Tencent Hunyuan представила Hy3 — языковую модель MoE для программирования, работы с длинными контекстами и агентных задач. Эта модель содержит 295 миллиардов параметров, из которых 21 миллиард активируются при каждом запросе.
Hy3 выпущена под лицензией Apache 2.0. Веса можно найти на Hugging Face, ModelScope, GitCode и CNB. Также через OpenRouter доступна бесплатная версия tencent/hy3:free. Tencent предоставляет бесплатный API на срок две недели. Дополнительные сведения находятся в статье Postium.
Читайте также: ТОП-20 лучших ИИ-агентов для работы
Возможности нейросети Hy3
Hy3 построена на архитектуре Mixture of Experts: в её составе 192 эксперта, однако для каждого запроса активируются только 8 из них. Это позволяет снизить нагрузку при инференсе и сохранять широкий объем знаний модели.
Tencent позиционирует Hy3 как искусственный интеллект для решения рабочих задач. Сюда входят программирование, frontend-разработка, CI/CD, анализ данных, финансовое моделирование, создание игр и задачи с длинным контекстом.
Контекстное окно модели составляет 256K токенов. Такой объем подходит для крупных кодовых баз, длинных текстов, многошаговых задач и диалогов, в которых требуется учитывать информацию из предыдущих сообщений.
Hy3 предлагает режимы reasoning effort. Для быстрых ответов можно применять no_think, а для более сложных задач — low или high. Tencent рекомендует использовать повышенный уровень рассуждений для математических расчетов, программирования и многошаговых запросов.
Особое внимание уделено вызову инструментов. Tencent сообщает о повышении стабильности вызова инструментов, формате ответов и восстановлении после ошибок. Это критично для агентных пайплайнов: если модель нарушает JSON, теряет параметры или вызывает неправильный инструмент, выполнение задачи может быть прервано.
По бенчмаркам Hy3 демонстрирует результаты, сопоставимые с ведущими моделями в области агентных задач: 57.9 на SWE-bench Pro, 75.8 на SWE-bench Multilingual, 71.7 на Terminal Bench 2.1, 84.2 на BrowseComp и 55.3 на SkillsBench. В некоторых тестах выше остаются Claude Opus 4.8, GPT 5.5, GLM 5.2 и Qwen 3.7 Max.
Как использовать
Наиболее простой способ протестировать Hy3 — открыть модель tencent/hy3:free на OpenRouter и запустить её в Playground. Для API применяется формат OpenAI-совместимый OpenRouter с моделью tencent/hy3:free.
Если требуется собственный сервер, скачайте веса tencent/Hy3 с Hugging Face. Tencent рекомендует развертывать модель через vLLM или SGLang. После запуска сервер будет принимать запросы через OpenAI-совместимый API.
Для полной версии Tencent рекомендует 8 GPU H20-3e или другие видеокарты с большим объемом памяти. Для большинства пользователей проще начать с OpenRouter, а локальный запуск оставить командам с собственной инфраструктурой.
Почему это важно? Hy3 предоставляет разработчикам открытую модель для агентных задач с контекстом 256K, лицензией Apache 2.0, открытыми весами, FP8-версией и готовыми решениями для vLLM и SGLang.
Для команд, занимающихся созданием кодинг-агентов, важны не только размеры модели. Длинный контекст, стабильный вызов инструментов и предсказуемый формат ответа непосредственно влияют на эффективность агентных систем.
Итог: вышла Hy3 — открытая модель MoE от Tencent Hunyuan для агентного программирования и задач с длинным контекстом.
