Tencent lanza Hy3: el modelo de IA abierta que compite con los gigantes a precio de ganga

Tencent lanzó el Hy3 Preview el 22-23 de abril de 2026 con pesos abiertos, y posteriormente lanzó la versión de producción Hy3 el 6 de julio de 2026. Es la tercera generación del modelo Hunyuan, su primer lanzamiento de clase fronteriza, y fue liderado por el ex investigador de OpenAI Shunyu Yao .

Arquitectura y Especificaciones

• Parámetros totales: 295B, Mixture-of-Experts (MoE) con 21B activos por token, más una capa MTP (Multi-Token Prediction) de 3.8B para decodificación especulativa .
• Estructura: 80 capas de transformadores, 192 expertos enrutados (top-8) + 1 experto compartido, GQA con 64 cabezas sobre 8 cabezas KV .
• Ventana de contexto: 256K tokens (262.144) .
• Tipo de arquitectura: Híbrido Denso + MoE .

Licencia

• Licencia comunitaria Tencent Hunyuan — una licencia limitada no exclusiva, libre de regalías y no transferible que permite el uso, reproducción, distribución y creación de obras derivadas para el "Territorio" (detalles en el archivo de licencia) .

Precios

• Precio de API de pago por uso: 0,063 USD por millón de tokens de entrada y 0,210 USD por millón de tokens de salida; tokens en caché a 0,021 USD por millón .
• En su lanzamiento, OpenRouter ofreció Hy3 Preview como un endpoint completamente gratuito (sin tarjeta de crédito, sin medición de tokens) durante aproximadamente dos semanas; ese período gratuito ya terminó .
• Tencent considera que este es uno de los LLM capaces más baratos del mundo .

Plataformas de Disponibilidad

• Pesos abiertos en GitHub (Tencent-Hunyuan/Hy3-preview) y Hugging Face .
• Endpoints API a través de la plataforma TokenHub de Tencent Cloud y OpenRouter .
• Frameworks de servicio: vLLM, con recetas de implementación oficiales .
• Niveles de razonamiento configurables (desactivado, bajo, alto) para equilibrar la latencia y la profundidad .

Mejoras de Rendimiento

• Tasa de alucinaciones: Se redujo a más de la mitad en comparación con Hy3 Preview, según evaluaciones de registros reales . En una integración específica de asistente de juego (Path of Exile), la alucinación se redujo del 4,5% al 2,8% .
• Tasa de error de conocimiento general: Se redujo a la mitad en relación con Preview .
• Puntos de referencia de tareas de agente:
  • ClawEval pass³: 68,5 — supera a DeepSeek V4 Pro (62,4) y Qwen 3.7 Max (65,2) .
  • SkillsBench: 55,3 (frente a 29,1 en Preview) — también lidera frente a DeepSeek V4 Pro y Qwen 3.7 Max .
  • BrowseComp: 84,2 — casi empata con GPT 5.5 (84,4) .
  • MathArena Apex: 38,7 (frente a 12,8 en Preview) .
  • SWE-bench Verified: 74,4% .
  • Terminal-Bench 2.0: 54,4% .
• Capacidades principales de agente y codificación mejoradas en un 20-30% en general . Las pruebas de co-diseño indican que ≥90% de las tareas de agente se pueden ejecutar con éxito con Hy3 en procesamiento de datos, generación de documentos, informes de investigación, creación de páginas web y escenarios de decisiones de vida .
• Prueba ciega interna (270 ingenieros de Tencent en tareas de trabajo reales): Hy3 obtuvo 2.67/4 frente a GLM 5.1 con 2.51/4 .
• Orquestación multi-agente: Marvis (el agente de TI de Tencent) alcanzó un 93,7% de finalización de tareas y un 92% de despacho correcto en 6 agentes colaboradores .

Cronología de Desarrollo

• Febrero de 2026: Tencent renovó desde cero sus marcos de pre-entrenamiento y aprendizaje por refuerzo .
• ~6 semanas después: Comenzó el entrenamiento de Hy3 Preview .
• 21-23 de abril de 2026: Hy3 Preview se lanzó y se publicó como código abierto en GitHub .
• 6 de julio de 2026: Se lanzó oficialmente el Hy3 de producción con integración completa del ecosistema .

Integraciones en el Ecosistema

• Marcos de agente: Se integra con OpenClaw, OpenCode y KiloCode .
• Productos de Tencent:
  • Yuanbao (asistente de IA de Tencent) — ganó capacidad de entrega de archivos; la tasa de error de sentido común y la tasa de alucinaciones cayeron ambas a más de la mitad .
  • ima — La estabilidad del sistema de agente alcanzó el 95,1%; la calidad del razonamiento de preguntas y respuestas de la base de conocimiento mejoró casi un 19% .
  • Marvis (agente de TI interno) — finalización de tareas en escenarios principales del 93,7% .
  • CodeBuddy y WorkBuddy — 54% menos de TTFT, 47% menos de latencia de extremo a extremo, tasa de éxito >99,99% .
  • Asistente de IA de WeGame / Path of Exile — tasa de éxito de razonamiento multiturno + despacho de herramientas del 92%, alucinaciones reducidas del 4,5% al 2,8% .
• WeChat y juegos — La IA de blog y los asistentes de juego también se benefician .

Posicionamiento Competitivo Entre los Laboratorios de IA de Código Abierto Chinos

Hy3 se posiciona como un modelo práctico y centrado en agentes en lugar de una apuesta pura por el tamaño de los parámetros. Puntos competitivos clave:

• Diferenciación de agente: Tencent apunta explícitamente a cargas de trabajo agénticas y de codificación donde afirma igualar o superar a rivales más grandes (por ejemplo, Kimi-K2.5 con 1T+ parámetros) a una fracción del costo . En ClawEval pass³ y SkillsBench, Hy3 supera a DeepSeek V4 Pro y Qwen 3.7 Max .
• Liderazgo en precios: DeepSeek y Qwen también son conocidos por sus precios agresivos, pero los menos de 0,07 USD/1M de entrada de Hy3 se encuentran entre los más competitivos .
• Razonamiento STEM: Fuerte en FrontierScience-Olympiad, IMOAnswerBench, el examen de calificación de doctorado en matemáticas de la Universidad Tsinghua y la Olimpiada de Biología de la Escuela Secundaria de China, comparable a los modelos fronterizos de DeepSeek y Qwen .
• Debilidad: Algunos puntos de referencia agregados de terceros (por ejemplo, GDPval-AA de Artificial Analysis) muestran que Hy3 Preview va por detrás de sus pares de pesos abiertos en ciertas tareas de trabajo agéntico del mundo real , aunque el Hy3 de producción parece haber cerrado gran parte de esa brecha.
• Posicionamiento general del laboratorio: Tencent se une a DeepSeek, Alibaba (Qwen), Zhipu AI (GLM) y Baidu (ERNIE) como un importante laboratorio de IA de código abierto chino. Hy3 es la entrada más creíble de Tencent hasta ahora en la carrera de "pesos abiertos fronterizos", apostando por la orquestación de agentes y el bajo costo en lugar de la escala de parámetros bruta.