Tencent Hy3

Hy3 · Rodzina: Hunyuan

Model językowy MoE Tencent (295 mld parametrów, 21 mld aktywnych) z oknem kontekstu 256K, mocny w zadaniach agentowych, rozumowaniu i kodowaniu.

✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open weightsLLM📁 Hunyuan

Okno kontekstowe

256K

tokenów

Parametry

295B (21B aktywnych)

parametrów

🏢TencentProducent

Dostęp:DownloadWdrożenie:☁ Cloud💻 Lokalnie

Przegląd

Hy3 to model językowy typu Mixture-of-Experts opracowany przez zespół Tencent Hy. Ma 295 miliardów parametrów, z których 21 miliardów jest aktywowanych na token, i został przygotowany jako model instrukcyjny do zadań agentowych, rozumowania w długim kontekście oraz kodowania.

Architektura

Model wykorzystuje architekturę MoE uzupełnioną natywną warstwą MTP (3,8 mld parametrów) wspierającą dekodowanie spekulatywne. Okno kontekstu sięga 256 tysięcy tokenów. Wagi udostępniono w precyzji BF16 wraz z wariantem skwantyzowanym FP8; zalecane wdrożenie to vLLM lub SGLang na 8 kartach GPU o dużej pamięci.

Możliwości i wyniki

Hy3 wyróżnia się bardziej niezawodnym wywoływaniem narzędzi, modelowaniem finansowym i tworzeniem front-endu oraz obniżonym poziomem halucynacji. W benchmarkach osiąga 90,4 pkt w GPQA Diamond, 57,9 w SWE-Bench Pro i 75,8 w SWE-bench Multilingual. Model udostępniono na licencji Apache 2.0.

Klasyfikacja

LLM

Rodzina: Hunyuan

Zastosowania

Kodowanie Asystent programistyczny AI Modelowanie finansowe Asystent badawczy Q&A / Odpowiadanie na pytania

Dostęp i wdrożenie

Pobieranie

ChmuraLokalnie

Wagi: Open weights

Kluczowe parametry

📏 Kontekst: 256K

🧩 Parametry: 295B (21B aktywnych)

✓ Narzędzia · ✓ Fine-tuning

📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe

256K

tokenów

Parametry

295B (21B aktywnych)

parametrów

Licencja

Apache 2.0

Wymagania sprzętowe

Model MoE 295B (21B aktywnych) w BF16 wymaga ok. 8 kart GPU o dużej pamięci (np. H100/H200); dostępny wariant FP8 obniża wymagania. Zalecane silniki inferencji: vLLM lub SGLang.

Funkcje:✓ Używanie narzędzi✓ Fine-tuning

Modalności

⬇ Wejście (Input)

text

⬆ Wyjście (Output)

textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu

Programowanie

Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.

Kategoria: coding

Kodowanie agentowe

Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).

Kategoria: coding

Zdolności agentowe

Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.

Kategoria: planning

Użycie narzędzi

Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.

Kategoria: planning

Zaawansowane rozumowanie

Zdolność do wieloetapowego, ustrukturyzowanego rozumowania: analiza problemów, planowanie kroków, wnioskowanie na podstawie hipotez. Modele reasoning-first (np. GPT-5.1 Thinking) dedykują część inferencji na łańcuchy myślowe zanim udzielą odpowiedzi.

Kategoria: reasoning

Długi kontekst

Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.

Kategoria: language

Rozumowanie matematyczne

Zdolność modelu do rozwiązywania zadań matematycznych wymagających wieloetapowego rozumowania — równania, dowody, kombinatoryka, geometria, rachunek różniczkowy, zadania konkursowe.

Kategoria: reasoning

Modelowanie finansowe

Budowa modeli finansowych: DCF, wyceny firm, analiza scenariuszowa, prognozy budżetów, arkusze P&L, modele cap table. Wymaga precyzyjnego rozumowania numerycznego i znajomości konwencji księgowych.

Kategoria: reasoning

Wielojęzyczność

Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.

Kategoria: language

Dziedziny zastosowań

Kodowanie Asystent programistyczny AI Modelowanie finansowe Asystent badawczy Q&A / Odpowiadanie na pytania