Tencent Hunyuan Hy3: характеристики, ціна, продуктивність та позиціонування на ринку ШІ

Ліцензія

Модель випущена під Community License від Tencent Hunyuan — неексклюзивною, безоплатною, не підлягаючою передачі обмеженою ліцензією, яка дозволяє використання, відтворення, розповсюдження та створення похідних робіт на території, визначеній у файлі ліцензії .

Ціна

• Ціна API за моделлю "плати в міру використання": $0,063 за мільйон вхідних токенів та $0,210 за мільйон вихідних токенів; кешовані токени — $0,021 за мільйон .
• На момент запуску OpenRouter пропонував Hy3 Preview як повністю безкоштовний ендпоінт (без кредитної картки, без обліку токенів) приблизно протягом двох тижнів; цей безкоштовний період закінчився .
• Tencent вважає цю модель однією з найдешевших серед потужних LLM у світі .

Платформи доступності

• Відкриті ваги на GitHub (Tencent-Hunyuan/Hy3-preview) та Hugging Face .
• Ендпоінти API через платформу Tencent Cloud TokenHub та OpenRouter .
• Фреймворки для роботи: vLLM з офіційними рецептами розгортання .
• Налаштовувані рівні міркувань (вимкнено, низький, високий) для пошуку компромісу між затримкою та глибиною .

Покращення продуктивності

• Рівень галюцинацій: Знизився більш ніж удвічі порівняно з Hy3 Preview на основі оцінок реальних логів . У конкретній інтеграції ігрового асистента для гри Path of Exile галюцинації впали з 4,5% до 2,8% .
• Рівень помилок загальних знань: Зменшився вдвічі порівняно з Preview .
• Бенчмарки агентних завдань:
  • ClawEval pass³: 68,5 — перевершує DeepSeek V4 Pro (62,4) та Qwen 3.7 Max (65,2) .
  • SkillsBench: 55,3 (порівняно з 29,1 у Preview) — також випереджає DeepSeek V4 Pro та Qwen 3.7 Max .
  • BrowseComp: 84,2 — майже наздоганяє GPT 5.5 (84,4) .
  • MathArena Apex: 38,7 (порівняно з 12,8 у Preview) .
  • SWE-bench Verified: 74,4% .
  • Terminal-Bench 2.0: 54,4% .
• Загальне покращення агентних та кодових навичок склало 20–30% . Тестування спільного проєктування (co-design) показує, що ≥90% агентних завдань можна успішно виконати за допомогою Hy3, включаючи обробку даних, генерацію документів, дослідницькі звіти, створення веб-сторінок та прийняття життєвих рішень .
• Внутрішнє сліпе тестування (270 інженерів Tencent на реальних робочих завданнях): Hy3 отримав 2,67/4 проти 2,51/4 у GLM 5.1 .
• Багатоагентна оркестровка: Marvis (IT-агент Tencent) досяг 93,7% виконання завдань, 92% правильного розподілу між 6 агентами, що співпрацюють .

Історія розробки

• Лютий 2026: Tencent повністю перебудувала свої фреймворки попереднього навчання та навчання з підкріпленням .
• ~6 тижнів потому: Розпочалося навчання Hy3 Preview .
• 21–23 квітня 2026: Реліз Hy3 Preview з відкритим кодом на GitHub .
• 6 липня 2026: Офіційний запуск продукційної версії Hy3 з повною інтеграцією в екосистему .

Інтеграції в екосистему

• Агентні фреймворки: Інтегрується з OpenClaw, OpenCode та KiloCode .
• Продукти Tencent:
  • Yuanbao (AI-асистент Tencent) — отримав можливість доставки файлів; рівень помилок здорового глузду та галюцинацій знизився більш ніж удвічі .
  • ima — Стабільність агентної системи досягла 95,1%; якість міркувань при відповідях з бази знань покращилася майже на 19% .
  • Marvis (внутрішній IT-агент) — виконання завдань основних сценаріїв — 93,7% .
  • CodeBuddy та WorkBuddy — TTFT нижчий на 54%, наскрізна затримка нижча на 47%, рівень успіху >99,99% .
  • WeGame / AI-асистент Path of Exile — багатокрокові міркування та розподіл інструментів з рівнем успіху 92%, галюцинації знизилися з 4,5% до 2,8% .
• WeChat та ігри — AI-асистенти для блогів та ігор також отримують переваги .

Конкурентна позиція серед китайських лабораторій ШІ з відкритим кодом

Hy3 позиціонує себе як практична, орієнтована на агентів модель, а не просто як нарощування кількості параметрів. Ключові конкурентні моменти:

• Агентна диференціація: Tencent націлюється на агентні та кодові завдання, де, за їхніми твердженнями, модель дорівнює або перевершує значно більших конкурентів (наприклад, Kimi-K2.5 з понад 1 трлн параметрів) за значно нижчої вартості . У тестах ClawEval pass³ та SkillsBench Hy3 випереджає DeepSeek V4 Pro та Qwen 3.7 Max .
• Цінове лідерство: DeepSeek та Qwen також відомі агресивними цінами, але ціна Hy3 менше $0,07/1M вхідних токенів є однією з найбільш конкурентоспроможних .
• STEM-міркування: Сильні результати в FrontierScience-Olympiad, IMOAnswerBench, кваліфікаційному іспиті на доктора математики в Університеті Цінхуа та Всекитайській олімпіаді з біології для старшокласників — можна порівняти з передовими моделями DeepSeek та Qwen .
• Слабкі сторони: Деякі сторонні агреговані бенчмарки (наприклад, Artificial Analysis GDPval-AA) показують, що Hy3 Preview відстає від конкурентів з відкритою вагою у певних реальних агентних завданнях , хоча продукційна версія Hy3, схоже, значно скоротила цей розрив.
• Загальне позиціонування лабораторії: Tencent приєднується до DeepSeek, Alibaba (Qwen), Zhipu AI (GLM) та Baidu (ERNIE) як велика китайська лабораторія ШІ з відкритим кодом. Hy3 — це найбільш вагома заявка Tencent на участь у "гонці frontier-моделей з відкритою вагою", яка робить ставку на оркестровку агентів та низьку вартість, а не на сиру кількість параметрів.