| Характеристика | Значение |
|---|---|
| Общее число параметров | 295 миллиардов |
| Активные параметры на токен | 21 миллиард |
| Параметры слоя MTP | 3.8 миллиарда |
| Число слоёв | 80 слоёв трансформера + 1 слой Multi-Token Prediction |
| Число голов внимания | 64 |
| Контекстное окно | 256K токенов (262 144) |
| Архитектура | Dense-attention, sparse-FFN MoE |
Модель поддерживает настраиваемые режимы рассуждения — прямой режим «без размышлений», а также режимы низкой и высокой степени цепочки рассуждений для сложных задач . Tencent описывает её как «гибридную модель быстрого и медленного мышления»
.
За первую неделю общее количество вызовов API Hy3 выросло более чем в 68 раз по сравнению с предыдущим поколением Hy2 . В отчёте Sina Finance на китайском языке отмечается, что траектория роста Hy3 «продолжила восходящий тренд предварительной версии Hy3 Preview, но с более крутым наклоном»
.
Точные данные об общем объёме токенов, помимо еженедельных показателей OpenRouter, в просмотренных источниках не публиковались, но всплеск спроса был настолько сильным, что перегрузил вычислительную инфраструктуру Tencent. 8 июля (через два дня после запуска) потребление вычислительных ресурсов для инференса WorkBuddy достигло пика, а доля запросов, поставленных в очередь, во второй половине дня превысила 50% . Tencent пришлось в срочном порядке выделять дополнительные вычислительные мощности; о восстановлении работы было объявлено утром 9 июля
.
Предварительная версия Hy3 Preview уже накопила 7.7 триллиона токенов на OpenRouter в период с 23 апреля по 12 мая, согласно материалам Tencent за первый квартал 2026 года .
Hy3 распространяется по лицензии Apache 2.0 без каких-либо географических ограничений . Полные веса модели доступны на Hugging Face:
tencent/Hy3 .
Стратегия Tencent с Hy3 явно делает ставку на агентов, а не на размер модели. Как отметил Forbes, освещая запуск, Tencent делает ставку на то, что эффективно активируемая MoE-модель (21B активных из 295B общих) при значительно более низкой стоимости может конкурировать с гораздо более крупными монолитными флагманскими моделями . Ключевые бенчмарки:
Предварительная версия Hy3 Preview была запущена 23 апреля 2026 года как первая модель, созданная на полностью перестроенной инфраструктуре предварительного обучения Tencent . Она описывалась как «первая модель, обученная на перестроенной инфраструктуре Tencent» и обеспечила значительные улучшения по сравнению с Hy2 в сложных рассуждениях, следовании инструкциям, обучении в контексте, генерации кода и агентских способностях
. Preview удерживала первое место по использованию на OpenRouter в течение трёх недель
, а полный релиз усилил эту динамику: общее количество вызовов выросло в 68 раз по сравнению с Hy2, что превысило и без того высокие темпы роста Preview
. За время между выпуском Preview и финальной версии команда Tencent дорабатывала модель на основе отзывов глобальных разработчиков и в рамках собственной огромной продуктовой экосистемы, добившись измеримых улучшений: уровень галлюцинаций снизился с 12.5% до 5.4%, а ошибки «здравого смысла» — с 25.4% до 12.7%
.
Ключевой вывод: За первые ~10 дней Hy3 достигла 68-кратного роста числа вызовов по сравнению с Hy2, стала моделью номер один по числу вызовов на OpenRouter, перегрузила собственную вычислительную инфраструктуру Tencent из-за спроса, привлекла 60% пользователей WorkBuddy, выбирающих модель вручную, и продемонстрировала улучшение корпоративных агентских показателей (90% успешных задач, выполнение на 34% быстрее). Это стало прямым продолжением успеха предварительной версии Hy3 Preview, которая доминировала в рейтингах OpenRouter с конца апреля.