Tencent/OtherActivo

Hy3

**Hy3** is a 295B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model with 21B active parameters and 3.8B MTP layer parameters, developed by the Tencent Hy Team. Following the Hy3 Preview launch in late April, we gathered feedback from 50+ products and scaled up post-training with higher quality data. Today, we introduce Hy3, which outperforms similar-size models and rivals flagship open-source models with 2-5x parameters. It also shows significant gains in utility across various products and productivity tasks.

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Contexto
262K
Salida máxima
128K
Entrada
0,132 US$
Salida
0,528 US$
DECISION SUMMARY

Casos de uso recomendados

AgentesContexto largoCalidad-precio

Puntos fuertes en estos datos

  • 262,144-token context window
  • text input
  • 19 supported API parameters listed

Límites y advertencias

  • Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
CAPABILITIES

Capacidad

Datos propios del modelo

Modelo
Razonamiento
Compatible
Pesos abiertos
Desconocido

Datos del endpoint del proveedor

Endpoint del proveedor
Llamadas a herramientas
Compatible
Salida estructurada
Compatible
Streaming
Desconocido
Caché de prompts
Compatible
Lotes
Desconocido
Ajuste fino
Desconocido
PROVIDER PRICING

Hy3 Precios del proveedor

Endpoint del proveedor: tencent/hy3

Entrada
0,132 US$
por 1 M de tokens
Salida
0,528 US$
por 1 M de tokens
Entrada en caché
0,033 US$
por 1 M de tokens
Salida de imagen
Desconocido
por 1 M de tokens
SOURCE RECORDS

Fuentes y verificación

Hugging Face model card

Campos: tags, gated, license, summary, library name, pipeline tag

OpenRouter Models API

Campos: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters

MODEL FAQ

Preguntas frecuentes

Las respuestas se generan con los mismos datos verificables del modelo y del proveedor mostrados arriba.

Hy3 es un modelo de IA de Tencent perteneciente a la familia Other. Su contexto catalogado es de 262K.

Las especificaciones y los precios pueden variar por proveedor y cambiar con el tiempo. Revisa las fuentes y las fechas de verificación antes de usar un modelo en producción.