Sind die Hy3-Gewichte offen und kann ich es lokal ausführen?

Ja, die Gewichte sind auf Hugging Face unter tencent/Hy3 veröffentlicht, und die Modellkarte beschreibt Bereitstellung mit vLLM und SGLang sowie Finetuning und Quantisierung. Bei 295B Gesamtparametern benötigen Sie erhebliche Hardware – prüfen Sie die VRAM-Anleitung vor dem Einsatz.

Was kostet Hy3 und wie groß ist das Kontextfenster?

Die Preise betragen 0,08 $ pro Million Eingabe-Tokens und 0,33 $ pro Million Ausgabe-Tokens, mit einem Kontextfenster von 256K Tokens.

Worin unterscheidet sich Hy3 von anderen großen MoE-Modellen?

Hy3 aktiviert pro Vorwärtsdurchlauf nur 21B seiner 295B Parameter, was die Inferenzkosten niedriger hält als bei dichten Modellen ähnlicher Qualität. Sein besonderes Merkmal ist Produktionszuverlässigkeit: reduzierte Halluzinationsraten, stabile Tool-Aufrufe über Agenten-Frameworks hinweg und konfigurierbarer Reasoning-Aufwand statt immer aktiver Chain-of-Thought.

▲

33.9%

diese Woche

Hy3

9181°

#llm #tencent #logik #programmieren #agenten #langer kontext

Modell ausführen

Angebote / Werbung

OpenRouter Terminal / API

Bezahlung pro Token

Chatte mit diesem Modell im Browser oder rufe es mit einem API-Schlüssel aus deinem Code auf.

Tencent | 262,144 token context | $0.13/M input, $0.53/M output. Hy3 is a 295B-parameter Mixture-of-Experts model from Tencent (21B active, 192 experts with top-8 routing) built for reasoning, agentic workflows, and real-world production use. It supports a configurable reasoning effort: a direct no-think mode by default, plus low and high chain-of-thought modes for complex math, coding, and multi-step problems. With a 256K context window, Hy3 targets long-horizon tasks, including improved coreference resolution, multi-turn constraint tracking, and stable tool-calling that generalizes across…Tencent | 262,144 token context | $0.13/M input, $0.53/M output. Hy3 is a 295B-parameter Mixture-of-Experts model from Tencent (21B active, 192 experts with top-8 routing) built for reasoning, agentic workflows, and real-world production use. It supports a configurable reasoning effort: a direct no-think mode by default, plus low and high chain-of-thought modes for complex math, coding, and multi-step problems. With a 256K context window, Hy3 targets long-horizon tasks, including improved coreference resolution, multi-turn constraint tracking, and stable tool-calling that generalizes across agent scaffoldings. Tencent positions it as a reliable, cost-effective option across coding, document processing, financial analysis, game development, and frontend design, with a strong emphasis on grounded, anti-hallucination behavior that answers when grounded and flags when evidence is missing rather than fabricating.

Anleitungen zu diesem Modell

Wie viel VRAM brauche ich eigentlich für lokale KI?

Was ist eine GGUF-Datei? Quantisierte Modelle erklärt (Q4, Q8, fp8, NF4)

Offene Gewichte vs. Open Source vs. Nur API: Was du wirklich darfst

Alle Anleitungen

Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Hy3 ist ein 295B-Parameter-Mixture-of-Experts-Modell von Tencent, mit 21B aktiven Parametern zur Inferenzzeit und einem Kontextfenster von 256K Tokens. Es bietet umschaltbare Reasoning-Tiefe – standardmäßig kein Denken, auf Anfrage Chain-of-Thought – und wurde mit Blick auf Produktionszuverlässigkeit gebaut: stabile Tool-Aufrufe, reduzierte Halluzinationen und konsistentes Multi-Turn-Constraint-Tracking. Mit 0,08 $/M Eingabe und 0,33 $/M Ausgabe richtet es sich an Teams, die einen fähigen, fundierten Arbeitspferd ohne Flaggschiff-Preise brauchen.

Bekannt für

Konfigurierbare Reasoning-Tiefe: standardmäßig still, bei Bedarf vollständige Chain-of-Thought
Anti-Halluzination-Design: antwortet, wenn fundiert, markiert Lücken statt zu erfinden
Stabile Tool-Aufrufe, die sich über Agentengerüste wie Cline und KiloCode verallgemeinern
256K Kontextfenster, geeignet für lange Dokumente und Multi-Turn-Constraint-Tracking
Offene Gewichte mit Unterstützung für vLLM, SGLang, Finetuning und RL-Post-Training

Achte auf

295B Gesamtparameter erfordern ernsthafte Hardware für lokalen Betrieb – planen Sie Multi-GPU oder quantisierte Bereitstellung.
Gewichte sind offen, prüfen Sie die Lizenzbedingungen vor kommerzieller oder abgeleiteter Nutzung.
Tencent hat keine eigenständige API veröffentlicht; Verfügbarkeit hängt vom Inferenzanbieter ab.

Am besten für

Programmieren

Agenten und Werkzeugnutzung

Logisches Denken

Langer Kontext

Lokal ausführbar

Prompts zum Ausprobieren

Mehrstufiger agentischer Plan

Sie bauen eine CI/CD-Pipeline für ein Python-Monorepo mit drei Services. Jeder Service hat eigene Tests und ein Docker-Image. Skizzieren Sie die Pipeline-Stufen, die Tool-Aufrufe in jeder Stufe und wie Sie einen Fehler in Service B behandeln, ohne die Bereitstellung von Service C zu blockieren.

Fundierte Finanzanalyse

Hier sind die Gewinn- und Verlustrechnung sowie die Bilanz eines Unternehmens für die letzten zwei Geschäftsjahre. Identifizieren Sie die drei bedeutendsten Veränderungen der finanziellen Lage, erklären Sie, was jede Veränderung wahrscheinlich signalisiert, und markieren Sie Zahlen, bei denen die Daten mehrdeutig sind oder zusätzlicher Kontext für eine Schlussfolgerung nötig wäre.

Schwieriges Reasoning mit Belegen

Ein Zug verlässt Stadt A um 08:00 Uhr mit 90 km/h. Ein zweiter Zug verlässt Stadt B, 360 km entfernt, um 09:00 Uhr in Richtung Stadt A mit 120 km/h. Wann treffen sie sich und wie weit von Stadt A entfernt? Zeigen Sie jeden Schritt Ihrer Überlegung, bevor Sie die Antwort geben.

Vergleichen mit

Hy4 preview
Modell mit offenen Gewichten
1,048,576 Token Kontext · $0.83/M Eingabe, $2.50/M Ausgabe
Hy3 preview
Modell mit offenen Gewichten
262,144 Token Kontext · $0.18/M Eingabe, $0.60/M Ausgabe
Hunyuan A13B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
131,072 Token Kontext · $0.14/M Eingabe, $0.57/M Ausgabe
GPT-6 Luna
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $0.10/M Eingabe, $0.50/M Ausgabe

Mehr Textmodelle von tencent

Häufig gestellte Fragen

Sind die Hy3-Gewichte offen und kann ich es lokal ausführen?: Ja, die Gewichte sind auf Hugging Face unter tencent/Hy3 veröffentlicht, und die Modellkarte beschreibt Bereitstellung mit vLLM und SGLang sowie Finetuning und Quantisierung. Bei 295B Gesamtparametern benötigen Sie erhebliche Hardware – prüfen Sie die VRAM-Anleitung vor dem Einsatz.
Was kostet Hy3 und wie groß ist das Kontextfenster?: Die Preise betragen 0,08 $ pro Million Eingabe-Tokens und 0,33 $ pro Million Ausgabe-Tokens, mit einem Kontextfenster von 256K Tokens.
Worin unterscheidet sich Hy3 von anderen großen MoE-Modellen?: Hy3 aktiviert pro Vorwärtsdurchlauf nur 21B seiner 295B Parameter, was die Inferenzkosten niedriger hält als bei dichten Modellen ähnlicher Qualität. Sein besonderes Merkmal ist Produktionszuverlässigkeit: reduzierte Halluzinationsraten, stabile Tool-Aufrufe über Agenten-Frameworks hinweg und konfigurierbarer Reasoning-Aufwand statt immer aktiver Chain-of-Thought.

Captain's Urteil
Ein ernstzunehmendes Open-Weights-Produktionsmodell – fundiert, agentenbereit und preislich deutlich unter der Flaggschiff-Stufe, mit der es konkurriert.

Model Card auf Hugging Face

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #13 Hottest Text / LLM model · #13 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Beliebtheitstrend von Hy3

Heat-Score seit 6 Jul 2026

Heat-Score

9,181°

Diese Woche

▲

33.9%

9,142° damals, 9,181° jetzt

Diesen Monat

▲

315%

8,992° damals, 9,181° jetzt

Vergangenes Jahr

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

7,000°

Grundwert

Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.

+1,828°

OpenRouter Tokens

12,363,366,372,545 Tokens hat dieses Modell in den letzten 30 Tagen über OpenRouter verarbeitet, Eingaben und Antworten zusammen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download im Download-Zeitraum, insgesamt 1,236,336; die Tokens des letzten Tages fließen in die Adoptionsrate ein. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+353°

Verbreitungsrate

Etwa 50,937 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.

Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen

Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 9,181°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.

1
Starte beim Grundwert.
Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
7,000°
laufende Summe
2
Füge die Downloads hinzu.
1,236,336 Download-Äquivalente insgesamt, von OpenRouter Tokens. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+1,828°
8,828°
laufende Summe
3
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 50,937 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+353°
9,181°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
9,181°

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.

Ähnliche Modelle

KI-Modelle für Bild-, Video- und Texterzeugung

Hy3 ist ein Textmodell für die Familie Text / LLM und wird auf ModelTrends.ai gelistet, einem reinen Lesekatalog für Open-Source-KI-Modelle für Bild, Video und Text. Vergleiche es mit anderen Text / LLM-Modellen und prüfe den Hitzewert, um den Trend zu sehen.

Weitere Text / LLM-Modelle llm tencent logik programmieren agenten langer kontext lokal

Nach Modellfamilie stöbern