Hy3 (Tencent Hunyuan 3) Tencent Hunyuan टीम द्वारा लॉन्च किया गया तीसरी पीढ़ी का हाइब्रिड विशेषज्ञ (MoE) बड़ा भाषा मॉडल है। इसमें 295B का कुल पैरामीटर, 21B का सक्रियण पैरामीटर, 192 विशेषज्ञ टॉप-8 रूट, 256K संदर्भ विंडो और एक ओपन सोर्स अपाचे 2.0 लाइसेंस है। यह SWE-बेंच सत्यापित पर 74.4% और GPQA डायमंड पर 90.4% तक पहुंचता है। इसमें शक्तिशाली कोड जेनरेशन, टूल कॉलिंग और एजेंट क्षमताएं हैं, और इसे 50+ Tencent आंतरिक उत्पादों पर लागू किया गया है।

Hy3 (Tencent Hunyuan 3): ओपन सोर्स MoE बड़े मॉडल के एजेंट और कोड क्षमताओं का बेंचमार्क

Hy3 के मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

Hy3 (हुनयुआन 3) Tencent की हुनयुआन टीम द्वारा लॉन्च किया गया तीसरी पीढ़ी का मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) बड़ा भाषा मॉडल है। यह Tencent का अब तक का सबसे मजबूत और सबसे खुला बुनियादी मॉडल भी है। पिछली पीढ़ी के Hy2 की तुलना में, Hy3 ने पैरामीटर परिमाण, विशेषज्ञ पैमाने, संदर्भ लंबाई और तर्क क्षमताओं में क्रॉस-जेनरेशन अपग्रेड हासिल किया है। यह अपाचे 2.0 लाइसेंस के तहत पूरी तरह से खुला स्रोत है और इसमें कोई भौगोलिक प्रतिबंध नहीं है।

प्रोजेक्ट	विशेष विवरण
उत्पाद का नाम	Hy3 (हुनयुआन 3 / टेनसेंट हुनयुआन तीसरी पीढ़ी)
उत्पाद प्रकार	बेसिक लार्ज मॉडल (एमओई)
कुल पैरामीटर	295बी (एमटीपी परत सहित 299बी)
सक्रियण पैरामीटर	21बी
एमटीपी परत पैरामीटर	3.8बी
विशेषज्ञों की संख्या	192 विशेषज्ञ, टॉप-8 रूटिंग
नेटवर्क परतों की संख्या	80 परतें (एमटीपी को छोड़कर)
ध्यान दें प्रमुखों	64 (जीक्यूए, 8 केवी हेड, हेड डिम 128)
छिपी हुई परत आयाम	4096
मध्य परत आयाम	13312
प्रसंग विंडो	256K टोकन
शब्दावली का आकार	120,832
समर्थन परिशुद्धता	बीएफ16/एफपी8
लाइसेंस समझौता	अपाचे 2.0
डिलिवरी फॉर्म	ओपन सोर्स वेट (हगिंगफेस / मॉडलस्कोप) + एपीआई (ओपनराउटर और अन्य तृतीय पक्ष)
घर	सीएन (टेनसेंट)
समर्थित भाषाएँ	चीनी, अंग्रेजी
रिलीज की तारीख	पूर्वावलोकन: 2026-04-23; पूर्ण: 2026-07-06

Hy3 को एक सर्वज्ञ और सर्वशक्तिमान सामान्य मॉडल के रूप में तैनात नहीं किया गया है, बल्कि "एक विशिष्ट पैरामीटर बजट के तहत उच्चतम अनुमान गुणवत्ता का अनुसरण करता है"। 21बी सक्रियण मापदंडों को अनुमान चलाते समय गणना (8/192 विशेषज्ञ) में भाग लेने के लिए केवल 4.2% नेटवर्क की आवश्यकता होती है, जिससे इसकी तैनाती लागत समान खुफिया स्तर के घने मॉडल की तुलना में बहुत कम हो जाती है। 256K संदर्भ विंडो एक समय में A4 दस्तावेज़ों के लगभग 384 पृष्ठों को संसाधित कर सकती है, जो लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण और क्रॉस-फ़ाइल कोड आधार समझ के लिए उपयुक्त है।

दक्षता में सुधार का वास्तविक अर्थ: 21बी सक्रियण पैरामीटर और 100बी+ सक्रियण पैरामीटर वाले अन्य मॉडलों की तुलना में, अनुमान थ्रूपुट में Hy3 का प्राकृतिक लाभ है। जब वीएलएलएम या एसजीएलएंग के साथ तैनात किया जाता है, तो एकल अनुमान की मेमोरी उपयोग और टोकन पीढ़ी में देरी समान खुफिया स्तर के घने मॉडल से कम होती है। उच्च-आवृत्ति एपीआई कॉलर्स के लिए, यह सीधे कम यूनिट टोकन कीमतों और कम बैच प्रोसेसिंग विलंबता में परिलक्षित होता है।

रीज़निंग मोड डिज़ाइन: रीज़निंग_एफ़र्ट को नियंत्रण के तीन स्तरों का समर्थन करता है - नो_थिंक (स्ट्रेट-आउट मोड, अनुवाद और सारांश जैसे नियतात्मक कार्यों के लिए उपयुक्त), लो (हल्की सोच, नियमित प्रश्न और उत्तर के लिए उपयुक्त), हाई (डीप चेन रीजनिंग, गणितीय प्रमाण, प्रतियोगिता प्रोग्रामिंग, जटिल एजेंट योजना के लिए उपयुक्त)। जब 'उच्च' मोड का चयन किया जाता है, तो टोकन आउटपुट की मात्रा 3-8 गुना बढ़ जाएगी, और एकल कॉल की लागत तदनुसार बढ़ जाएगी।

Hy3 के उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

Hy3 की बाज़ार मान्यता "Tencent के आंतरिक उत्पादन सत्यापन + ओपन सोर्स सामुदायिक प्रतिष्ठा" के दो-पहिया ड्राइव पैटर्न को दर्शाती है।

आंतरिक उत्पादन पैमाने: Hy3 को आधिकारिक रिलीज से पहले Tencent की 50+ आंतरिक उत्पाद लाइनों में एकीकृत किया गया है, जिसमें WeChat, QQ, Tencent क्लाउड और गेम प्लेटफ़ॉर्म जैसे मुख्य व्यवसाय शामिल हैं। आंतरिक परिनियोजन के इस स्तर का मतलब है कि मॉडल का परीक्षण वास्तविक ट्रैफ़िक और जटिल व्यावसायिक तर्क द्वारा किया गया है - जिसमें बहु-गोल संवाद स्थिरता, लंबे संदर्भ क्षीणन नियंत्रण, बहु-भाषा मिश्रण और अन्य इंजीनियरिंग चुनौतियाँ शामिल हैं जिन्हें उत्पादन वातावरण में पॉलिश किया गया है।

ओपन सोर्स समुदाय प्रतिक्रिया: जुलाई 2026 तक, GitHub पर Tencent-Hunyuan/Hy3 गोदाम को 530+ स्टार्स, 120+ फोर्क्स प्राप्त हुए हैं, और HuggingFace पर मॉडल वेट के मासिक डाउनलोड 14,000 से अधिक बार हुए हैं। Hy3 के आसपास के समुदाय ने 10+ फाइन-ट्यून किए गए वेरिएंट और 65+ क्वांटाइज्ड वर्जन (llama.cpp, LM Studio, Jan, आदि जैसे टूल चेन का समर्थन) का उत्पादन किया है, और 15 हगिंगफेस स्पेस ऑनलाइन अनुभव प्रवेश प्रदान करते हैं।

तृतीय-पक्ष मूल्यांकन प्रदर्शन: कृत्रिम विश्लेषण के इंटेलिजेंस इंडेक्स पर, Hy3 41 के स्कोर (कुल 97 मॉडल तुलना) के साथ अल्ट्रा-लार्ज पैरामीटर स्केल ओपन सोर्स मॉडल में 8वें स्थान पर है, जो कि 25 अंकों की श्रेणी औसत से काफी अधिक है। प्रमुख बेंचमार्क स्कोर में शामिल हैं:

• जीपीक्यूए डायमंड: 90.4% (ज्ञान तर्क, ओपन सोर्स मॉडल का शीर्ष स्तर)
• एसडब्ल्यूई-बेंच सत्यापित: 78% (वास्तविक कोडिंग कार्य समाधान दर)
• एसडब्ल्यूई-बेंच प्रो: 57.9% (जटिल इंजीनियरिंग कार्य)
• मानवता की अंतिम परीक्षा: 53.2% (व्यापक ज्ञान चुनौती)
• डीप-एसडब्ल्यूई: 28% (स्वतंत्र कोड मरम्मत)
• शीर्ष एजेंट: 25.6% (एजेंट कार्य)
• एलएचटीबी (दीर्घकालिक टर्मिनल कार्य): 28.8% (दीर्घकालिक एजेंट कार्य)

ब्लाइंड टेस्ट विशेषज्ञ मूल्यांकन: Tencent ने संयुक्त रूप से 270 उद्योग विशेषज्ञों के साथ एक ब्लाइंड टेस्ट आयोजित किया। Hy3 को GLM-5.1 के 2.51/4 से अधिक, 2.67/4 का समग्र स्कोर प्राप्त हुआ। सबसे बड़े लाभ फ्रंट-एंड डेवलपमेंट, डेटा स्टोरेज और सीआई/सीडी कार्यों में केंद्रित हैं। यह परिणाम एकल बेंचमार्क की तुलना में वास्तविक परिदृश्यों में मॉडल उपयोगिता को बेहतर ढंग से दर्शाता है।

Hy3 के लागत लाभ

Hy3 की लागत संरचना में तीन परतें शामिल हैं: "अपाचे 2.0 ओपन सोर्स शून्य लाइसेंस शुल्क + कम सक्रियण पैरामीटर तर्क दक्षता + तृतीय-पक्ष एपीआई की कम कीमत"। यह वर्तमान में सबसे अधिक लागत प्रभावी ओपन सोर्स बड़े मॉडलों में से एक है।

C क्लाइंट/व्यक्तिगत उपयोगकर्ता: HuggingFace (tencent/Hy3) के माध्यम से सीधे मॉडल वेट डाउनलोड करें, पूरी तरह से निःशुल्क। व्यक्तिगत डेवलपर्स किसी भी लाइसेंसिंग या एपीआई शुल्क का भुगतान किए बिना अपने स्वयं के हार्डवेयर पर अनुमान चला सकते हैं। हालाँकि, आपको GPU कंप्यूटिंग शक्ति की लागत स्वयं वहन करने की आवश्यकता है - 8×H20-80G या समकक्ष कॉन्फ़िगरेशन के साथ Hy3 पूर्ण-सटीक अनुमान चलाने के लिए, एक हार्डवेयर निवेश दसियों से सैकड़ों हजारों युआन के क्रम में है। सामयिक उपयोग परिदृश्यों के लिए, तृतीय-पक्ष एपीआई के लिए भुगतान करना अधिक किफायती है।

डेवलपर/एपीआई कॉल (उदाहरण के तौर पर ओपनराउटर लेते हुए):

बिलिंग आइटम	मूल्य (USD/मिलियन टोकन)	तुलना संदर्भ
इनपुट (कैश हिट)	$0.035 (-75% छूट)	क्लाउड सॉनेट 5: $3/एम
इनपुट (मानक)	$0.14	जीपीटी-5.6: ~$15/एम
आउटपुट	$0.58	ग्रोक 4.5: $6/एम
मिश्रित मूल्य (7:2:1 अनुपात)	लगभग। $0.11	डीपसीक वी4 फ्लैश: लगभग। $0.08

Hy3 की एपीआई कीमत समान खुफिया स्तरों के बंद-स्रोत मॉडल की तुलना में लगभग 1/10 से 1/50 है। एक हल्के एप्लिकेशन के लिए जो प्रति दिन 1 मिलियन टोकन इनपुट और 500,000 टोकन आउटपुट संसाधित करता है, मासिक लागत लगभग ($0.14 × 30 + $0.58 × 15) = $12.9/माह है, जो लगभग नगण्य है।

उद्यम/निजी परिनियोजन: ओपन सोर्स वजन मुफ़्त है (अपाचे 2.0), लेकिन बुनियादी ढांचे की लागत - एक संदर्भ के रूप में 8×एच20-80जी सर्वर लेते हुए, एक इकाई की मासिक किराये की लागत लगभग $8,000-12,000 है (एवियन निर्माता और अनुबंध की लंबाई में उतार-चढ़ाव होता है), जो मामूली समवर्ती Hy3 अनुमान का समर्थन कर सकता है। उद्यम की कुल लागत का मूल्यांकन "एपीआई वार्षिक शुल्क बनाम निजी तीन-वर्षीय लागत टीसीओ" मॉडल के आधार पर किया जाना चाहिए, और संचालन और रखरखाव जनशक्ति, मॉडल संस्करण पुनरावृत्त अद्यतन और मात्रात्मक तैनाती (एफपी 8 वीडियो मेमोरी आवश्यकताओं को और कम करता है) की छिपी हुई लागत को शामिल करने की आवश्यकता है।

खरीदारी युक्तियाँ: एपीआई मूल्य निर्धारण प्रत्येक सेवा प्रदाता के वास्तविक समय पृष्ठ पर आधारित है। विभिन्न क्षेत्रों में कीमतों में अंतर है (जैसे कि मुख्य भूमि चीन बनाम विदेशी)। निजी परिनियोजन के लिए अनुशंसित हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन और प्रदर्शन संकेतक GitHub रिपॉजिटरी के परिनियोजन अध्याय पर आधारित हैं।

Hy3 के मुख्य कार्य

Hy3 का कार्यात्मक डिज़ाइन "कोड जेनरेशन + एजेंट टूल कॉलिंग + डीप रीज़निंग + लॉन्ग कॉन्टेक्स्ट" की चार मुख्य क्षमता लाइनों के आसपास केंद्रित है।

• कोड जेनरेशन और इंजीनियरिंग कार्य: पायथन, जावास्क्रिप्ट/टाइपस्क्रिप्ट, जावा और गो जैसी मुख्यधारा की भाषाओं के लिए कोड जेनरेशन, पूर्णता, रीफैक्टरिंग, बग डायग्नोसिस और यूनिट टेस्ट जेनरेशन को कवर करना। SWE-बेंच सत्यापित पर 78% समाधान दर का मतलब है कि मॉडल वास्तविक GitHub समस्या विवरण को समझने, प्रासंगिक कोड फ़ाइलों का पता लगाने और विलय योग्य समाधान प्रस्तावित करने में सक्षम है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: जटिल इंजीनियरिंग कार्यों के लिए, reasoning_effort=high मोड को सक्षम करने की अनुशंसा की जाती है। स्ट्रेट-आउट मोड में, सीमा स्थिति प्रसंस्करण छूट सकता है।

• एजेंट टूल कॉलिंग (फ़ंक्शन कॉलिंग): Hy3 की टूल कॉलिंग क्षमता इस अपग्रेड का मुख्य आकर्षण है। मॉडल मूल रूप से टूल कॉल, त्रुटि पुनर्प्राप्ति और क्रॉस-एजेंट फ्रेमवर्क सामान्यीकरण के कई दौरों का समर्थन करता है - एसडब्ल्यूई-बेंच सत्यापित सटीकता विभिन्न मचानों (कोडबडी, क्लाइन, किलोकोड) के तहत 4% के भीतर उतार-चढ़ाव करती है। टूल ओपन सूची: मानक टूल व्यवहारों का समर्थन करता है जैसे 'नेविगेट' (वेब पेज नेविगेशन), 'क्लिक' (क्लिक एलिमेंट), 'टाइप/इनपुट' (टेक्स्ट इनपुट), 'स्क्रीनशॉट' (पेज स्क्रीनशॉट), 'एक्सट्रैक्ट' (सूचना निष्कर्षण), 'प्रतीक्षा' (प्रतीक्षा की स्थिति), 'रीड_फाइल'/'राइट_फाइल' (फाइल पढ़ना और लिखना), 'एक्सेक्यूट_कमांड' (कमांड निष्पादन), समाप्त (कार्य समाप्ति रिपोर्ट)। आर्किटेक्चर लिंक: LLM (Hy3) → API/MCP सर्वर → टूल एक्ज़ीक्यूशन एनवायरनमेंट → ऑब्जर्वेशन रिटर्न LLM, "योजना → निष्पादन → अवलोकन → समायोजन" का एक इंटरैक्टिव बंद लूप बनाता है।

• गहन तर्क और विचार श्रृंखला: समायोज्य विचार-श्रृंखला का समर्थन करता है। ज्ञान प्रश्न उत्तर (जीपीक्यूए डायमंड 90.4%) और जटिल तर्क कार्यों (मानवता की अंतिम परीक्षा 53.2%) में ओपन सोर्स मॉडल के शीर्ष स्तर तक पहुंचना। आंतरिक समीक्षाओं से पता चलता है कि Hy3 पूर्वावलोकन में Hy3 की मतिभ्रम दर 12.5% ​​से गिरकर 5.4% हो गई है, और इसकी सामान्य ज्ञान त्रुटि दर 25.4% से गिरकर 12.7% हो गई है, जो तथ्यात्मक सटीकता और तार्किक स्थिरता में एक महत्वपूर्ण सुधार है।

• लंबी संदर्भ समझ (256K टोकन): एक समय में लगभग 384 पृष्ठों की पाठ्य सामग्री को संसाधित कर सकता है, जो कानूनी अनुबंध सेट समीक्षा, बड़े कोड आधारों के वैश्विक विश्लेषण, लंबी बातचीत के इतिहास की समझ आदि जैसे परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है। एसएफटी और आरएल के संयुक्त अनुकूलन के माध्यम से, बहु-दौर की बातचीत में संदर्भात्मक समाधान, चूक पुनर्प्राप्ति और बाधा विरासत समस्याओं की दर 17.4% से कम होकर 7.9% हो गई है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: लंबे संदर्भ परिदृश्यों में अनुमान विलंबता और केवी कैश ओवरहेड में काफी वृद्धि होगी। उन कार्यों में पूर्ण संदर्भ सक्षम करने की अनुशंसा की जाती है जिनके लिए वास्तव में क्रॉस-चैप्टर सहसंबंध की आवश्यकता होती है, और लागत को संतुलित करने के लिए 32K के भीतर दैनिक कार्यों को नियंत्रित करना होता है।

• मल्टी-मोडल एक्सटेंशन: Hy3 का मूल एक टेक्स्ट मॉडल है, लेकिन इसे Tencent की विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल पाइपलाइन के माध्यम से छवि और टेक्स्ट समझ तक बढ़ाया जा सकता है। मूल Hy3 भारित विज़ुअल मोड समर्थित नहीं है, और सादे पाठ दृश्यों को इस सीमा पर ध्यान देने की आवश्यकता नहीं है।

• इंजीनियरिंग अनुकूलन उपकरण श्रृंखला: एक पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग (फाइनट्यून) पाइपलाइन (वीएलएलएम/एसजीलैंग पर आधारित), आरएल पोस्ट-ट्रेनिंग (जीआरपीओ वर्ल + मेगेट्रॉन-एलएम + वीएलएलएम रोलआउट के माध्यम से) और परिमाणीकरण उपकरण प्रदान करता है (एंजेलस्लिम सामान्य परिमाणीकरण एल्गोरिदम, कम-बिट परिमाणीकरण और सट्टा नमूनाकरण का समर्थन करता है)। डेवलपर्स Hy3 भार के आधार पर लंबवत डोमेन-विशिष्ट मॉडल बना सकते हैं।

Hy3 मॉडल और संस्करण विकास

Hy3 का संस्करण पुनरावृत्ति "पूर्वावलोकन सत्यापन → फीडबैक संग्रह → पूर्ण रिलीज़ अनुकूलन" की लय का अनुसरण करता है।

मेनलाइन रिलीज़

• Hy2 (~2025-12): हुनयुआन दूसरी पीढ़ी का मॉडल, SWE-बेंच लगभग 53.0% है, जो Hy3 के MoE आर्किटेक्चर अपग्रेड के लिए आधार रेखा तैयार करता है। अभी तक कोई आधिकारिक सटीक रिलीज़ डेट नहीं है।
• Hy3 पूर्वावलोकन (2026-04-23): पहली बार 295बी एमओई (21बी सक्रियण) आर्किटेक्चर और 192 विशेषज्ञ टॉप-8 रूटिंग का उपयोग करते हुए नए बुनियादी ढांचे पर प्रशिक्षण मॉडल का पहला बैच। डेवलपर समुदाय का ध्यान आकर्षित करते हुए SWE-बेंच सत्यापित 74.4% तक पहुंच गया। रिलीज़ के बाद, Tencent ने 50+ आंतरिक उत्पाद उपयोग प्रतिक्रिया एकत्र की।
• Hy3 पूर्ण (2026-07-06): पूर्वावलोकन फीडबैक के आधार पर बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण उपरांत अनुकूलन। प्रमुख सुधारों में शामिल हैं:
  • टूल कॉलिंग स्थिरता और त्रुटि पुनर्प्राप्ति क्षमताओं में काफी सुधार हुआ है
  • भ्रम की दर 12.5% से घटकर 5.4% हो गई, सामान्य ज्ञान त्रुटि दर 25.4% से घटकर 12.7% हो गई।
  • मल्टी-टर्न वार्तालाप आशय ट्रैकिंग समस्या दर 17.4% से घटाकर 7.9% कर दी गई
  • लंबी दूरी की बातचीत में जटिल इरादों को नष्ट होने से बचाते हुए आउटपुट अधिक संक्षिप्त होता है
  • परिनियोजन सीमा को कम करने के लिए FP8 मात्रात्मक संस्करण (Hy3-FP8) का एक साथ जारी होना

उम्मीदवार का सत्यापन

• Hy3-FP8 (पूर्ण रूप से उसी दिन जारी): FP8 का एक परिमाणित संस्करण जो एंजेलस्लिम टूल श्रृंखला के साथ काम करता है, जो अनुमान की गुणवत्ता को बनाए रखते हुए ग्राफिक्स मेमोरी आवश्यकताओं को काफी कम कर देता है, जिससे अधिक डेवलपर्स को सीमित हार्डवेयर पर Hy3 चलाने की अनुमति मिलती है।

रिलीज़ नोट्स: Hy3 की ओपन सोर्स नीति Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी की गई है, जिसमें कोई अतिरिक्त शर्तें और कोई भौगोलिक प्रतिबंध नहीं है। पुराने संस्करण (Hy2) का वजन भी Tencent HuggingFace संगठन पृष्ठ के माध्यम से सार्वजनिक किया गया है। बाद के संस्करण पुनरावृत्ति योजनाएँ GitHub वेयरहाउस और आधिकारिक Twitter/X खाते द्वारा जारी की गई जानकारी के अधीन हैं।

Hy3 के तकनीकी लाभ

Hy3 का तकनीकी मार्ग चयन "सीमित कंप्यूटिंग पावर बजट के तहत तर्क गुणवत्ता को अधिकतम करने" में Tencent के इंजीनियरिंग संचय को दर्शाता है।

MoE आर्किटेक्चर और 192 विशेषज्ञ टॉप-8 रूटिंग: Hy3 का MoE न केवल विशेषज्ञों की संख्या बढ़ाता है, बल्कि 80-लेयर ट्रांसफार्मर में प्रति परत 192 विशेषज्ञ सबनेटवर्क तैनात करता है, और उनमें से केवल 8 प्रति टोकन सक्रिय होते हैं (लगभग 4.2% सक्रियण दर)। इसका मतलब यह है कि 295बी मापदंडों में से केवल 21बी ही तर्क के प्रत्येक चरण में भाग लेते हैं, तर्क गणना की मात्रा को नियंत्रित करते हुए व्यापक ज्ञान संग्रहीत करते हैं। अलग-अलग टोकन अलग-अलग विशेषज्ञों के पास भेजे जाएंगे - कोड टोकन कोड विशेषज्ञता विशेषज्ञों को सक्रिय करते हैं, और प्राकृतिक भाषा टोकन भाषा विशेषज्ञता विशेषज्ञों को सक्रिय करते हैं, जिससे एक अंतर्निहित कार्य विभाजन बनता है।

एमटीपी परत (मल्टी-टास्क पूर्वानुमान परत): 3.8बी मापदंडों की साझा एमटीपी परत विभिन्न विशेषज्ञों के आउटपुट का समन्वय करती है, यह सुनिश्चित करती है कि भले ही अलग-अलग टोकन अलग-अलग विशेषज्ञों द्वारा संसाधित किए जाते हैं, समग्र अनुक्रम अर्थ संबंधी सुसंगतता बनाए रखता है। जटिल बहु-चरणीय तर्क में स्थिर आउटपुट बनाए रखने के लिए यह Hy3 के लिए मुख्य तंत्र है।

तर्कसंगत प्रयास: मॉडल को 'तर्क_प्रयास' पैरामीटर के माध्यम से "गति" और "गहराई" के बीच गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है। 'नो_थिंक' मोड में, मॉडल सीधे उत्तर देता है, जो विलंब-संवेदनशील परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है; 'उच्च' मोड में, मॉडल एक संपूर्ण श्रृंखला तर्क विकसित करता है। यह डिज़ाइन कई संस्करणों को तैनात करने की आवश्यकता के बिना एक ही मॉडल के वजन को अलग-अलग विलंब बजट के तहत अनुकूल रूप से समायोजित करने की अनुमति देता है।

प्रशिक्षण के बाद पाइपलाइन (एसएफटी + आरएल): हाई3 की एसएफटी और जीआरपीओ सुदृढीकरण सीखने की पाइपलाइन बड़े पैमाने पर वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करते हुए वर्ल + मेगेट्रॉन-एलएम ढांचे पर चलती है। प्रशिक्षण के बाद डेटा गुणवत्ता और विविधता में सुधार Hy3 पूर्वावलोकन से पूर्ण संस्करण तक गुणवत्ता में उछाल का मुख्य कारण है। आंतरिक मूल्यांकन से पता चलता है कि मतिभ्रम दर, सामान्य ज्ञान त्रुटियों और बहु-गोल स्थिरता पर संयुक्त अनुकूलन प्रभाव महत्वपूर्ण है।

उत्पादन-ग्रेड टूल कॉल स्थिरता: Hy3 विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन और आउटपुट बाधाओं के तहत टूल कॉल को उत्पादन-ग्रेड मानकों तक लाने के लिए कई आधारभूत विश्वसनीयता समस्याओं को ठीक करता है। विभिन्न एजेंट फ्रेमवर्क (कोडबडी, क्लाइन, किलोकोड) पर मॉडल की एसडब्ल्यूई-बेंच सत्यापित सटीकता का भिन्नता 4% के भीतर रहती है, यह दर्शाता है कि टूल कॉलिंग क्षमता एक विशिष्ट फ्रेमवर्क कार्यान्वयन के लिए बाध्य नहीं है।

इंजीनियरिंग परिनियोजन अनुकूलन: Hy3 के पास दो मुख्यधारा अनुमान इंजन vLLM और SGLang पर आधिकारिक अनुकूलन समाधान हैं, जो MTP सट्टा डिकोडिंग त्वरण का समर्थन करते हैं। तैनाती के दौरान 8×H20-80G या उच्चतर मेमोरी GPU का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है। FP8 परिमाणित संस्करण मेमोरी आवश्यकताओं को और कम कर सकता है। परिमाणीकरण उपकरण एंजेलस्लिम Tencent द्वारा खुला स्रोत है और सामान्य परिमाणीकरण एल्गोरिदम और कम-बिट परिमाणीकरण का समर्थन करता है।

प्रदर्शन और थ्रूपुट संदर्भ: कृत्रिम विश्लेषण द्वारा वास्तविक माप के अनुसार, तृतीय-पक्ष एपीआई पर Hy3 की औसत आउटपुट गति लगभग 60.3 टोकन/सेकेंड है (श्रेणी माध्यिका 64.2 से कम, लेकिन अंतर बड़ा नहीं है), और माध्य टीटीएफटी (प्रथम शब्द विलंब) लगभग 2.65 सेकंड है (श्रेणी माध्यिका 1.83 सेकंड से थोड़ा अधिक)। विशिष्ट मान परिनियोजन हार्डवेयर, परिमाणीकरण विधि और समवर्तीता के आधार पर भिन्न होते हैं, और वास्तविक परीक्षण के अधीन होते हैं।

Hy3 की अनुकूलन सीमाएँ और दृश्य बाधाएँ

सर्वश्रेष्ठ: कोड जनरेशन और एजेंट कार्य, गणितीय तर्क और ज्ञान प्रश्न और उत्तर, चीनी/अंग्रेजी द्विभाषी प्रसंस्करण, टूल कॉलिंग और बहु-चरणीय योजना।

इसमें अच्छा नहीं: अंग्रेजी दस्तावेज़ शैली की सुंदरता शुद्ध अंग्रेजी प्रशिक्षण मॉडल की तुलना में थोड़ी कम है; लंबी-पूंछ वाले पश्चिमी ढांचे और उपकरणों के साथ परिचितता डीपसीक जैसे अधिक पारिस्थितिक रूप से परिपक्व मॉडल जितनी अच्छी नहीं है; दृश्य पद्धति समर्थित नहीं है (शुद्ध पाठ मॉडल); अल्ट्रा-लॉन्ग संदर्भ (256K सीमा के करीब) परिदृश्य में तर्क विलंब काफी बढ़ जाता है।

प्रतिस्पर्धी उत्पादों के साथ तुलना:

तुलना	Hy3	डीपसीक वी4 प्रो	जीएलएम-5.2	क्लाउड सॉनेट 5
कुल पैरामीटर	295बी	1.6टी	लगभग 744बी	अज्ञात
सक्रियण पैरामीटर	21बी	लगभग 49बी	लगभग 100बी+	अज्ञात
प्रसंग	256K	1एम	~256K	~200K
लाइसेंस	अपाचे 2.0	एमआईटी	एमआईटी	बंद स्रोत
एपीआई इनपुट मूल्य	$0.14/एम	¥1-3/एम	$0.5-1/एम	$3/एम
SWE-बेंच	78%	लगभग 75%	लगभग 62%	लगभग 70%

Hy3 का मुख्य लाभ सबसे छोटे सक्रियण मापदंडों और अपाचे 2.0 के पूरी तरह से खुले लाइसेंस के साथ सबसे मजबूत SWE-बेंच प्रदर्शन प्राप्त करना है। नुकसान यह है कि पारिस्थितिक परिपक्वता डीपसीक जितनी अच्छी नहीं है, और 1एम अल्ट्रा-बड़े संदर्भ दृश्य को अभी तक कवर नहीं किया गया है।

Hy3 का उपयोग कैसे करें

Hy3 दो उपयोग मोड प्रदान करता है: "ओपन सोर्स सेल्फ-होस्टिंग + थर्ड-पार्टी एपीआई", व्यक्तिगत प्रयोगों से लेकर एंटरप्राइज़-स्तरीय तैनाती तक सभी परिदृश्यों को कवर करता है।

कैसे उपयोग करें	लोगों के लिए उपयुक्त	विशेषताएँ	लागत
तृतीय-पक्ष एपीआई (ओपनराउटर, आदि)	डेवलपर्स, छोटी टीमें	उपयोग के लिए तैयार, किसी GPU की आवश्यकता नहीं	जाते ही भुगतान करें ($0.14/$0.58 प्रति एम टोकन)
सेल्फ-होस्टिंग (वीएलएलएम)	उद्यम, तकनीकी टीम	डेटा डोमेन नहीं छोड़ता, पूर्ण नियंत्रण	जीपीयू कंप्यूटिंग लागत
स्व-होस्टेड (SGLang)	उद्यम, तकनीकी टीम	आधिकारिक अनुकूलन, एमटीपी त्वरण	जीपीयू कंप्यूटिंग पावर लागत
हगिंगफेस वेट डाउनलोड	शोधकर्ता, मॉडल डेवलपर	फ़ाइन-ट्यूनिंग/परिमाणीकरण/माध्यमिक विकास	निःशुल्क (अपना स्वयं का हार्डवेयर लाने की आवश्यकता है)

एपीआई क्विक स्टार्ट (ओपनराउटर ओपनएआई एसडीके के साथ संगत):

ओपनएआई से ओपनएआई आयात करें

क्लाइंट = ओपनएआई(
    बेस_यूआरएल = "https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key='<YOUR_API_KEY>',
)

प्रतिक्रिया = client.chat.completions.create(
    मॉडल='टेनसेंट/हाय3',
    संदेश=[
        {"भूमिका": "उपयोगकर्ता", "सामग्री": "कैश्ड फाइबोनैचि अनुक्रम गणना को लागू करने के लिए पायथन का उपयोग करें।"}
    ],
    तापमान=0.9,
    टॉप_पी=1.0,
    अतिरिक्त_शरीर={
        "chat_template_kwargs": {"तर्क_प्रयास": "उच्च"}
    }
)
प्रिंट(प्रतिक्रिया.विकल्प[0].संदेश.सामग्री)

मुख्य पैरामीटर विवरण: तापमान 0.9 होने की अनुशंसा की जाती है, top_p 1.0 करने की अनुशंसा की जाती है; तर्क_प्रयास वैकल्पिक है नो_थिंक (सीधे), कम (हल्की सोच), उच्च (गहरा तर्क)। कोड और जटिल तर्क परिदृश्यों के लिए उच्च मोड का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है।

स्वयं-होस्टेड - वीएलएलएम परिनियोजन (8 जीपीयू अनुशंसित):

# पहले वीएलएलएम को संकलित और स्थापित करने की आवश्यकता है (स्रोत कोड के आधार पर)
VLLM_FLASHINFER_ALLREDUCE_BACKEND=trtllm निर्यात करें
वीएलएम सर्व टेनसेंट/Hy3 \
  --टेंसर-समानांतर-आकार 8 \
  --सट्टा-config.method एमटीपी \
  --speculative-config.num_speculative_tokens 2 \
  --टूल-कॉल-पार्सर hy_v3 \
  --तर्क-पार्सर hy_v3 \
  --सक्षम-ऑटो-टूल-चॉइस \
  --पोर्ट 8000\
  --प्रदत्त-मॉडल-नाम hy3

स्वयं-होस्टेड - एसजीलैंग परिनियोजन:

Python3 -m sglang.launch_server \
  --मॉडल टेनसेंट/Hy3 \
  --tp-आकार 8\
  --टूल-कॉल-पार्सर हुनयुआन \
  --तर्क-पार्सर हुनयुआन \
  --सट्टा-संख्या-चरण 2 \
  --सट्टा-ईगल-टॉपक 1 \
  --सट्टा-संख्या-ड्राफ्ट-टोकन 3 \
  --सट्टा-एल्गोरिदम ईगल \
  --पोर्ट 8000\
  --प्रदत्त-मॉडल-नाम hy3

तैनाती पूरी होने के बाद, स्थानीय सेवाओं को OpenAI संगत इंटरफ़ेस के माध्यम से कॉल किया जा सकता है। विस्तृत परिनियोजन दस्तावेज़ GitHub रिपॉजिटरी Tencent-Hunyuan/Hy3 के README के ​​अधीन हैं।

Hy3 के लिए उत्पाद मूल्य निर्धारण

Hy3 की कीमत "ओपन सोर्स वेट फ्री + थर्ड-पार्टी एपीआई पे-एज़-यू-गो" मॉडल को जारी रखती है।

ओपन सोर्स वेट: अपाचे 2.0 लाइसेंस, कोई उपयोग प्रतिबंध नहीं, कोई भौगोलिक प्रतिबंध नहीं, कोई व्यावसायिक उपयोग सीमा नहीं। उपयोगकर्ता इसे डाउनलोड करने, उपयोग करने, संशोधित करने और पुनर्वितरित करने के लिए स्वतंत्र हैं। मेटा के लामा समुदाय लाइसेंस के विपरीत, Hy3 को वाणिज्यिक लाइसेंस के लिए अतिरिक्त आवेदन की आवश्यकता नहीं है।

तृतीय-पक्ष एपीआई मूल्य निर्धारण: ओपनराउटर पर औसत मूल्य के आधार पर, $0.14/मिलियन टोकन दर्ज करें और $0.58/मिलियन टोकन आउटपुट करें। कैश हिट्स पर 75% छूट ($0.035/मिलियन टोकन)। विभिन्न सेवा प्रदाताओं (जैसे फायरवर्क्स एआई, टुगेदर एआई, आदि) की कीमतें थोड़ी भिन्न हो सकती हैं, और प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म के वास्तविक समय पृष्ठ के अधीन हैं।

निजी परिनियोजन लागत: भार मुफ़्त है, लेकिन बुनियादी ढाँचे की लागत स्वयं वहन करनी होगी। 8×H20-80G या समकक्ष GPU को कॉन्फ़िगर करने की अनुशंसा की जाती है, और एक इकाई की मासिक किराये की लागत लगभग $8,000-12,000 है। FP8 मात्रात्मक संस्करण (Hy3-FP8) एक ही हार्डवेयर पर उच्च संगामिति ले जा सकता है, या हार्डवेयर सीमा को एकल कार्ड A100-80G तक कम कर सकता है (केवल प्रायोगिक परिदृश्य)।

एंटरप्राइज़ वॉल्यूम खरीद: Tencent ने Hy3 के लिए आधिकारिक होस्टिंग API मूल्य निर्धारण का खुलासा नहीं किया है। बड़े ट्रैफ़िक परिदृश्यों के लिए, व्यावसायिक समाधान प्राप्त करने के लिए [email protected] के माध्यम से Tencent टीम से संपर्क करने, या OpenRouter जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर एंटरप्राइज़-स्तरीय अनुबंधों के आधार पर छूट पर बातचीत करने की अनुशंसा की जाती है।

Hy3 अनुप्रयोग परिदृश्य

Hy3 के अनुप्रयोग परिदृश्य चार आयामों में फैले हुए हैं: सॉफ़्टवेयर विकास, एजेंट स्वचालन, ज्ञान-गहन विश्लेषण और उद्यम उत्पादकता में सुधार।

• सॉफ़्टवेयर विकास (कोड जनरेशन और इंजीनियरिंग कार्य): यह Hy3 के लिए सबसे मजबूत परिदृश्य है। कोड पूर्णता, बग स्थान और मरम्मत, यूनिट परीक्षण पीढ़ी, कोड समीक्षा, रीफैक्टरिंग सुझाव, तकनीकी दस्तावेज़ लेखन इत्यादि को कवर करता है। 78% के SWE-बेंच सत्यापित प्रदर्शन का मतलब है कि Hy3 जटिल GitHub समस्या विवरण को समझने और मर्ज करने योग्य फिक्स कोड उत्पन्न करने में सक्षम है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: इसकी टूल कॉलिंग क्षमताओं को पूरा उपयोग देने के लिए इसे कोडबडी, क्लाइन या किलोकोड जैसे एजेंट फ्रेमवर्क के साथ संयोजन में उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है। जटिल इंजीनियरिंग कार्यों के लिए reasoning_effort=high मोड सक्षम करें।

• एआई एजेंट और स्वचालित वर्कफ़्लो: Hy3 की टूल कॉल स्थिरता को 50+ Tencent आंतरिक उत्पादों द्वारा सत्यापित किया गया है। वेब पेज ऑटोमेशन (सूचना संग्रह, फॉर्म भरना), कमांड लाइन टूल चेन व्यवस्था, मल्टी-स्टेप डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन और अन्य परिदृश्यों के लिए उपयुक्त। आर्किटेक्चर लिंक: LLM(Hy3) → टूल पार्सर → फ़ंक्शन निष्पादन → अवलोकन → LLM पुनः नियोजन। इंजीनियरिंग के नुकसान के लिए मार्गदर्शिका:

  1. अनंत लूप और टोकन मुद्रास्फीति नियंत्रण: मॉडल को निष्क्रिय होने से रोकने के लिए max_steps पैरामीटर (10-20 अनुशंसित) के माध्यम से निष्पादन राउंड की अधिकतम संख्या सीमित करें, और बार-बार कार्रवाई का पता लगाने के साथ एकल-चरण टाइमआउट सेट करें (लगातार 3 चरणों के लिए समान अवलोकन लौटाए जाने पर समाप्त करें)।
  2. DOM/संदर्भ अधिभार: वेब पेज एजेंट कार्यों के लिए, स्क्रीनशॉट डिलीवरी को अक्षम करने और संपूर्ण HTML दस्तावेज़ को संदर्भ विंडो भरने से रोकने के लिए केवल एक्सेसिबिलिटी ट्री या DOM सारांश वापस करने की अनुशंसा की जाती है।
  3. सुरक्षा और अल्ट्रा-प्राधिकरण शासन: अपरिवर्तनीय संचालन (फ़ाइलों को हटाना, संदेश भेजना, भुगतान करना और प्रकाशित करना) के लिए एक पुष्टिकरण बिंदु (ह्यूमन-इन-द-लूप) सेट करें, या मॉडल से गलत संचालन को रोकने के लिए निष्पादन वातावरण में केवल-पढ़ने के लिए मोड में प्रारंभ करें।

• ज्ञान प्रश्नोत्तरी और दस्तावेज़ विश्लेषण: GPQA डायमंड का 90.4% प्रदर्शन दर्शाता है कि Hy3 ज्ञान-गहन कार्यों पर अत्याधुनिक बंद-स्रोत मॉडल के करीब है। 256K संदर्भ इसे लंबे शैक्षणिक पत्रों की समीक्षा करने, कानूनी अनुबंध शर्तों की तुलना करने और तकनीकी श्वेत पत्रों का सारांश देने जैसे परिदृश्यों के लिए उपयुक्त बनाता है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: दस्तावेज़ विश्लेषण परिदृश्यों में, बस reasoning_effort=no_think या low मोड का उपयोग करें। गहन तर्क को सक्षम करने की कोई आवश्यकता नहीं है, जो विलंबता और टोकन खपत को कम करने में मदद करता है।

• उद्यम उत्पादकता (आंतरिक उपकरण और आरएजी सिस्टम): ओपन सोर्स भारित स्व-होस्टिंग और आरएजी (रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन) ढांचे को मिलाकर, उद्यम निजी ज्ञान प्रश्न उत्तर प्रणाली का निर्माण कर सकते हैं। अपाचे 2.0 लाइसेंसिंग यह सुनिश्चित करती है कि डेटा कॉर्पोरेट बुनियादी ढांचे को नहीं छोड़ता है और तीसरे पक्ष एपीआई कॉल से कोई गोपनीयता जोखिम नहीं है। कार्यान्वयन युक्तियाँ: बहुभाषी मिश्रित दस्तावेज़ परिदृश्यों के लिए, रिकॉल गुणवत्ता में सुधार के लिए हाइब्रिड खोज (कीवर्ड + सिमेंटिक पुनर्प्राप्ति) और रीरैंक तंत्र के साथ सहयोग करने की अनुशंसा की जाती है। Hy3 स्वयं दस्तावेज़-स्तरीय RBAC प्रदान नहीं करता है, और अनुमति अलगाव को RAG फ्रेमवर्क परत पर लागू करने की आवश्यकता है।

परिदृश्यों के लिए उपयुक्त नहीं: ब्रांड कॉपी राइटिंग के लिए अत्यधिक रचनात्मकता की आवश्यकता होती है (Hy3 की आउटपुट शैली अधिक इंजीनियरिंग-उन्मुख है, और रचनात्मक समृद्धि क्लाउड श्रृंखला जितनी समृद्ध नहीं है); गैर-कोडिंग परिदृश्य जिनमें अत्यधिक उच्च अंग्रेजी दस्तावेज़ शैली की आवश्यकता होती है (जैसे अकादमिक पेपर पॉलिशिंग); ऐसे परिदृश्य जिनमें मल्टी-मोडल इनपुट की आवश्यकता होती है (जैसे छवि पहचान, वीडियो समझ)।

Hy3 के लागू समूह

• सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और इंजीनियर: Hy3 के मुख्य दर्शक। चाहे वह दैनिक कोडिंग सहायता, बग निदान, कोड समीक्षा या जटिल इंजीनियरिंग कार्य हो, SWE-बेंच पर Hy3 के 78% प्रदर्शन का मतलब है कि यह डेवलपर्स के लिए एक विश्वसनीय प्रोग्रामिंग भागीदार बन सकता है। सीमाओं के लिए उपयुक्त नहीं: उन टीमों के लिए जिनकी अंग्रेजी दस्तावेज़ निर्माण के लिए अत्यधिक उच्च गुणवत्ता की आवश्यकताएं हैं (जैसे ओपन सोर्स परियोजनाओं के लिए अंग्रेजी दस्तावेज़), माध्यमिक पॉलिशिंग के लिए ग्रामरली जैसे टूल का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है।

• एआई एजेंट डेवलपर्स और ऑटोमेशन इंजीनियर: जिन डेवलपर्स को स्वचालित वर्कफ़्लो बनाने की आवश्यकता होती है - वेब पेज डेटा संग्रह से लेकर कमांड लाइन टूल चेन ऑर्केस्ट्रेशन तक, Hy3 की टूल कॉल स्थिरता और क्रॉस-फ्रेमवर्क सामान्यीकरण क्षमताएं इसे एजेंट सिस्टम के लिए एक आदर्श आधार मॉडल बनाती हैं। आवश्यकताएँ: आपको एजेंट फ्रेमवर्क (जैसे क्लाइन, कोडबड्डी) को कॉन्फ़िगर करने और एक उचित कदम बजट और पुष्टिकरण बिंदु रणनीति निर्धारित करने की आवश्यकता है।

• उद्यम और प्रौद्योगिकी टीम (निजी तैनाती): उद्यम डेटा संप्रभुता और अनुपालन पर केंद्रित हैं। Hy3 की Apache 2.0 लाइसेंसिंग और सेल्फ-होस्टिंग क्षमताएं इसे निजीकृत AI बुनियादी ढांचे के लिए आदर्श बनाती हैं। खरीदारी की शर्तें: उद्यमों के पास 8×H20-80G स्तर का GPU क्लस्टर होना चाहिए या किराए पर लेने में सक्षम होना चाहिए और उसके पास संबंधित संचालन और रखरखाव क्षमताएं होनी चाहिए। सेल्फ-होस्टिंग पर स्विच करना है या नहीं, यह तय करने से पहले एपीआई मोड में आरओआई को सत्यापित करने की सिफारिश की जाती है।

• एआई शोधकर्ता और मॉडल डेवलपर्स: ओपन सोर्स वेट और पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग/आरएल पाइपलाइन Hy3 को अनुसंधान और माध्यमिक विकास के लिए एक उत्कृष्ट आधार मॉडल बनाते हैं। 192 विशेषज्ञ MoE वास्तुकला का भी अनुसंधान मूल्य है। अनफ़िट सीमा: प्रायोगिक पुनरुत्पादन के लिए हार्डवेयर आवश्यकताएँ अधिक हैं (पूरा वजन लगभग 600 जीबी स्टोरेज + मल्टी-कार्ड जीपीयू है)।

सावधानी के साथ उपयोग करें: वास्तविक समय के इंटरैक्शन परिदृश्यों में जो प्रतिक्रिया में देरी के प्रति बेहद संवेदनशील होते हैं (जैसे कि ऑनलाइन ग्राहक सेवा से वास्तविक समय की प्रतिक्रियाएं), Hy3 का लगभग 2.65 सेकंड का TTFT आदर्श नहीं हो सकता है। एक छोटा मॉडल या डिस्टिल्ड संस्करण चुनने की अनुशंसा की जाती है जिसे देरी के लिए विशेष रूप से अनुकूलित किया गया है। अत्यधिक लंबे दस्तावेज़ों (256K सीमा के करीब) को संसाधित करने के लिए, संदर्भ विंडो ओवरफ़्लो के जोखिम से बचने के लिए उन सभी को एक साथ इनपुट करने के बजाय अनुभागों में सबमिट करने की अनुशंसा की जाती है।

सारांश और आउटलुक

Hy3 बड़े मॉडलों के लिए चीन के ओपन सोर्स रूट में एक महत्वपूर्ण मोड़ का प्रतिनिधित्व करता है - Tencent ने Apache 2.0 लाइसेंस के तहत एक ओपन सोर्स MoE मॉडल जारी किया जो बिना किसी भौगोलिक प्रतिबंध के SWE-बेंच पर अधिकांश बंद सोर्स मॉडल से आगे निकल जाता है। यह न केवल मेटा एलएलएएमए और मिस्ट्रल जैसे पश्चिमी ओपन सोर्स मार्गों की प्रतिक्रिया है, बल्कि एक रणनीतिक विकल्प भी है: एपीआई राजस्व पर निर्भर रहने के बजाय ओपन सोर्स के माध्यम से पारिस्थितिक प्रभाव स्थापित करना।

वर्तमान मुख्य लाभ: 295B मापदंडों में से केवल 21B सक्रिय होने के साथ MoE आर्किटेक्चर उत्कृष्ट लागत प्रदर्शन लाता है; एसडब्ल्यूई-बेंच सत्यापित 78% और जीपीक्यूए डायमंड 90.4% प्रदर्शन ओपन सोर्स मॉडल के बीच पहले पायदान पर हैं; Apache 2.0 लाइसेंस व्यावसायिक उपयोग में आने वाली कानूनी बाधाओं को पूरी तरह से समाप्त कर देता है; 50+ Tencent आंतरिक उत्पादों द्वारा सत्यापित इंजीनियरिंग विश्वसनीयता।

मुख्य वर्तमान सीमाएँ: पारिस्थितिक परिपक्वता डीपसीक और क्वेन की तुलना में कम है - तृतीय-पक्ष टूल श्रृंखला, सामुदायिक ट्यूटोरियल और चीनी तकनीकी लेख अभी भी जमा हो रहे हैं; 1M अल्ट्रा-लार्ज संदर्भ अभी तक समर्थित नहीं है; अंग्रेजी गैर-कोड परिदृश्य शुद्ध अंग्रेजी मॉडल के समान परिष्कृत नहीं हैं; हालाँकि परिनियोजन हार्डवेयर सीमा समान इंटेलिजेंस-सघन मॉडल से कम है, 8×H20-80G अभी भी छोटी और मध्यम आकार की टीमों द्वारा आसानी से वहनीय नहीं है।

अनुवर्ती अवलोकन बिंदु: क्या Tencent मल्टी-मोडल (दृश्य, आवाज) क्षेत्रों में Hy3 श्रृंखला का विस्तार करेगा; क्या समुदाय Hy3 के चारों ओर एक समृद्ध पर्याप्त फ़ाइन-ट्यूनिंग संस्करण और समर्पित टूल श्रृंखला बनाएगा; क्या Tencent एंटरप्राइज़ एक्सेस प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए एक आधिकारिक प्रबंधित एपीआई लॉन्च करेगा; क्या अगला संस्करण (Hy3.5 या Hy4) एक बड़ी संदर्भ विंडो और एक उच्च सक्रियण पैरामीटर बजट का समर्थन करेगा।

खरीद और गोद लेने के जोखिम का आकलन: व्यक्तिगत डेवलपर्स और उद्यमशील टीमों के लिए, आप ओपनराउटर जैसे तृतीय-पक्ष एपीआई के माध्यम से भुगतान करके शून्य जोखिम के साथ Hy3 की मुख्य क्षमताओं का अनुभव कर सकते हैं। ए/बी परीक्षण के लिए इसे अपनी दैनिक कोडिंग टूल श्रृंखला में शामिल करने की अनुशंसा की जाती है। निजीकृत तैनाती की योजना बनाने वाले उद्यमों के लिए, उत्पादन-स्तर के एजेंट कार्यों में विस्तार करने से पहले मॉडल आउटपुट गुणवत्ता और टीम स्वीकृति को सत्यापित करने के लिए गैर-महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं (जैसे आंतरिक कोड समीक्षा, स्वचालित परीक्षण पीढ़ी) में परीक्षणों को तैनात करने की सिफारिश की जाती है। खरीदने से पहले, यह पुष्टि करना महत्वपूर्ण है: क्या GPU मॉडल और तैनात हार्डवेयर की मात्रा लक्ष्य लोड को पूरा कर सकती है (vLLM/SGLang के आधिकारिक प्रदर्शन डेटा को देखें), मॉडल संस्करण अपडेट की बैकवर्ड संगतता गारंटी (वर्तमान में कोई आधिकारिक प्रतिबद्धता नहीं है), और क्या Apache 2.0 लाइसेंस उद्यम के अपेक्षित उपयोग को पूरी तरह से कवर करता है (जैसे कि फाइन-ट्यून मॉडल पुनर्वितरण)। अनुपालन-संवेदनशील उद्योगों (वित्त, स्वास्थ्य सेवा, सरकारी मामले) में, उत्पादन में जाने से पहले निजीकृत वातावरण में रेड टीम परीक्षण और ऑडिटिंग का एक पूरा दौर पूरा करने की सिफारिश की जाती है।

संबंधित उपकरण: <एक्सलिंक प्रकार='टूल' स्लग='क्रूवाई'>, <एक्सलिंक प्रकार='टूल' स्लग='लैंगचेन'>

संस्करण जानकारी

• Hy3 ：आधिकारिक तौर पर जारी किया गया संस्करण पूर्वावलोकन संस्करण से 50+ उत्पाद प्रतिक्रिया एकत्र करने के बाद बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के बाद के अनुकूलन पर आधारित है, जो एजेंट क्षमताओं, टूल कॉलिंग स्थिरता और एंटी-मतिभ्रम क्षमताओं में काफी सुधार करता है। （2026-07-06）
• Hy3 पूर्वावलोकन ：पूर्वावलोकन संस्करण, नए बुनियादी ढांचे पर प्रशिक्षित मॉडलों का पहला बैच, 295B MoE आर्किटेक्चर की व्यवहार्यता की पुष्टि करता है, SWE-बेंच सत्यापित 74.4%। （2026-04-23）
• HY2 (hu ऊर्जा 2) ：दूसरी पीढ़ी का हाइब्रिड मॉडल, SWE-बेंच लगभग 53.0% है, जो Hy3 के आर्किटेक्चर अपग्रेड के लिए आधार रेखा प्रदान करता है। अभी तक कोई आधिकारिक सटीक तारीख नहीं है। （~2025-12）