| Specifikation | Värde |
|---|---|
| Totala parametrar | 295 miljarder |
| Aktiva parametrar per token | 21 miljarder |
| MTP-lagerparametrar | 3,8 miljarder |
| Antal lager | 80 transformatorlager + 1 Multi-Token Prediction-lager |
| Uppmärksamhetshuvuden | 64 |
| Kontextfönster | 256K tokens (262 144) |
| Arkitektur | Dense-attention, sparse-FFN MoE |
Modellen stöder konfigurerbara resonemangslägen – ett direkt "no-think"-läge samt låg/hög chain-of-thought för komplexa uppgifter . Tencent beskriver den som en "hybridmodell för snabbt och långsamt tänkande"
.
Inom sin första vecka växte Hy3:s totala API-anropsvolym mer än 68 gånger jämfört med Hy2, föregångaren . En kinesisk rapport från Sina Finance noterar att Hy3:s tillväxtbana "fortsatte den uppåtgående trenden från Hy3 preview-versionen, men med en brantare lutning"
.
Exakta totala tokenvolymer utöver OpenRouters veckosiffror publicerades inte i källorna, men efterfrågan var så kraftig att den överbelastade Tencents beräkningsinfrastruktur. Den 8 juli (två dagar efter lansering) toppade WorkBuddys inferensberäkningsresursförbrukning, med eftermiddagens kötider som översteg 50 % . Tencent tvingades akut allokera ytterligare beräkningskapacitet och meddelade att tjänsten återställdes på morgonen den 9 juli
.
Hy3 Preview hade redan ackumulerat 7,7 biljoner tokens på OpenRouter mellan 23 april och 12 maj, enligt Tencents Q1 2026-resultatrapport .
Hy3 släpps under Apache 2.0-licens utan geografiska begränsningar . Fulla modellvikter finns på Hugging Face på
tencent/Hy3 .
Tencents strategi med Hy3 handlar uttryckligen om agenter framför modellstorlek. Som Forbes noterade i sin rapportering satsar Tencent på att en effektivt aktiverad MoE-modell (21B aktiv av 295B total) till dramatiskt lägre kostnad kan konkurrera med mycket större täta modeller . Viktiga riktmärken inkluderar:
Hy3 Preview lanserades 23 april 2026 som den första modellen byggd på Tencents helt ombyggda förträningsinfrastruktur . Den beskrevs som "den första modellen tränad på Tencents ombyggda infrastruktur" och levererade betydande förbättringar jämfört med Hy2 inom komplex resonemang, instruktionsföljning, inlärning i kontext, kodgenerering och agentförmåga
. Preview-modellen höll OpenRouters topplacering i tre veckor
, och den fulla lanseringen förstärkte denna momentum – med totala anrop som växte 68 gånger jämfört med Hy2, till skillnad från en redan stark Preview-tillväxttakt
. Mellan Preview och GA förbättrade Tencents team modellen genom global återkoppling från utvecklare och inom sitt massiva produktekosystem, med mätbara förbättringar: hallucinationer sjönk från 12,5 % till 5,4 % och sunt förnuft-resonemangsfel minskade från 25,4 % till 12,7 %
.
Huvudsaklig slutsats: Under sina första cirka 10 dagar uppnådde Hy3 en 68-faldig ökning av anropsvolymen jämfört med Hy2, blev den modell med störst anropsvolym på OpenRouter, överbelastade Tencents egen beräkningsinfrastruktur på grund av hög efterfrågan, fångade 60 % av WorkBuddys användare som valde egen modell, och visade på förbättringar av företagsagentförmåga (90 % uppgiftsframgång, 34 % snabbare exekvering). Detta bygger direkt på Hy3 Preview-momentumet, som redan dominerat OpenRouter-rankingar sedan slutet av april.