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Tencent: Hy3 preview
tencent/hy3-preview
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
tencent/hy3-preview es la variante con ajuste de instrucciones que Tencent describe como un modelo Mixture-of-Experts de 295B parámetros, con 21B activos y una capa MTP adicional. Su ficha indica mejoras en razonamiento complejo, seguimiento de instrucciones, aprendizaje en contexto, programación y tareas de agentes; OpenRouter lista operación de texto a texto, contexto de 262144 tokens y razonamiento configurable con esfuerzo alto por defecto. Como la evidencia combina documentación del proveedor y una ficha de catálogo, conviene tratar las capacidades y resultados reportados como orientativos y validarlos en las cargas previstas.[1][2]
Puntos fuertes
- Arquitectura dispersa: Tencent indica 295B parámetros totales, 21B activos, 192 expertos con enrutamiento top-8 y una capa MTP.[2]
- Contexto textual extenso: ambas fuentes describen una ventana de 262144 tokens (256K) con entrada y salida de texto.[1][2]
- Controles operativos: OpenRouter enumera esfuerzo de razonamiento, tools, tool_choice, max_tokens y parámetros de generación; Tencent documenta despliegue con vLLM y SGLang.[1][2]
Limitaciones
- No se aporta una evaluación independiente; la evidencia de rendimiento es reportada por el proveedor, parcialmente en imágenes, y su tabla comparativa numérica corresponde a Hy3 preview-Base, no a este ID exacto con ajuste de instrucciones.[2]
- Los valores predeterminados de razonamiento difieren: OpenRouter indica esfuerzo alto, mientras que el inicio rápido de Tencent llama no_think al modo predeterminado.[1][2]
- La ficha menciona el Tencent Hy Community License Agreement y una ruta de servicio con ocho GPU, pero la evidencia no incluye las condiciones completas de la licencia ni un dimensionamiento de hardware más amplio.[2]
Dónde utilizarlo
- Evaluar flujos de programación agentiva o agentes de búsqueda que puedan usar controles de herramientas y razonamiento ajustable; la idoneidad reportada depende de la carga.[1][2]
- Considerar análisis de documentos largos, aprendizaje en contexto o seguimiento de instrucciones complejas cuando baste con entrada y salida de texto.[1][2]
- Considerar un piloto autoalojado mediante las rutas documentadas de vLLM o SGLang si la precisión BF16 y la configuración multi-GPU reportada encajan en la infraestructura.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Tencent: Hy3 previewFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Tencent: Hy3 previewFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Hy3 preview is a high-efficiency Mixture-of-Experts model from Tencent designed for agentic workflows and production use. It supports configurable reasoning levels across disabled, low, and high modes, allowing it to...
Especificaciones
- ID del modelo
- tencent/hy3-preview
- ID canónico
- tencent/hy3-preview-20260421
- Creador
- tencent
- Añadido a OpenRouter
- 22.04.2026
- Longitud de contexto
- 262,144
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.180 / salida $0.600
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 58.8 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 24.1 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GMICloudbf16 | 262,144 | $0.180 | $0.600 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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