Tencent Hy3 veröffentlicht

• Tencent veröffentlichte Hy3 am 6. Juli 2026 offiziell, die Produktionsversion des Open-Weight-Modells, das es am 23. April als Vorschau vorgestellt hatte, und erklärte, die Hunyuan-Reihe laufe nun unter der Marke Tencent Hy^[1]
• Es handelt sich um ein Mixture-of-Experts-Modell mit 295B Parametern, von denen 21B pro Token aktiv sind, mit einem Kontextfenster von 256K Token sowie schnellem und langsamem Denken; die Gewichte stehen unter Apache 2.0 auf Hugging Face und ModelScope bereit, dazu gibt es eine FP8-Variante^[1][2]
• Gegenüber der Vorabversion habe Tencent die Rechenleistung und die Datenqualität im Post-Training erhöht: In den internen Auswertungen sank die Halluzinationsrate von 12.5% auf 5.4% und die Fehlerquote bei mehrstufigen Dialogen von 17.4% auf 7.9%^[2]
• Auch die agentischen Werte sind laut der Grafik auf der Modellkarte stark gestiegen: SWE-bench Pro von 46.0 auf 57.9, Terminal Bench 2.1 von 58.0 auf 71.7 und BrowseComp von 67.1 auf 84.2, wobei es bei den meisten Coding-Tests weiterhin hinter Claude Opus 4.8 und GLM5.2 liegt^[2]
• Tencent Cloud TokenHub berechnet 1 Yuan pro 1 Million Eingabe-Token, 4 Yuan für die Ausgabe und 0.25 Yuan für zwischengespeicherte Eingaben, etwa $0.15, $0.59 und $0.037^[5]; Artificial Analysis bewertet es mit 25 auf seinem Intelligence Index, über den 23 der Vorabversion^[3]
• Es ist das erste vollständige Modell des neu aufgestellten Hy-Teams: Tencent hat seinen Stack für Pre-Training und Reinforcement Learning ab Februar neu aufgebaut und im April die Vorabversion ausgeliefert, ein Zyklus, der nach eigenen Angaben weniger als sechs Monate dauerte^[1][6]; die deutlich größere Vorabversion von Hy4 folgte am 28. August^[4]

Wichtige Funktionen

• Architektur: 80 Transformer-Schichten plus eine Multi-Token-Prediction-Schicht, 192 Experten mit den 8 besten aktiv, 64 Attention-Köpfe mit 8 KV-Köpfen, ein Vokabular von 120,832 Token und eine reasoning_effort-Einstellung von no_think, low oder high^[2]
• Tencent zufolge hält es mit Flaggschiffmodellen mit zwei- bis fünfmal so vielen Parametern mit; in einer Blindbewertung durch 270 externe Experten erreichte es 2.67 von 4, gegenüber 2.51 für GLM-5.1^[1][2]
• Bereits im Produktiveinsatz: Die durchschnittliche tägliche Token-Nutzung ist seit der Vorabversion um das 20-Fache gestiegen, und die Zahl der WorkBuddy-Nutzer, die Hy3 wählen, hat sich versechsfacht; es steuert den Yuanbao-Agenten, der PowerPoint-, Word-, Excel-, PDF- und HTML-Dateien erstellt, ima, den Assistenten Marvis auf Betriebssystemebene, den Kundenservice der Weixin-Official-Accounts und den Assistenten von Path of Exile: Advent^[1]
• Verfügbarkeit: Tencent Cloud TokenHub; OpenRouter, Hermes, Kilo, Cline, OpenClaw, OpenCode und Cherry Studio binden es ein; vLLM und SGLang unterstützen es mit Multi-Token-Prediction^[1][2]
• Die Modellkarte nennt außerdem 90.4 bei GPQA Diamond und 78 bei SWE-bench Verified^[2]

Benchmarks^[2]

• Aus der Grafik der Modellkarte von Tencent abgelesen; Hy3 Vorabversion ist der Checkpoint vom April, ein Strich bedeutet, dass das Modell in diesem Panel nicht enthalten ist^[2]