Tencent udostępnił Hy3 — otwarty model językowy z rodziny Hunyuan zbudowany w architekturze Mixture-of-Experts, z 295 miliardami parametrów łącznie i 21 miliardami aktywnymi przy każdym zapytaniu. Wagi trafiły na Hugging Face 6 lipca 2026 roku na licencji Apache 2.0, co czyni Hy3 jednym z najswobodniej licencjonowanych dużych modeli z Chin i bezpośrednim rywalem otwartych modeli Zhipu/Z.ai z rodziny GLM.
Najważniejsze w skrócie
- Hy3 to model MoE: 295 mld parametrów łącznie, 21 mld aktywnych, plus warstwa MTP o 3,8 mld parametrów
- Licencja Apache 2.0 daje pełne prawo do komercyjnego użytku, modyfikacji i redystrybucji wag
- Architektura: 192 eksperty z aktywacją 8 na token, 80 warstw, kontekst 256 tys. tokenów, precyzja BF16
- W ślepej ocenie 270 ekspertów Hy3 uzyskał 2,67 na 4, wyprzedzając GLM-5.1 z wynikiem 2,51
- Odsetek halucynacji w testach wewnętrznych spadł z 12,5 procent do 5,4 procent
Co dokładnie wypuścił Tencent
Hy3 to model rzadko aktywowany (sparse MoE) — z puli 192 ekspertów przy każdym tokenie pracuje tylko 8, dzięki czemu spośród 295 miliardów parametrów w danym momencie liczy się aktywnie 21 miliardów. Do tego dochodzi warstwa Multi-Token Prediction o 3,8 mld parametrów, przyspieszająca generowanie przez przewidywanie kilku tokenów naraz. Model ma 80 warstw, uwagę typu GQA z 64 głowicami i 8 głowicami klucz-wartość, rozmiar ukryty 4096 oraz okno kontekstu 256 tysięcy tokenów. Wagi udostępniono w precyzji BF16, a równolegle pojawił się wariant Hy3-FP8 — skwantyzowany do serwowania mniejszym kosztem pamięci.
To wersja produkcyjna po kwietniowym Hy3 Preview. Tencent podaje, że w międzyczasie zebrał opinie z ponad 50 własnych produktów i rozszerzył trening po wstępnym etapie o dane wyższej jakości oraz skalowany trening ze wzmocnieniem (RL). Model działa w dwóch trybach rozumowania — bezpośrednim oraz „głębokim" łańcuchu myśli włączanym parametrem, co pozwala regulować koszt inferencji zależnie od trudności zadania. Do uruchomienia pełnej wersji Tencent rekomenduje 8 kart GPU klasy H20-3e, z gotowymi przepisami dla vLLM i SGLang.
Dlaczego Apache 2.0 ma znaczenie
Kluczowy sygnał tej premiery to nie sama liczba parametrów, lecz licencja. Apache 2.0 to jedna z najbardziej permisywnych licencji open source — pozwala na komercyjne wykorzystanie, modyfikację, dystrybucję i wdrożenie w zamkniętych produktach, bez klauzul ograniczających skalę użytkownika czy region. Dla firm budujących własne wdrożenia to różnica między modelem, który można realnie postawić u siebie, a takim, który wiąże ręce warunkami korzystania.
Tu widać ciekawy zwrot na chińskim rynku otwartych modeli. Konkurencyjne GLM od Z.ai (dawniej Zhipu) też postawiło na permisywność — nowsze GLM-5.2 wyszło w czerwcu 2026 na licencji MIT. Obie firmy odchodzą więc od własnych, restrykcyjnych licencji na rzecz standardów, które deweloperzy znają z zachodniego ekosystemu. Rywalizacja przenosi się z pytania „czy w ogóle otwarte" na „jak swobodnie otwarte i jak dobre".
Pozycja wobec GLM i innych modeli otwartych
Tencent opiera swój przekaz na twierdzeniu, że Hy3 dorównuje modelom od dwóch do pięciu razy większym pod względem liczby aktywnych parametrów. Najmocniejszy dowód, jaki przedstawia, pochodzi spoza publicznych benchmarków — to ślepa ocena przeprowadzona przez 270 ekspertów na zadaniach z ich własnej pracy. Hy3 uzyskał w niej 2,67 na 4, wyprzedzając GLM-5.1 (2,51), a przewaga była największa w tworzeniu frontendu, zadaniach związanych z danymi oraz procesami CI/CD.
Warto tę liczbę czytać ostrożnie. Tencent porównał się z GLM-5.1, podczas gdy Z.ai zdążyło już wypuścić nowszą generację — GLM-5.2 — którą część zespołów uznaje za konkurencyjną wobec droższych modeli zachodnich. Zestawienie nie obejmuje więc najświeższego rywala.
Na publicznych benchmarkach Hy3 wypada mocno w zadaniach wymagających rozumowania i pracy z kodem. W trudnym teście wiedzy naukowej GPQA Diamond osiąga 90,4, a na SWE-bench Verified — sprawdzającym realne poprawki w kodzie — rozwiązuje 78 procent zadań, przy czym rozrzut między różnymi środowiskami agentowymi (CodeBuddy, Cline, KiloCode) mieści się w granicach 4 procent. Sam Tencent zastrzega jednak, że „wyniki publicznych benchmarków nie mówią całej prawdy", i to na testach użytkowych oraz redukcji halucynacji stawia najmocniejszy akcent.
Dlaczego to ważne?
Premiera Hy3 pokazuje, że wyścig chińskich modeli otwartych przestał być licytacją samą liczbą parametrów, a stał się grą o użyteczność i licencyjną swobodę. Architektura rzadkiego MoE oznacza, że model o pojemności 295 miliardów parametrów można serwować kosztem zbliżonym do znacznie mniejszego, bo aktywnych jest tylko 21 miliardów. To ekonomia, która dla wielu zespołów przeważa nad kilkoma punktami w tabeli benchmarków.
Licencja Apache 2.0 usuwa zaś barierę wdrożeniową, która wcześniej odstraszała firmy od chińskich wag. W połączeniu z przejściem GLM na MIT tworzy to nacisk na cały rynek — także zachodni — by konkurować nie tylko jakością, lecz i warunkami dostępu. Dla działów IT, które ważą koszt tokenów u dostawców zamkniętych wobec własnej infrastruktury, każdy taki mocny model na permisywnej licencji przesuwa równowagę w stronę wdrożeń u siebie.
Co dalej?
- Tencent zapowiada wsparcie Hy3 na platformach takich jak OpenRouter i w narzędziu Cline — co ułatwi test modelu bez stawiania własnej infrastruktury
- Model został już wbudowany we własne produkty Tencenta, w tym WorkBuddy, Yuanbao i WeChat oraz asystenta w grze „Path of Exile: Advent" — co wskazuje na ścieżkę realnego wdrożenia, a nie samą publikację wag
- Kolejnym testem będzie zderzenie Hy3 z GLM-5.2 na wspólnych benchmarkach, którego oficjalne materiały Tencenta jeszcze nie obejmują
