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텐센트의 출시 게시물 날짜는 2026.07.06이며 제목은 "Tencent[1][6] Hunyuan Officially Releases Hy3"이다. 7월 7일자 TechNode[4][5] 보도는 출시가 "월요일"이었다고 전하며, 이는 7월 6일이다.Tencent Hy3 출시
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원본 제목: Tencent Hy3 Released
텐센트가 오픈 웨이트 훈위안 모델의 프로덕션 버전인 Hy3를 공식 출시했다. 295B 파라미터에 활성 파라미터 21B, 256K 토큰 컨텍스트를 갖춘 전문가 혼합 모델이며, 가격은 입력 100만 토큰당 1위안이다.
- 텐센트는 2026년 7월 6일 Hy3를 공식 출시했다. 4월 23일 프리뷰로 공개했던 오픈 웨이트 모델의 프로덕션 버전이며, 훈위안 라인의 브랜드가 이제 Tencent Hy로 바뀌었다고 밝혔다[1]
- 295B 파라미터의 전문가 혼합(MoE) 모델로, 토큰당 21B가 활성화되며 256K 토큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 사고·느린 사고를 모두 지원한다. 가중치는 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face와 ModelScope에 공개되었고 FP8 버전도 제공된다[1][2]
- 텐센트는 프리뷰 버전과 비교해 사후 학습 연산량과 데이터 품질을 높였다고 밝혔다. 내부 평가에서 환각률은 12.5%에서 5.4%로, 멀티턴 문제 발생률은 17.4%에서 7.9%로 떨어졌다[2]
- 모델 카드 차트에 따르면 에이전트 관련 점수도 크게 올랐다. SWE-bench Pro는 46.0에서 57.9로, Terminal Bench 2.1은 58.0에서 71.7로, BrowseComp는 67.1에서 84.2로 상승했지만, 대부분의 코딩 항목에서는 여전히 Claude Opus 4.8과 GLM5.2에 뒤진다[2]
- Tencent Cloud TokenHub의 요금은 입력 100만 토큰당 1위안, 출력 4위안, 캐시된 입력 0.25위안으로, 각각 약 $0.15, $0.59, $0.037에 해당한다[5]; Artificial Analysis는 자사 Intelligence Index에서 25점을 매겼으며, 이는 프리뷰 버전의 23점보다 높다[3]
- 재편된 Hy 팀의 첫 정식 모델이다. 텐센트는 2월부터 사전 학습과 강화 학습 스택을 다시 구축해 4월에 프리뷰 버전을 내놓았으며, 이 주기가 6개월이 채 걸리지 않았다고 밝혔다[1][6]; 훨씬 더 큰 Hy4 프리뷰 버전이 8월 28일에 뒤를 이었다[4]
주요 기능
- 아키텍처: 트랜스포머 80개 층과 멀티 토큰 예측 층 1개, 전문가 192개 중 상위 8개 활성화, 어텐션 헤드 64개와 KV 헤드 8개, 어휘 크기 120,832토큰, reasoning_effort 설정은 no_think, low 또는 high[2]
- 텐센트는 파라미터가 두 배에서 다섯 배 많은 플래그십 모델과 맞먹는다고 주장한다. 외부 전문가 270명이 참여한 블라인드 평가에서 4점 만점에 2.67점을 받아 GLM-5.1의 2.51점을 앞섰다[1][2]
- 이미 실제 서비스에 투입되었다. 일평균 토큰 사용량은 프리뷰 버전 이후 20배로 늘었고 Hy3를 선택한 WorkBuddy 사용자는 6배로 늘었다. PowerPoint, Word, Excel, PDF, HTML 파일을 만드는 Yuanbao 에이전트, ima, OS 수준 어시스턴트 Marvis, Weixin 공식 계정 고객 서비스, Path of Exile: Advent 어시스턴트를 구동한다[1]
- 이용 가능 경로: Tencent Cloud TokenHub이며, OpenRouter, Hermes, Kilo, Cline, OpenClaw, OpenCode, Cherry Studio가 통합을 진행 중이다. vLLM과 SGLang은 멀티 토큰 예측을 지원한다[1][2]
- 모델 카드는 또한 GPQA Diamond 90.4점, SWE-bench Verified 78점을 제시한다[2]
벤치마크[2]
| 벤치마크 | Hy3 | Hy3 프리뷰 | GLM5.2 | Seed2.1 Pro | DeepSeek V4 pro | Qwen3.7 Max | GPT 5.5 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 57.9 | 46.0 | 62.1 | 57.5 | 55.4 | 60.6 | — | 69.2 |
| SWE-bench Multilingual | 75.8 | 68.3 | 83.0 | 75.1 | 76.2 | 78.3 | — | 84.4 |
| NL2repo | 45.6 | 35.3 | 48.9 | 47.0 | 41.5 | 47.2 | — | 69.7 |
| Terminal Bench 2.1 | 71.7 | 58.0 | 81.0 | 71.0 | 64.0 | 75.0 | — | 85.0 |
| BrowseComp | 84.2 | 67.1 | 79.3 | 86.2 | 83.4 | — | 84.4 | 84.3 |
| MCP Atlas(공개) | 79.1 | 66.1 | 82.6 | 80.6 | 79.7 | 79.6 | — | 84.1 |
| ClawEval (pass^3) | 68.5 | 55.0 | 62.4 | 62.1 | 62.1 | 65.2 | — | 72.1 |
| SkillsBench(텍스트 전용) | 55.3 | 29.1 | 51.9 | 53.2 | 40.5 | 46.8 | — | 64.6 |
| HLE(도구 사용, 텍스트 전용) | 53.2 | 35.4 | 54.7 | 55.7 | 48.2 | 53.5 | — | 57.9 |
| FrontierScience-Olympiad | 74.8 | 70.0 | 72.5 | 70.1 | 70.0 | 74.3 | 73.8 | — |
| MathArena Apex | 38.7 | 12.6 | 16.8 | 31.3 | 38.3 | 44.5 | 85.4 | — |
| AA-LCR | 73.4 | 66.3 | 73.4 | 70.0 | 71.3 | 70.2 | 76.4 | — |
- 텐센트 모델 카드 차트에서 읽은 값이다. Hy3 프리뷰는 4월 체크포인트이며, 대시는 해당 패널에 그 모델이 없다는 뜻이다[2]