เทนเซนต์ให้บริการ Hy3 ผ่านเครื่องมือหลักสามอย่าง :
นักพัฒนายังสามารถเข้าถึง Hy3 ผ่าน API บน OpenRouter (ราคาประมาณ 0.1288 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน และ 0.5336 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคน) และน้ำหนักของโมเดลถูกเผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาต Apache 2.0 บน Hugging Face และ ModelScope
| คุณสมบัติ | ค่า |
|---|---|
| สถาปัตยกรรม | Mixture-of-Experts (MoE) — 192 ผู้เชี่ยวชาญ, เปิดใช้งานสูงสุด 8 ตัว |
| พารามิเตอร์ทั้งหมด | 295 พันล้าน |
| พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงต่อโทเคน | 21 พันล้าน (+ ชั้น MTP 3.8B สำหรับการคาดเดา) |
| ความยาวบริบท | 256K โทเคน |
| สัญญาอนุญาต | Apache 2.0 (เป็นมิตรกับการใช้งานเชิงพาณิชย์) |
| วันที่วางจำหน่าย | 6 กรกฎาคม 2026 (ตัวอย่าง: 23 เมษายน 2026) |
Hy3 เป็น โมเดลการคิดแบบผสมระหว่างเร็วและช้า (hybrid fast-and-slow-thinking reasoning model) ที่ออกแบบมาสำหรับงานที่ซับซ้อนด้านการใช้เหตุผล การทำตามคำสั่ง การเขียนโค้ด และการทำงานของ AI Agent เทนเซนต์ระบุว่า Hy3 มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับโมเดลเรือธงที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 2–5 เท่า ในเกณฑ์วัดด้านการใช้เหตุผลและการทำตามคำสั่ง Hy3 เวอร์ชันตัวอย่างเปิดตัวด้วยอัตราการเกิดภาพหลอนที่ 12.5% และข้อผิดพลาดด้านสามัญสำนึกที่ 25.4% แต่เมื่อถึงเวอร์ชันจริงในเดือนกรกฎาคม ตัวเลขลดลงเหลือ 5.4% และ 12.7% ตามลำดับ หลังจากปรับปรุงตามคำติชมจากทีมงานภายในเทนเซนต์กว่า 50 ทีม
ข้อมูลการใช้งานที่รายงานโดยเทนเซนต์และยืนยันจากหลายแหล่ง แสดงให้เห็นถึงการเติบโตอย่างรวดเร็วตั้งแต่เริ่มเปิดตัว :
หมายเหตุ: ณ วันที่ประกาศ 5 สิงหาคม Hy3 อยู่ในอันดับ 3 รองจาก DeepSeek V4 Flash และ Xiaomi MiMo-V2.5 ในชาร์ตการใช้โทเคนรายสัปดาห์ของ OpenRouter
การขยายตลาดต่างประเทศครั้งนี้ถือเป็นการผลักดัน AI ครั้งใหญ่ครั้งแรกของเทนเซนต์ นับตั้งแต่จ้างอดีตนักวิจัย OpenAI อย่าง Yao Shunyu ในช่วงต้นปี 2026 รายงานหลายฉบับมองว่าการเปิดตัว Hy3 สู่ตลาดโลกเป็นหมากเชิงรุกที่แข็งแกร่งที่สุดของเทนเซนต์ในการต่อกรกับผู้นำ AI ตะวันตก ซึ่งสะท้อนถึงการเปลี่ยนผ่านจากกลยุทธ์ AI ที่เน้นจีนเป็นหลัก สู่ ท่าทีการแข่งขันในตลาดโลก ด้วยการผสมผสานความสามารถในการเข้าถึงแบบโอเพนซอร์ส การผสานรวมกับเครื่องมือสำหรับองค์กร ราคาที่ aggressive (ต่ำกว่า OpenAI และ Anthropic) และช่วงทดลองใช้ฟรีบน WorkBuddy เทนเซนต์ตั้งเป้าที่จะดึงดูดส่วนแบ่งตลาดนักพัฒนาและองค์กรนอกประเทศจีน ซึ่งเป็นการตอบสนองโดยตรงต่อการเพิ่มบุคลากรและทิศทางเชิงกลยุทธ์ที่ตั้งไว้โดยผู้นำอย่าง Yao Shunyu
Hy3 ทำคะแนนได้ 78% ในการทดสอบ SWE-bench Verified และ 90.4% ในการทดสอบ GPQA Diamond เทนเซนต์รายงานอัตราการแก้ปัญหาสำเร็จ 90% ในการวัดประสิทธิภาพเอเจนต์ภายใน ตัวเลขเหล่านี้ทำให้ Hy3 อยู่ในตำแหน่งที่แข่งขันได้ในกลุ่มโมเดลการใช้เหตุผลแบบโอเพนเวท แม้ว่าการตรวจสอบโดยอิสระจะยังคงมีจำกัด
| ช่องทางการเข้าถึง | ราคา |
|---|---|
| WorkBuddy | ฟรีจนถึง 31 สิงหาคม 2026 (เวลาแปซิฟิก) |
| OpenRouter API | ~0.1288 ดอลลาร์สหรัฐฯ / อินพุต 1 ล้านโทเคน, ~0.5336 ดอลลาร์สหรัฐฯ / เอาต์พุต 1 ล้านโทเคน |
| API อย่างเป็นทางการของเทนเซนต์ | ~1 หยวน / อินพุต 1 ล้านโทเคน, ~4 หยวน / เอาต์พุต 1 ล้านโทเคน (ประมาณ 0.15 / 0.59 ดอลลาร์สหรัฐฯ) |
| โฮสต์ด้วยตัวเอง | ต้องการ GPU Tensor Parallel ขั้นต่ำ 8× (คลาส H20-3e หรือ H200) |
การเปิดตัว Hy3 ทั่วโลกของเทนเซนต์มีความสำคัญเพราะเป็นการรวมจุดแข็งไว้ด้วยกัน:
จุดแข็งหลักของโมเดลนี้คือการทำงานด้าน Agentic Workflow และงานเขียนโค้ด ซึ่งเป็นด้านที่ได้รับการนำไปใช้จากนักพัฒนาอย่างหนาแน่น จุดอ่อนของมันคือประสิทธิภาพระดับกลางในเกณฑ์วัดทั่วไปบางรายการ และความจำเป็นในการใช้คลัสเตอร์ GPU ระดับสูงสำหรับการโฮสต์ด้วยตัวเอง
เทนเซนต์ให้บริการ Hy3 ผ่านเครื่องมือหลักสามอย่าง :
นักพัฒนายังสามารถเข้าถึง Hy3 ผ่าน API บน OpenRouter (ราคาประมาณ 0.1288 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน และ 0.5336 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคน) และน้ำหนักของโมเดลถูกเผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาต Apache 2.0 บน Hugging Face และ ModelScope
| คุณสมบัติ | ค่า |
|---|---|
| สถาปัตยกรรม | Mixture-of-Experts (MoE) — 192 ผู้เชี่ยวชาญ, เปิดใช้งานสูงสุด 8 ตัว |
| พารามิเตอร์ทั้งหมด | 295 พันล้าน |
| พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงต่อโทเคน | 21 พันล้าน (+ ชั้น MTP 3.8B สำหรับการคาดเดา) |
| ความยาวบริบท | 256K โทเคน |
| สัญญาอนุญาต | Apache 2.0 (เป็นมิตรกับการใช้งานเชิงพาณิชย์) |
| วันที่วางจำหน่าย | 6 กรกฎาคม 2026 (ตัวอย่าง: 23 เมษายน 2026) |
Hy3 เป็น โมเดลการคิดแบบผสมระหว่างเร็วและช้า (hybrid fast-and-slow-thinking reasoning model) ที่ออกแบบมาสำหรับงานที่ซับซ้อนด้านการใช้เหตุผล การทำตามคำสั่ง การเขียนโค้ด และการทำงานของ AI Agent เทนเซนต์ระบุว่า Hy3 มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับโมเดลเรือธงที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 2–5 เท่า ในเกณฑ์วัดด้านการใช้เหตุผลและการทำตามคำสั่ง Hy3 เวอร์ชันตัวอย่างเปิดตัวด้วยอัตราการเกิดภาพหลอนที่ 12.5% และข้อผิดพลาดด้านสามัญสำนึกที่ 25.4% แต่เมื่อถึงเวอร์ชันจริงในเดือนกรกฎาคม ตัวเลขลดลงเหลือ 5.4% และ 12.7% ตามลำดับ หลังจากปรับปรุงตามคำติชมจากทีมงานภายในเทนเซนต์กว่า 50 ทีม
ข้อมูลการใช้งานที่รายงานโดยเทนเซนต์และยืนยันจากหลายแหล่ง แสดงให้เห็นถึงการเติบโตอย่างรวดเร็วตั้งแต่เริ่มเปิดตัว :
หมายเหตุ: ณ วันที่ประกาศ 5 สิงหาคม Hy3 อยู่ในอันดับ 3 รองจาก DeepSeek V4 Flash และ Xiaomi MiMo-V2.5 ในชาร์ตการใช้โทเคนรายสัปดาห์ของ OpenRouter
การขยายตลาดต่างประเทศครั้งนี้ถือเป็นการผลักดัน AI ครั้งใหญ่ครั้งแรกของเทนเซนต์ นับตั้งแต่จ้างอดีตนักวิจัย OpenAI อย่าง Yao Shunyu ในช่วงต้นปี 2026 รายงานหลายฉบับมองว่าการเปิดตัว Hy3 สู่ตลาดโลกเป็นหมากเชิงรุกที่แข็งแกร่งที่สุดของเทนเซนต์ในการต่อกรกับผู้นำ AI ตะวันตก ซึ่งสะท้อนถึงการเปลี่ยนผ่านจากกลยุทธ์ AI ที่เน้นจีนเป็นหลัก สู่ ท่าทีการแข่งขันในตลาดโลก ด้วยการผสมผสานความสามารถในการเข้าถึงแบบโอเพนซอร์ส การผสานรวมกับเครื่องมือสำหรับองค์กร ราคาที่ aggressive (ต่ำกว่า OpenAI และ Anthropic) และช่วงทดลองใช้ฟรีบน WorkBuddy เทนเซนต์ตั้งเป้าที่จะดึงดูดส่วนแบ่งตลาดนักพัฒนาและองค์กรนอกประเทศจีน ซึ่งเป็นการตอบสนองโดยตรงต่อการเพิ่มบุคลากรและทิศทางเชิงกลยุทธ์ที่ตั้งไว้โดยผู้นำอย่าง Yao Shunyu
Hy3 ทำคะแนนได้ 78% ในการทดสอบ SWE-bench Verified และ 90.4% ในการทดสอบ GPQA Diamond เทนเซนต์รายงานอัตราการแก้ปัญหาสำเร็จ 90% ในการวัดประสิทธิภาพเอเจนต์ภายใน ตัวเลขเหล่านี้ทำให้ Hy3 อยู่ในตำแหน่งที่แข่งขันได้ในกลุ่มโมเดลการใช้เหตุผลแบบโอเพนเวท แม้ว่าการตรวจสอบโดยอิสระจะยังคงมีจำกัด
| ช่องทางการเข้าถึง | ราคา |
|---|---|
| WorkBuddy | ฟรีจนถึง 31 สิงหาคม 2026 (เวลาแปซิฟิก) |
| OpenRouter API | ~0.1288 ดอลลาร์สหรัฐฯ / อินพุต 1 ล้านโทเคน, ~0.5336 ดอลลาร์สหรัฐฯ / เอาต์พุต 1 ล้านโทเคน |
| API อย่างเป็นทางการของเทนเซนต์ | ~1 หยวน / อินพุต 1 ล้านโทเคน, ~4 หยวน / เอาต์พุต 1 ล้านโทเคน (ประมาณ 0.15 / 0.59 ดอลลาร์สหรัฐฯ) |
| โฮสต์ด้วยตัวเอง | ต้องการ GPU Tensor Parallel ขั้นต่ำ 8× (คลาส H20-3e หรือ H200) |
การเปิดตัว Hy3 ทั่วโลกของเทนเซนต์มีความสำคัญเพราะเป็นการรวมจุดแข็งไว้ด้วยกัน:
จุดแข็งหลักของโมเดลนี้คือการทำงานด้าน Agentic Workflow และงานเขียนโค้ด ซึ่งเป็นด้านที่ได้รับการนำไปใช้จากนักพัฒนาอย่างหนาแน่น จุดอ่อนของมันคือประสิทธิภาพระดับกลางในเกณฑ์วัดทั่วไปบางรายการ และความจำเป็นในการใช้คลัสเตอร์ GPU ระดับสูงสำหรับการโฮสต์ด้วยตัวเอง