Tencent представила Hy3 — третье поколение ИИ-модели Hunyuan: 295 млрд параметров, 256K контекст и рекордно низкая цена
Tencent запустил Hy3 Preview 22 23 апреля 2026 года с открытыми весами, а 6 июля 2026 года выпустил production версию Hy3 [2][6]. Это третье поколение модели Hunyuan, первый frontier класс от Tencent, разработанный под руководством бывшего исследователя OpenAI Шунью Яо [2][6].
Search & fact-check with cited sources for What are the key details of Tencent's launch of the Hunyuan Hy3 AI model, including its architectTencent's Hunyuan Hy3 is an open-weight frontier-class model designed for agentic and coding workloads at competitive pricing.
Промпт ИИ
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What are the key details of Tencent's launch of the Hunyuan Hy3 AI model, including its architect. Article summary: Tencent launched the **Hy3 Preview** on **April 22–23, 2026** with open weights, and subsequently released the production **Hy3** on **July 6, 2026**. It is the third-generation Hunyuan model, its first frontier-class re. Topic tags: general, documentation, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks,
openai.com
Компания Tencent представила Hy3 Preview 22–23 апреля 2026 года с открытыми весами, а 6 июля 2026 года выпустила production-версию Hy3. Это третье поколение модели Hunyuan, первый frontier-класс от Tencent, созданный под руководством бывшего исследователя OpenAI Шунью Яо .
Архитектура и характеристики
Общее количество параметров: 295 млрд, архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с 21 млрд активных на токен, плюс слой MTP (Multi-Token Prediction) объемом 3,8 млрд для спекулятивного декодирования .
Структура: 80 слоев трансформера, 192 маршрутизируемых эксперта (top-8) + 1 общий эксперт, GQA с 64 головами над 8 KV-головами .
Studio Global AI
Search, cite, and publish your own answer
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
Каков краткий ответ на вопрос «Tencent представила Hy3 — третье поколение ИИ-модели Hunyuan: 295 млрд параметров, 256K контекст и рекордно низкая цена»?
Tencent запустил Hy3 Preview 22 23 апреля 2026 года с открытыми весами, а 6 июля 2026 года выпустил production версию Hy3 [2][6].
Какие ключевые моменты необходимо проверить в первую очередь?
Tencent запустил Hy3 Preview 22 23 апреля 2026 года с открытыми весами, а 6 июля 2026 года выпустил production версию Hy3 [2][6]. Это третье поколение модели Hunyuan, первый frontier класс от Tencent, разработанный под руководством бывшего исследователя OpenAI Шунью Яо [2][6].
Что мне делать дальше на практике?
Архитектура: 295 млрд параметров, Mixture of Experts (MoE) с 21 млрд активных на токен, дополнительный 3,8 млрд слой MTP для спекулятивного декодирования [1][3][7].
Tencent Hunyuan Community License — неисключительная, безвозмездная, непередаваемая ограниченная лицензия, разрешающая использование, воспроизведение, распространение и создание производных работ на "Территории" (подробности в лицензионном файле) .
Цены
API по модели pay-as-you-go: $0,063 за миллион входных токенов и $0,210 за миллион выходных токенов; кэшированные токены — $0,021 за миллион .
На старте OpenRouter предлагал Hy3 Preview как полностью бесплатный endpoint (без кредитной карты, без учета токенов) около двух недель; бесплатный период завершен .
Tencent считает эту модель одной из самых дешевых способных LLM в мире .
Доступность и платформы
Открытые веса на GitHub (Tencent-Hunyuan/Hy3-preview) и Hugging Face .
API через платформу Tencent Cloud TokenHub и OpenRouter.
Сервисные фреймворки: vLLM, с официальными рецептами развертывания .
Настраиваемые уровни рассуждения (отключен, низкий, высокий) для баланса между задержкой и глубиной .
Улучшения производительности
Уровень галлюцинаций: Снизился более чем вдвое по сравнению с Hy3 Preview, по оценкам на реальных логах . В конкретной интеграции игрового помощника (Path of Exile) галлюцинации упали с 4,5% до 2,8% .
Уровень ошибок в общих знаниях: Снизился вдвое относительно Preview .
Агентные бенчмарки:
ClawEval pass³: 68,5 — превосходит DeepSeek V4 Pro (62,4) и Qwen 3.7 Max (65,2) .
SkillsBench: 55,3 (рост с 29,1 в Preview) — также опережает DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.7 Max .
BrowseComp: 84,2 — почти наравне с GPT 5.5 (84,4) .
MathArena Apex: 38,7 (рост с 12,8 в Preview) .
SWE-bench Verified: 74,4% .
Terminal-Bench 2.0: 54,4% .
Ключевые агентные и кодовые возможности улучшены на 20–30% в целом . Co-design тестирование показывает, что ≥90% агентных задач могут быть успешно выполнены с Hy3 в таких областях, как обработка данных, генерация документов, исследовательские отчеты, создание веб-страниц и принятие решений в повседневной жизни .
Внутреннее слепое тестирование (270 инженеров Tencent на реальных рабочих задачах): Hy3 получил 2,67/4 против 2,51/4 у GLM 5.1 .
Мультиагентная оркестровка: Marvis (внутренний ИТ-агент Tencent) достиг 93,7% завершения задач, 92% правильной диспетчеризации при работе 6 совместных агентов .
Хронология разработки
Февраль 2026: Tencent провела полную перестройку фреймворков предварительного обучения и обучения с подкреплением .
~6 недель спустя: Началось обучение Hy3 Preview .
21–23 апреля 2026: Hy3 Preview выпущен и открыт на GitHub .
6 июля 2026: Production-версия Hy3 официально запущена с полной интеграцией в экосистему .
Интеграции в экосистему
Агентные фреймворки: Интеграция с OpenClaw, OpenCode и KiloCode .
Продукты Tencent:
Yuanbao (ИИ-ассистент Tencent) — получил возможность доставки файлов; уровень ошибок в здравом смысле и галлюцинаций снизился более чем вдвое .
ima — стабильность агентной системы достигла 95,1%; качество рассуждений в вопросах-ответах по базе знаний улучшилось почти на 19% .
Marvis (внутренний ИТ-агент) — завершение задач в ключевых сценариях 93,7% .
CodeBuddy и WorkBuddy — TTFT снижен на 54%, сквозная задержка — на 47%, уровень успеха >99,99% .
WeGame / Path of Exile ИИ-ассистент — успешность многопошаговых рассуждений и диспетчеризации инструментов 92%, галлюцинации снизились с 4,5% до 2,8% .
WeChat и игры — ИИ для блогов и игровые ассистенты также выигрывают .
Конкурентная позиция среди китайских open-source ИИ-лабораторий
Hy3 позиционируется как практичная, агентно-ориентированная модель, а не просто гонка за размером параметров. Ключевые конкурентные моменты:
Агентная дифференциация: Tencent нацелена на агентные и кодовые нагрузки, где, по утверждению компании, модель соответствует или превосходит более крупных конкурентов (например, Kimi-K2.5 с 1B+ параметров) при значительно меньших затратах . На ClawEval pass³ и SkillsBench Hy3 превосходит DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.7 Max .
Лидерство по цене: DeepSeek и Qwen также известны агрессивными ценами, но Hy3 с ценой ниже $0,07/1M входных токенов является одной из самых конкурентоспособных .
STEM-рассуждения: Сильные результаты на FrontierScience-Olympiad, IMOAnswerBench, квалификационном экзамене на PhD по математике университета Цинхуа и Китайской олимпиаде по биологии для старшеклассников — на уровне frontier-моделей DeepSeek и Qwen .
Слабость: Некоторые сторонние агрегированные бенчмарки (например, Artificial Analysis GDPval-AA) показывают, что Hy3 Preview отстает от других open-weight моделей в определенных реальных агентных рабочих задачах , хотя production-версия Hy3, по-видимому, значительно сократила этот разрыв.
Общее позиционирование: Tencent присоединяется к DeepSeek, Alibaba (Qwen), Zhipu AI (GLM) и Baidu (ERNIE) в качестве крупной китайской open-source ИИ-лаборатории. Hy3 — самая серьезная заявка Tencent на участие в гонке "frontier open-weight", делающая ставку на агентную оркестровку и низкую стоимость, а не на масштаб параметров.
llmreference.comHunyuan Hy3 Preview vs o3-pro Comparison (2026) | LLMReference