| Spesifikasi | Nilai |
|---|---|
| Total parameter | 295 miliar |
| Parameter aktif per token | 21 miliar |
| Parameter lapisan MTP | 3,8 miliar |
| Jumlah lapisan | 80 lapisan transformer + 1 lapisan Multi-Token Prediction |
| Kepala perhatian (attention heads) | 64 |
| Jendela konteks | 256K token (262.144) |
| Arsitektur | Dense-attention, sparse-FFN MoE |
Model ini mendukung mode penalaran yang dapat dikonfigurasi — mode "no-think" langsung serta mode rantai pemikiran rendah/tinggi untuk tugas kompleks . Tencent menyebutnya sebagai "model berpikir cepat-dan-lambat hibrida"
.
Dalam pekan pertamanya, total volume panggilan API Hy3 tumbuh lebih dari 68× dibandingkan Hy2, model generasi sebelumnya . Laporan berbahasa Mandarin dari Sina Finance mencatat bahwa lintasan pertumbuhan Hy3 "melanjutkan tren kenaikan versi pratinjau Hy3 tetapi dengan kemiringan yang lebih curam"
.
Meskipun angka volume token total yang tepat tidak dipublikasikan, lonjakan permintaan cukup dramatis hingga membebani infrastruktur komputasi Tencent. Pada 8 Juli (dua hari setelah rilis), konsumsi sumber daya komputasi inferensi WorkBuddy memuncak, dengan tingkat antrean sore hari melebihi 50% . Tencent harus segera mengalokasikan kapasitas komputasi tambahan, mengumumkan pemulihan layanan pada pagi hari 9 Juli
.
Hy3 Pratinjau sebelumnya telah mengakumulasi 7,7 triliun token di OpenRouter antara 23 April dan 12 Mei, menurut materi laba Q1 2026 Tencent .
Hy3 dirilis di bawah lisensi Apache 2.0 tanpa batasan geografis . Bobot model lengkap tersedia di Hugging Face di
tencent/Hy3 .
Strategi Tencent dengan Hy3 secara eksplisit menekankan agen di atas ukuran model. Seperti yang dicatat Forbes dalam liputan peluncurannya, Tencent bertaruh bahwa model MoE yang diaktifkan secara efisien (21B aktif dari 295B total) dengan biaya yang jauh lebih rendah dapat menyaingi model flagship dense yang jauh lebih besar . Tolok ukur utama yang dikutip meliputi:
Hy3 Pratinjau diluncurkan pada 23 April 2026 sebagai model pertama yang dibangun di atas infrastruktur pra-pelatihan Tencent yang dibangun kembali sepenuhnya . Model ini digambarkan sebagai "model pertama yang dilatih di infrastruktur Tencent yang dibangun kembali" dan memberikan peningkatan signifikan dibandingkan Hy2 dalam penalaran kompleks, pengikutan instruksi, pembelajaran dalam konteks, pembuatan kode, dan kemampuan agen
. Pratinjau ini bertahan di posisi penggunaan teratas OpenRouter selama tiga pekan berturut-turut
, dan rilis penuh memperkuat momentum itu — dengan total panggilan tumbuh 68× dibandingkan Hy2 versus tingkat pertumbuhan Pratinjau yang sudah kuat
. Antara Pratinjau dan GA, tim Tencent menyempurnakan model melalui umpan balik pengembang global dan di seluruh ekosistem produknya yang masif, dengan peningkatan yang terukur: halusinasi turun dari 12,5% menjadi 5,4% dan kesalahan penalaran akal sehat turun dari 25,4% menjadi 12,7%
.
Kesimpulan utama: Dalam ~10 hari pertamanya, Hy3 mencapai pertumbuhan volume panggilan 68× vs Hy2, menjadi model #1 berdasarkan volume panggilan di OpenRouter, membebani infrastruktur komputasi Tencent sendiri, menguasai 60% pengguna model kustom WorkBuddy, dan menunjukkan peningkatan agen perusahaan (tingkat keberhasilan tugas 90%, eksekusi 34% lebih cepat). Ini dibangun langsung di atas momentum Hy3 Pratinjau, yang telah mendominasi peringkat OpenRouter sejak akhir April.