Hy3 เป็นโมเดล Mixture-of-Experts (MoE) ที่ประกอบด้วย 192 ผู้เชี่ยวชาญ (Expert) และใช้การจัดเส้นทางแบบ Top-8 สเปกสำคัญจาก Hugging Face Model Card อย่างเป็นทางการและประกาศของ Tencent :
| สเปก | ค่า |
|---|---|
| พารามิเตอร์รวม | 295 พันล้าน |
| Active parameters ต่อโทเคน | 21 พันล้าน |
| MTP layer parameters | 3.8 พันล้าน |
| จำนวนเลเยอร์ | 80 Transformer Layers + 1 Multi-Token Prediction Layer |
| Attention heads | 64 |
| หน้าต่างบริบท (Context window) | 256K โทเคน (262,144) |
| สถาปัตยกรรม | Dense-attention, Sparse-FFN MoE |
โมเดลรองรับโหมด Reasoning แบบปรับแต่งได้ — โหมด "ไม่คิด" (no-think) โดยตรง และโหมด Chain-of-Thought แบบต่ำและสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน Tencent อธิบายว่าเป็น "โมเดล Hybrid Fast-and-Slow-Thinking"
ภายในสัปดาห์แรก ปริมาณการเรียก API รวมของ Hy3 เติบโตมากกว่า 68 เท่าเมื่อเทียบกับ Hy2 ซึ่งเป็นโมเดลรุ่นก่อน รายงานภาษาจีนจาก Sina Finance ระบุว่าแนวโน้มการเติบโตของ Hy3 "ยังคงเป็นไปตามทิศทางขาขึ้นของ Hy3 Preview แต่มีความชันมากกว่า"
แม้จะไม่มีตัวเลขปริมาณโทเคนรวมที่แน่นอนนอกเหนือจากยอดรวมรายสัปดาห์ของ OpenRouter ในแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบ แต่ดีมานด์ที่พุ่งสูงนั้นรุนแรงพอที่จะทำให้โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวติ้งของ Tencent โอเวอร์โหลด ในวันที่ 8 กรกฎาคม (สองวันหลังเปิดตัว) การใช้ทรัพยากรประมวลผล Inference ของ WorkBuddy พุ่งถึงจุดสูงสุด โดยอัตราคิว (Queue Rate) ในช่วงบ่ายเกิน 50% Tencent ต้องจัดสรรกำลังการประมวลผลเพิ่มเติมอย่างเร่งด่วน และประกาศฟื้นฟูบริการในเช้าวันที่ 9 กรกฎาคม
Hy3 Preview สะสมการประมวลผล 7.7 ล้านล้านโทเคนบน OpenRouter ระหว่างวันที่ 23 เมษายนถึง 12 พฤษภาคม ตามเอกสารรายงานผลประกอบการไตรมาส 1 ปี 2026 ของ Tencent
Hy3 เปิดตัวภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 โดยไม่มีข้อจำกัดทางภูมิศาสตร์ น้ำหนักโมเดลแบบเต็มสามารถดาวน์โหลดได้บน Hugging Face ที่ tencent/Hy3
Hy3 ถูกนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ของ Tencent มากมาย :
กลยุทธ์ของ Tencent กับ Hy3 คือการเน้น Agents มากกว่าขนาดโมเดล อย่างที่ Forbes รายงานถึงการเปิดตัว Tencent กำลังเดิมพันว่าโมเดล MoE ที่เปิดใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ (21B active จากทั้งหมด 295B) ในราคาที่ต่ำกว่ามาก สามารถเทียบชั้นกับโมเดล Dense Model ขนาดใหญ่กว่ามากได้ ผลการทดสอบ Benchmark ที่สำคัญ:
| Benchmark | คะแนน Hy3 |
|---|---|
| SWE-bench Verified | 74.4% (Preview) |
| BrowseComp | 84.2 (คะแนนสูงสุดในกลุ่ม Open-Weight Search Agent) |
| DeepSearchQA | 91.0 |
| MCP-Atlas | 79.1 (คะแนนสูงสุดในกลุ่ม Open-Weight Tool Orchestration) |
| AA-LCR (Long-Context Retrieval) | 73.4 |
Hy3 Preview เปิดตัวเมื่อวันที่ 23 เมษายน 2026 ซึ่งเป็นโมเดลแรกที่สร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐาน Pre-training ที่ Tencent สร้างใหม่ทั้งหมด มันถูกอธิบายว่าเป็น "โมเดลแรกที่ฝึกบนโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างขึ้นใหม่ของ Tencent" และมีการปรับปรุงที่สำคัญเหนือ Hy2 ในด้านการให้เหตุผลที่ซับซ้อน การทำตามคำแนะนำ การเรียนรู้ในบริบท การเขียนโค้ด และความสามารถของ Agent Preview ครองอันดับการใช้งานสูงสุดของ OpenRouter เป็นเวลาสามสัปดาห์ติดต่อกัน และการเปิดตัวอย่างเต็มรูปแบบก็ขยายโมเมนตัมนั้น — โดยการเรียกใช้ทั้งหมดเติบโต 68 เท่าเมื่อเทียบกับ Hy2 ซึ่งสูงกว่าอัตราการเติบโตของ Preview ที่แข็งแกร่งอยู่แล้ว ระหว่าง Preview และ GA ทีมงานของ Tencent ปรับแต่งโมเดลผ่านคำติชมจากนักพัฒนาทั่วโลกและผ่านระบบนิเวศผลิตภัณฑ์ขนาดใหญ่ของตัวเอง โดยมีการปรับปรุงที่วัดผลได้: อัตราการสร้างข้อมูลเท็จลดลงจาก 12.5% เป็น 5.4% และข้อผิดพลาดในการใช้เหตุผลเชิงสามัญสำนึกลดลงจาก 25.4% เป็น 12.7%
ข้อสรุปสำคัญ: ในช่วง ~10 วันแรก Hy3 ทำได้สำเร็จคือ ปริมาณการเรียก API เพิ่มขึ้น 68 เท่าเมื่อเทียบกับ Hy2 กลายเป็นโมเดลอันดับ 1 ในด้านปริมาณการเรียกใช้บน OpenRouter ทำให้โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวติ้งของ Tencent เองโอเวอร์โหลดเนื่องจากดีมานด์ ดึงดูดผู้ใช้ WorkBuddy ที่เลือกโมเดลเองได้ถึง 60% และแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุง Enterprise Agentic (อัตราความสำเร็จของงาน 90%, การทำงานเร็วขึ้น 34%) ทั้งหมดนี้ต่อยอดจากโมเมนตัมของ Hy3 Preview ซึ่งครองอันดับบน OpenRouter มาตั้งแต่ปลายเดือนเมษายน