~6 أسابيع: بدأ تدريب Hy3 Preview .
• 21–23 أبريل 2026: إصدار Hy3 Preview وفتح مصدره على GitHub .
• 6 يوليو 2026: الإطلاق الرسمي للإنتاج Hy3 مع التكامل الكامل في النظام البيئي .

التكاملات في النظام البيئي

• أطر الوكلاء: يتكامل مع OpenClaw و OpenCode و KiloCode .
• منتجات تنسنت:
  • يوانباو (Yuanbao) — مساعد تنسنت بالذكاء الاصطناعي — حصل على إمكانية تسليم الملفات؛ انخفض معدل أخطاء الفطرة السليمة والهلوسة بأكثر من النصف .
  • ima — استقرار نظام الوكيل وصل إلى 95.1%؛ تحسنت جودة التفكير في الإجابة على أسئلة قاعدة المعرفة بنحو 19% .
  • Marvis — وكيل تكنولوجيا المعلومات الداخلي — إنجاز المهام في السيناريوهات الأساسية 93.7% .
  • CodeBuddy & WorkBuddy — انخفاض بنسبة 54% في وقت أول رمز (TTFT)، وانخفاض بنسبة 47% في زمن الاستجابة من النهاية إلى النهاية، ومعدل نجاح >99.99% .
  • WeGame / Path of Exile — مساعد ذكاء اصطناعي للألعاب — معدل نجاح التفكير متعدد الجولات وإرسال الأدوات 92%، وانخفاض الهلوسة من 4.5% إلى 2.8% .
• WeChat والألعاب — يستفيد ذكاء اصطناعي المدونات ومساعدو الألعاب أيضاً .

الوضع التنافسي بين مختبرات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الصينية

يضع Hy3 نفسه كنموذج عملي يركز على الوكلاء (agent-first) بدلاً من المنافسة على حجم المعاملات الهائل. النقاط التنافسية الرئيسية:

• التميز في الوكلاء: تستهدف تنسنت بشكل صريح مهام الوكلاء والبرمجة حيث تدعي أنها تضاهي أو تتفوق على المنافسين الأكبر (مثل Kimi-K2.5 بأكثر من تريليون معامل) بجزء بسيط من التكلفة . في ClawEval pass³ و SkillsBench، يتفوق Hy3 على DeepSeek V4 Pro و Qwen 3.7 Max .
• الريادة في التسعير: تشتهر DeepSeek و Qwen أيضاً بالتسعير التنافسي، لكن تسعير Hy3 بأقل من 0.07 دولار لكل مليون رمز إدخال يجعله من بين الأكثر تنافسية .
• التفكير في STEM: أداء قوي في أولمبياد FrontiersScience-Olympiad و IMOAnswerBench وامتحان أهلية الدكتوراه في الرياضيات من جامعة تسينغهوا وأولمبياد الأحياء للمدارس الثانوية في الصين — يمكن مقارنته بنماذج DeepSeek و Qwen الرائدة .
• نقطة ضعف: تظهر بعض المعايير التجميعية من جهات خارجية (مثل GDPval-AA من Artificial Analysis) أن Hy3 Preview يتخلف عن أقرانه مفتوحي المصدر في بعض مهام العمل الوكيلية الواقعية ، لكن يبدو أن Hy3 الإنتاجي قد سد جزءاً كبيراً من هذه الفجوة.
• الموقع العام للمختبر: تنضم تنسنت إلى DeepSeek و Alibaba (Qwen) و Zhipu AI (GLM) و Baidu (ERNIE) كمختبر رئيسي صيني مفتوح المصدر. يمثل Hy3 أقوى إصدار لتنسنت حتى الآن في سباق "النماذج الرائدة مفتوحة الوزن"، مراهناً على تنظيم الوكلاء والتكلفة المنخفضة بدلاً من الحجم الخام للمعاملات.

البنية والمواصفات التقنية

• إجمالي المعاملات: 295 مليار معامل (295B)، بتقنية Mixture-of-Experts (MoE) مع 21 مليار معامل نشط لكل رمز، وطبقة MTP (Multi-Token Prediction) بحجم 3.8 مليار معامل للتخمين التسلسلي (speculative decoding) .
• الهيكل: 80 طبقة محول (Transformer)، 192 خبيراً موجهين (أفضل 8 خبراء لكل رمز) + خبير مشترك واحد، مع GQA (Grouped Query Attention) بـ 64 رأساً على 8 رؤوس KV .
• نافذة السياق: 256 ألف رمز (262,144 رمزاً) .
• نوع البنية: هجينة (Dense + MoE) .

الترخيص

• رخصة مجتمع Hunyuan من تنسنت (Tencent Hunyuan Community License) — رخصة محدودة غير حصرية وغير قابلة للتحويل ومجانية، تسمح بالاستخدام والنسخ والتوزيع وإنشاء أعمال مشتقة ضمن "المنطقة المحددة" (تفاصيل في ملف الرخصة) .

التسعير

• تسعير API بنظام الدفع أولاً بأول: 0.063 دولار لكل مليون رمز إدخال و 0.210 دولار لكل مليون رمز إخراج؛ الرموز المخزنة مؤقتاً (cached) بسعر 0.021 دولار لكل مليون رمز .
• عند الإطلاق، قدمت OpenRouter نسخة Hy3 Preview كمخدم مجاني بالكامل (بدون بطاقة ائتمان أو عد الرموز) لمدة أسبوعين تقريباً؛ انتهت هذه الفترة المجانية منذ ذلك الحين .
• تعتبر تنسنت هذا التسعير من بين الأرخص عالمياً بين نماذج اللغات الكبيرة القادرة .

منصات التوفر

• أوزان مفتوحة المصدر على GitHub (Tencent-Hunyuan/Hy3-preview) و Hugging Face .
• نقاط نهاية API عبر منصة TokenHub من Tencent Cloud و OpenRouter .
• أطر الخدمة: vLLM، مع وصفات نشر رسمية .
• مستويات تفكير قابلة للتخصيص (معطل، منخفض، عالي) للموازنة بين زمن الاستجابة وعمق التفكير .

تحسينات الأداء

• معدل الهلوسة: انخفض بأكثر من النصف مقارنة بنسخة Hy3 Preview، بناءً على تقييمات السجلات الحقيقية . في تكامل محدد مع مساعد ألعاب (Path of Exile)، انخفضت الهلوسة من 4.5% إلى 2.8% .
• معدل أخطاء المعرفة العامة: انخفض إلى النصف مقارنة بنسخة Preview .
• معايير مهام الوكلاء (Agent benchmarks):
  • ClawEval pass³: 68.5 — يتفوق على DeepSeek V4 Pro (62.4) و Qwen 3.7 Max (65.2) .
  • SkillsBench: 55.3 (ارتفاعاً من 29.1 في Preview) — يتصدر أيضاً على DeepSeek V4 Pro و Qwen 3.7 Max .
  • BrowseComp: 84.2 — يقترب من GPT 5.5 (84.4) .
• القدرات الأساسية للوكلاء والبرمجة تحسنت بنسبة 20–30% بشكل عام . يشير اختبار التصميم المشترك إلى أنه يمكن تنفيذ ≥90% من مهام الوكلاء بنجاح باستخدام Hy3 عبر معالجة البيانات، إنشاء المستندات، تقارير البحث، إنشاء صفحات الويب، وسيناريوهات اتخاذ القرارات الحياتية .
• اختبار داخلي أعمى (270 مهندساً من تنسنت في مهام عمل حقيقية): حصل Hy3 على 2.67/4 مقابل 2.51/4 لنموذج GLM 5.1 .
• تنسيق متعدد الوكلاء: حقق Marvis (وكيل تكنولوجيا المعلومات الداخلي لتنسنت) 93.7% إنجازاً للمهام، و 92% توجيهاً صحيحاً عبر 6 وكلاء متعاونين .

الجدول الزمني للتطوير

• فبراير 2026: أعادت تنسنت بناء أطر ما قبل التدريب والتعلم المعزز من الصفر .
• بعد ~6 أسابيع: بدأ تدريب Hy3 Preview .
• 21–23 أبريل 2026: إصدار Hy3 Preview وفتح مصدره على GitHub .
• 6 يوليو 2026: الإطلاق الرسمي للإنتاج Hy3 مع التكامل الكامل في النظام البيئي .

التكاملات في النظام البيئي

• أطر الوكلاء: يتكامل مع OpenClaw و OpenCode و KiloCode .
• منتجات تنسنت:
  • يوانباو (Yuanbao) — مساعد تنسنت بالذكاء الاصطناعي — حصل على إمكانية تسليم الملفات؛ انخفض معدل أخطاء الفطرة السليمة والهلوسة بأكثر من النصف .
  • ima — استقرار نظام الوكيل وصل إلى 95.1%؛ تحسنت جودة التفكير في الإجابة على أسئلة قاعدة المعرفة بنحو 19% .
  • Marvis — وكيل تكنولوجيا المعلومات الداخلي — إنجاز المهام في السيناريوهات الأساسية 93.7% .
  • CodeBuddy & WorkBuddy — انخفاض بنسبة 54% في وقت أول رمز (TTFT)، وانخفاض بنسبة 47% في زمن الاستجابة من النهاية إلى النهاية، ومعدل نجاح >99.99% .
  • WeGame / Path of Exile — مساعد ذكاء اصطناعي للألعاب — معدل نجاح التفكير متعدد الجولات وإرسال الأدوات 92%، وانخفاض الهلوسة من 4.5% إلى 2.8% .
• WeChat والألعاب — يستفيد ذكاء اصطناعي المدونات ومساعدو الألعاب أيضاً .

الوضع التنافسي بين مختبرات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الصينية

يضع Hy3 نفسه كنموذج عملي يركز على الوكلاء (agent-first) بدلاً من المنافسة على حجم المعاملات الهائل. النقاط التنافسية الرئيسية:

• التميز في الوكلاء: تستهدف تنسنت بشكل صريح مهام الوكلاء والبرمجة حيث تدعي أنها تضاهي أو تتفوق على المنافسين الأكبر (مثل Kimi-K2.5 بأكثر من تريليون معامل) بجزء بسيط من التكلفة . في ClawEval pass³ و SkillsBench، يتفوق Hy3 على DeepSeek V4 Pro و Qwen 3.7 Max .
• الريادة في التسعير: تشتهر DeepSeek و Qwen أيضاً بالتسعير التنافسي، لكن تسعير Hy3 بأقل من 0.07 دولار لكل مليون رمز إدخال يجعله من بين الأكثر تنافسية .
• التفكير في STEM: أداء قوي في أولمبياد FrontiersScience-Olympiad و IMOAnswerBench وامتحان أهلية الدكتوراه في الرياضيات من جامعة تسينغهوا وأولمبياد الأحياء للمدارس الثانوية في الصين — يمكن مقارنته بنماذج DeepSeek و Qwen الرائدة .
• نقطة ضعف: تظهر بعض المعايير التجميعية من جهات خارجية (مثل GDPval-AA من Artificial Analysis) أن Hy3 Preview يتخلف عن أقرانه مفتوحي المصدر في بعض مهام العمل الوكيلية الواقعية ، لكن يبدو أن Hy3 الإنتاجي قد سد جزءاً كبيراً من هذه الفجوة.
• الموقع العام للمختبر: تنضم تنسنت إلى DeepSeek و Alibaba (Qwen) و Zhipu AI (GLM) و Baidu (ERNIE) كمختبر رئيسي صيني مفتوح المصدر. يمثل Hy3 أقوى إصدار لتنسنت حتى الآن في سباق "النماذج الرائدة مفتوحة الوزن"، مراهناً على تنظيم الوكلاء والتكلفة المنخفضة بدلاً من الحجم الخام للمعاملات.