| 層數 |
| 80個Transformer層 + 1個多Token預測層 |
| 注意力頭數 | 64 |
| 上下文視窗 | 256K Tokens (262,144) |
| 架構 | Dense-attention, sparse-FFN MoE |
在上線的第一週內,Hy3的總API調用量相較於前代模型Hy2,成長了超過68倍 。新浪財經的一篇中文報導指出,Hy3的成長趨勢「延續了Hy3 Preview版本的增長態勢,但展現出更高的增長斜率」
。
雖然所審閱的來源未公布OpenRouter每週統計之外的確切總Token量,但需求熱潮已劇烈到癱瘓騰訊的算力基礎設施。7月8日(上線兩天後),WorkBuddy的推論計算資源消耗達到峰值,下午的佇列率一度超過50% 。騰訊不得不緊急調配額外算力,並在7月9日上午宣布服務恢復正常
。
騰訊對Hy3的策略明確聚焦於智能體(Agent)而非模型大小。正如《富比士》在報導中指出,騰訊押注於一個高效激活的MoE模型(295B總參數中僅激活21B),以極低成本與規模大得多的稠密模型旗艦產品競爭 。關鍵基準測試成績如下:
| 基準測試 | Hy3分數 |
|---|---|
| SWE-bench Verified | 74.4% (Preview版本) |
| BrowseComp | 84.2 (開放權重搜尋智能體最佳成績) |
| DeepSearchQA | 91.0 |
| MCP-Atlas | 79.1 (開放權重工具編排最佳成績) |
| AA-LCR (長上下文檢索) | 73.4 |
Hy3 Preview版本於 2026年4月23日 推出,是首個基於騰訊完全重建的預訓練基礎設施所訓練的模型 。它在複雜推理、指令遵循、情境學習、程式碼生成和智能體能力方面,較Hy2有顯著提升
。Preview版本連續三週占據OpenRouter使用量榜首
,而正式版的發布更將這股動能放大——總調用量較Hy2成長了68倍,遠超Preview版本當時的成長率
。從Preview到正式版之間,騰訊團隊根據全球開發者回饋並在其龐大產品生態系中進行了優化,帶來了可衡量的進步:幻覺率從12.5%降至5.4%,常識推理錯誤率從25.4%降至12.7%
。
關鍵結論:在正式上線後的約10天內,Hy3實現了API調用量較Hy2成長68倍、成為OpenRouter調用量冠軍、因需求過大導致自家算力基礎設施超載、在WorkBuddy自選模型用戶中占比達60%,並展現了企業級智能體的顯著進步(任務成功率達90%,執行速度提升34%)。這一切直接建基於Hy3 Preview版本自4月底以來便主導OpenRouter排名的強勁動能之上。