Tencent「Hy3」正式リリース：295BパラメータMoEモデル、エージェント性能で競合をリード

Tencentは2026年4月22〜23日にHy3 Previewをオープンウェイトで公開し、その後2026年7月6日にプロダクション版Hy3を正式リリースしました。第三世代Hunyuanモデルであり、同社初のフロンティアクラスリリースです。開発は元OpenAI研究者のShunyu Yaoが主導しました。

アーキテクチャと仕様

• 総パラメータ数： 295B、Mixture-of-Experts（MoE）方式で1トークンあたり21Bが活性化。加えて3.8BのMTP（Multi-Token Prediction）レイヤーによる投機的復号に対応
• 構造： 80トランスフォーマーレイヤー、192のルーティング専門家（上位8選）+ 1つの共有専門家、GQA（64ヘッド、8KVヘッド）
• コンテキストウィンドウ： 256Kトークン（262,144トークン）
• アーキテクチャタイプ： Dense + MoEハイブリッド

ライセンス

• Tencent Hunyuan Community License — 非独占、ロイヤリティフリー、譲渡不可の限定ライセンス。対象地域（"Territory"）内での使用、複製、配布、派生作品の作成を許可

価格

• 従量制API価格：入力100万トークンあたり0.063ドル、出力100万トークンあたり0.210ドル。キャッシュ済みトークンは100万トークンあたり0.021ドル
• ローンチ時、OpenRouterはHy3 Previewを約2週間完全無料エンドポイントとして提供（クレジットカード不要、トークン計量なし）。この無料期間は終了しています
• Tencentはこれを世界で最も安価な高性能LLMの一つと位置づけています

利用可能プラットフォーム

• オープンソースウェイト：GitHub（Tencent-Hunyuan/Hy3-preview）およびHugging Faceで公開
• APIエンドポイント：Tencent CloudのTokenHubプラットフォームおよびOpenRouter経由
• 推論フレームワーク： vLLM対応。公式デプロイ手順も提供
• 設定可能な推論レベル（無効、低、高）により、レイテンシと深さのトレードオフを調整可能

性能改善点

• ハルシネーション率： Preview版と比較して半減以上。実ログ評価に基づく。特定のゲームアシスタント統合（Path of Exile）では4.5%から2.8%に低下
• 一般知識エラー率： Preview版比で半減
• エージェントタスクベンチマーク：
  • ClawEval pass³： 68.5 — DeepSeek V4 Pro（62.4）やQwen 3.7 Max（65.2）を凌駕
  • SkillsBench： 55.3（Preview版の29.1から向上） — DeepSeek V4 ProやQwen 3.7 Maxもリード
  • BrowseComp： 84.2 — GPT 5.5（84.4）に迫る
  • MathArena Apex： 38.7（Preview版の12.8から大幅向上）
  • SWE-bench Verified： 74.4%
  • Terminal-Bench 2.0： 54.4%
• エージェント・コーディング中核能力： 全体で20〜30%向上。Co-designテストでは、データ処理、文書生成、調査レポート、Webページ作成、生活判断など、主要シナリオの少なくとも90%のエージェントタスクをHy3で正常実行可能と判定
• 内部ブラインドテスト（270名のTencentエンジニアによる実業務タスク）：Hy3は2.67/4点、GLM 5.1は2.51/4点
• マルチエージェントオーケストレーション：TencentのITエージェントMarvisはタスク完了率93.7%、6つの協調エージェント間の正しいディスパッチ率92%を達成

開発のタイムライン

• 2026年2月： Tencentは事前学習および強化学習フレームワークを完全に再構築
• 約6週間後： Hy3 Previewのトレーニング開始
• 2026年4月21〜23日： Hy3 Previewリリース、GitHubでオープンソース化
• 2026年7月6日： プロダクション版Hy3正式リリース、完全なエコシステム統合を伴う

エコシステム連携

• エージェントフレームワーク： OpenClaw、OpenCode、KiloCodeと統合
• Tencent製品：
  • 元宝（Yuanbao）（TencentのAIアシスタント） — ファイル配信機能を獲得。常識エラー率とハルシネーション率がともに半減以上
  • ima — エージェントシステムの安定性95.1%達成。知識ベースQAの推論品質が約19%向上
  • Marvis（内部ITエージェント） — 中核シナリオのタスク完了率93.7%
  • CodeBuddy & WorkBuddy — TTFT（初回トークン到着時間）54%低下、エンドツーエンドレイテンシ47%低下、成功率99.99%超
  • WeGame / Path of Exile AIアシスタント — マルチターン推論＋ツールディスパッチ成功率92%、ハルシネーション率4.5%から2.8%に低下
• WeChat・ゲーム — ブログAIやゲームアシスタントも恩恵

中国オープンソースAIラボ間の競争ポジショニング

Hy3は、純粋なパラメータサイズ競争ではなく、実用的でエージェントファーストのモデルとして自らを位置づけています。主な競争ポイントは以下の通りです：

• エージェント差別化： Tencentはエージェントタスクとコーディングワークロードを明示的にターゲットとしており、より大規模なモデル（例：Kimi-K2.5の1T+パラメータ）に匹敵する性能を低コストで実現すると主張。ClawEval pass³およびSkillsBenchでは、Hy3がDeepSeek V4 ProとQwen 3.7 Maxを上回る
• プライシングリーダーシップ： DeepSeekやQwenも攻撃的な価格設定で知られますが、Hy3の0.07ドル/100万トークン未満の入力価格は最も競争力のある部類
• STEM推論： FrontierScience-Olympiad、IMOAnswerBench、清華大学数学博士課程入学試験、中国高校生物学オリンピックで優れた成績。DeepSeekやQwenのフロンティアモデルに匹敵
• 弱点： 一部の第三者集計ベンチマーク（例：Artificial Analysis GDPval-AA）では、Hy3 Previewが特定の実世界エージェントタスクでオープンウェイトのピアに劣る結果も報告されていますが、プロダクション版Hy3ではその差を大幅に縮めたとみられます
• ラボ全体のポジショニング： TencentはDeepSeek、Alibaba（Qwen）、Zhipu AI（GLM）、Baidu（ERNIE）と並ぶ中国の主要オープンソースAIラボです。Hy3は、Tencentにとって「フロンティアオープンウェイト」競争への最も信頼性の高い参入であり、生のパラメータ規模ではなく、エージェントオーケストレーションと低コストに賭ける戦略を示しています