| Specifikation | Værdi |
|---|---|
| Samlede parametre | 295 milliarder |
| Aktive parametre per token | 21 milliarder |
| MTP-lag parametre | 3,8 milliarder |
| Antal lag | 80 transformer-lag + 1 Multi-Token Prediction-lag |
| Attention heads | 64 |
| Kontekstvindue | 256K tokens (262.144) |
| Arkitektur | Dense-attention, sparse-FFN MoE |
Modellen understøtter konfigurerbare ræsonnement-tilstande – en direkte "no-think"-tilstand samt lave og høje chain-of-thought-tilstande til komplekse opgaver . Tencent beskriver den som en "hybrid hurtig-og-langsom-tænkende model"
.
Inden for den første uge voksede Hy3s samlede API-kaldsvolumen mere end 68× sammenlignet med Hy2, den tidligere generationsmodel . En kinesisksproget rapport fra Sina Finance bemærker, at Hy3s vækstbane "fortsatte den opadgående tendens fra Hy3 preview-versionen, men med en stejlere hældning"
.
Nøjagtige samlede token-volumener ud over de ugentlige OpenRouter-opgørelser blev ikke offentliggjort i de gennemgåede kilder, men efterspørgselsstigningen var så dramatisk, at den overbelastede Tencents computerinfrastruktur. Den 8. juli (to dage efter lanceringen) toppede WorkBuddys inferens-computerforbrug, og eftermiddagens kørate oversteg 50 % . Tencent måtte akut allokere ekstra computerkapacitet og annoncerede genoprettelse af tjenesten morgenen den 9. juli
.
Hy3 Preview havde allerede akkumuleret 7,7 billioner tokens på OpenRouter mellem 23. april og 12. maj, ifølge Tencents Q1 2026 indtjeningsmaterialer .
Hy3 er udgivet under Apache 2.0-licensen med ingen geografiske begrænsninger . De fulde modelvægte er tilgængelige på Hugging Face på
tencent/Hy3 .
Tencents strategi med Hy3 handler eksplicit om agenter frem for modelstørrelse. Som Forbes dækkede lanceringen, satser Tencent på, at en effektivt aktiveret MoE-model (21B aktive af 295B samlede) til en dramatisk lavere pris kan konkurrere med meget større tætte modelflagskibe . De centrale benchmarks, der er nævnt, omfatter:
Hy3 Preview blev lanceret 23. april 2026 som den første model bygget på Tencents fuldstændigt genopbyggede prætræningsinfrastruktur . Den blev beskrevet som den "første model trænet på Tencents genopbyggede infrastruktur" og leverede betydelige forbedringer i forhold til Hy2 inden for kompleks ræsonnering, instruktionsfølgelse, kontekstlæring, kodegenerering og agentkapaciteter
. Previewen holdt OpenRouters øverste brugsplads i tre på hinanden følgende uger
, og den fulde udgivelse forstærkede den momentum – med samlede kald, der voksede 68× over Hy2 sammenlignet med en allerede stærk Preview-vækstrate
. Mellem Preview og GA forfinede Tencents team modellen gennem global udviklerfeedback og på tværs af sit eget massive produktøkosystem med målbare forbedringer: hallucinationer faldt fra 12,5 % til 5,4 %, og ræsonneringsfejl inden for sund fornuft faldt fra 25,4 % til 12,7 %
.
Hovedkonklusion: I sine første ~10 dage opnåede Hy3 68× vækst i kald sammenlignet med Hy2, blev #1-modellen i kald på OpenRouter, overbelastede Tencents egen computerinfrastruktur på grund af efterspørgslen, fangede 60 % af WorkBuddys brugerdefinerede modelbrugere og demonstrerede forbedringer i virksomhedsagenters effektivitet (90 % opgavesuccesrate, 34 % hurtigere eksekvering). Dette bygger direkte på Hy3 Preview-momentummet, som allerede havde domineret OpenRouter-ranglisten siden slutningen af april.