טנסנט חושפת את Hy3: מהפכת הבינה המלאכותית החדשה עם דגש על סוכנים חכמים ומחיר תחרותי

רישיון

• Tencent Hunyuan Community License — רישיון מוגבל, לא-בלעדי, ללא תמלוגים, המאפשר שימוש, העתקה, הפצה ויצירת עבודות נגזרות עבור "הטריטוריה" (פרטים בקובץ הרישיון) .

תמחור

• תמחור API בתשלום לפי שימוש: 0.063$ למיליון אסימוני קלט ו-0.210$ למיליון אסימוני פלט; אסימונים במטמון ב-0.021$ למיליון .
• בהשקה, OpenRouter הציעה את Hy3 Preview כנקודת קצה חינמית לחלוטין (ללא כרטיס אשראי, ללא מדידת אסימונים) למשך כשבועיים; התקופה החופשית הסתיימה מאז .
• טנסנט מחשיבה את זה כאחד ממודלי ה-LLM המסוגלים הזולים בעולם .

פלטפורמות זמינות

• משקולות קוד פתוח ב-GitHub (Tencent-Hunyuan/Hy3-preview) וב-Hugging Face .
• נקודות קצה API דרך פלטפורמת TokenHub של Tencent Cloud ו-OpenRouter.
• מסגרות שרת: vLLM, עם מתכוני פריסה רשמיים .
• רמות חשיבה ניתנות להגדרה (מושבת, נמוכה, גבוהה) לאיזון בין זמן אחזור לעומק .

שיפורי ביצועים

• שיעור הזיות (Hallucination): ירד ביותר מחצי בהשוואה ל-Hy3 Preview, בהתבסס על הערכות יומנים אמיתיים . באינטגרציה ספציפית של עוזר משחק (Path of Exile), ההזיות ירדה מ-4.5% ל-2.8% .
• שיעור שגיאות בידע כללי: ירד בחצי ביחס ל-Preview .
• מדדי משימות סוכן:
  • ClawEval pass³: 68.5 — עולה על DeepSeek V4 Pro (62.4) ו-Qwen 3.7 Max (65.2) .
  • SkillsBench: 55.3 (עלייה מ-29.1 ב-Preview) — מוביל גם על DeepSeek V4 Pro ו-Qwen 3.7 Max .
  • BrowseComp: 84.2 — כמעט משתווה ל-GPT 5.5 (84.4) .
  • MathArena Apex: 38.7 (עלייה מ-12.8 ב-Preview) .
  • SWE-bench Verified: 74.4% .
  • Terminal-Bench 2.0: 54.4% .
• יכולות סוכן וקוד מרכזיות השתפרו ב-20-30% בסך הכל . בדיקות Co-design מצביעות על כך שניתן לבצע בהצלחה ≥90% ממשימות הסוכן עם Hy3 בתרחישי עיבוד נתונים, יצירת מסמכים, דוחות מחקר, יצירת דפי אינטרנט והחלטות חיים .
• מבחן עיוור פנימי (270 מהנדסי טנסנט במשימות עבודה אמיתיות): Hy3 קיבל 2.67/4 לעומת 2.51/4 של GLM 5.1 .
• תזמור רב-סוכן: Marvis (סוכן ה-IT של טנסנט) הגיע ל-93.7% השלמת משימות, 92% הפצה נכונה בין 6 סוכנים משתפים פעולה .

ציר זמן פיתוח

• פברואר 2026: טנסנט בנתה מחדש את מסגרות האימון המקדים ולמידת החיזוק שלה מהיסוד .
• כ-6 שבועות לאחר מכן: החל אימון Hy3 Preview .
• 21-23 באפריל 2026: Hy3 Preview שוחרר כקוד פתוח ב-GitHub .
• 6 ביולי 2026: Hy3 הושקה רשמית עם אינטגרציה מלאה למערכת האקולוגית .

אינטגרציות במערכת האקולוגית

• מסגרות סוכן: משתלב עם OpenClaw, OpenCode ו-KiloCode .
• מוצרי טנסנט:
  • Yuanbao (עוזר ה-AI של טנסנט) — קיבל יכולת העברת קבצים; שיעור שגיאות ההגיון וההזיות ירדו ביותר מחצי .
  • ima — יציבות מערכת הסוכן הגיעה ל-95.1%; איכות החשיבה במענה שאלות ממאגרי ידע השתפרה בכמעט 19% .
  • Marvis (סוכן IT פנימי) — השלמת משימות בתרחישי ליבה 93.7% .
  • CodeBuddy & WorkBuddy — TTFT נמוך ב-54%, זמן תגובה מקצה לקצה נמוך ב-47%, שיעור הצלחה >99.99% .
  • WeGame / Path of Exile עוזר AI — שיעור הצלחה בחשיבה רב-שלבית ושליחת כלים 92%, הזיות ירדו מ-4.5% ל-2.8% .
• WeChat ומשחקים — גם Blog AI ועוזרי משחק נהנים מהמודל .

מיצוב תחרותי במעבדות הקוד הפתוח הסיניות

Hy3 ממתג את עצמו כמודל פרקטי, ממוקד סוכן ולא כתרגיל בקנה מידה טהור. נקודות תחרותיות מרכזיות:

• בידול סוכן: טנסנט מכוונת במפורש לעומסי עבודה של סוכנים וקוד, שם היא טוענת להשתוות או לנצח מתחרים גדולים יותר (למשל Kimi-K2.5 עם 1T+ פרמטרים) בשבריר מהעלות . ב-ClawEval pass³ ו-SkillsBench, Hy3 עולה על DeepSeek V4 Pro ו-Qwen 3.7 Max .
• מנהיגות בתמחור: DeepSeek ו-Qwen ידועות גם הן בתמחור אגרסיבי, אבל התמחור של Hy3, מתחת ל-0.07$ למיליון קלט, הוא בין התחרותיים ביותר .
• חשיבה ב-STEM: חזק במדדי FrontierScience-Olympiad, IMOAnswerBench, מבחן ההסמכה לדוקטורט במתמטיקה של אוניברסיטת טסינגואה, ואולימפיאדת הביולוגיה התיכונית של סין — בהשוואה למודלי frontier של DeepSeek ו-Qwen .
• חולשה: חלק ממדדי הייחוס המצרפיים של צד שלישי (למשל GDPval-AA של Artificial Analysis) מראים ש-Hy3 Preview מפגר אחרי עמיתי קוד פתוח במשימות סוכן אמיתיות מסוימות , אם כי נראה ש-Hy3 הסופית סגרה חלק ניכר מהפער הזה.
• מיצוב כללי: טנסנט מצטרפת ל-DeepSeek, עליבאבא (Qwen), Zhipu AI (GLM) ו-Baidu (ERNIE) כמעבדת AI סינית מרכזית בקוד פתוח. Hy3 הוא הכניסה האמינה ביותר של טנסנט עד כה למירוץ "ה-frontier בקוד פתוח", תוך הימור על תזמור סוכנים ועלות נמוכה ולא על קנה מידה גולמי.