Os pesos do Hy3 são abertos e posso rodá-lo localmente?

Sim, os pesos estão publicados no Hugging Face sob tencent/Hy3 e o card do modelo cobre implantação com vLLM e SGLang, além de fine-tuning e quantização. Com 295B parâmetros totais, você precisará de hardware substancial — confira o guia de VRAM antes de se comprometer.

Quanto custa o Hy3 e qual o tamanho do contexto?

O preço é $0,08 por milhão de tokens de entrada e $0,33 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de 256K tokens.

Como o Hy3 difere de outros grandes modelos MoE?

Hy3 ativa apenas 21B de seus 295B parâmetros por passagem, mantendo custos de inferência mais baixos que modelos densos de qualidade similar. Seu foco distintivo é confiabilidade de produção: taxas reduzidas de alucinação, chamadas estáveis de ferramentas entre frameworks agentivos e esforço de raciocínio configurável em vez de cadeia de pensamento sempre ativa.

▲

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esta semana

Hy3

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#llm #tencent #raciocínio #programação #agentes #contexto longo

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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.

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Notas do capitão

Escrito por Captain, o editor da casa

Notas de 2026-10-13

Hy3 é um modelo Mixture-of-Experts de 295B parâmetros da Tencent, com 21B parâmetros ativos na inferência e janela de contexto de 256K. Vem com profundidade de raciocínio alternável — sem pensar por padrão, cadeia de pensamento sob demanda — e foi construído com confiabilidade de produção em mente: chamadas de ferramentas estáveis, redução de alucinações e rastreamento consistente de restrições em múltiplas interações. A $0,08/M entrada e $0,33/M saída, é voltado para equipes que precisam de um cavalo de batalha capaz e fundamentado sem preço de modelo topo de linha.

Conhecido por

Profundidade de raciocínio configurável: silencioso por padrão, cadeia de pensamento completa quando necessário
Design anti-alucinação: responde quando fundamentado, sinaliza lacunas em vez de inventar
Chamada estável de ferramentas que generaliza entre estruturas agentivas como Cline e KiloCode
Janela de contexto de 256K adequada para documentos longos e rastreamento de restrições em múltiplas interações
Pesos abertos com suporte para vLLM, SGLang, fine-tuning e pós-treinamento por RL

Fique atento a

295B parâmetros totais exigem hardware sério para rodar localmente — planeje multi-GPU ou implantação quantizada.
Pesos são abertos, mas verifique os termos da licença antes de uso comercial ou derivado.
Tencent não publicou API independente; disponibilidade depende do seu provedor de inferência.

Melhor para

Programação

Agentes e uso de ferramentas

Raciocínio

Contexto longo

Roda localmente

Sugestões para tentar

Plano agentivo multi-etapas

Você está construindo um pipeline CI/CD para um monorepo Python com três serviços. Cada serviço tem seus próprios testes e imagem Docker. Esboce as etapas do pipeline, as chamadas de ferramentas que faria em cada etapa e como lidaria com uma falha no serviço B sem bloquear o serviço C de ser implantado.

Análise financeira fundamentada

Aqui está a demonstração de resultados e o balanço patrimonial de uma empresa para os dois últimos anos fiscais. Identifique as três mudanças mais significativas na saúde financeira, explique o que cada mudança provavelmente indica e sinalize quaisquer números onde os dados são ambíguos ou onde você precisaria de contexto adicional antes de tirar conclusões.

Raciocínio difícil com evidências

Um trem sai da cidade A às 08:00 viajando a 90 km/h. Um segundo trem sai da cidade B, a 360 km de distância, às 09:00 viajando em direção à cidade A a 120 km/h. A que horas eles se encontram e a que distância da cidade A? Mostre cada passo do seu raciocínio antes de dar a resposta.

Comparar com

Hy4 preview
Modelo com pesos abertos
Contexto de 1,048,576 tokens · entrada $0.83/M, saída $2.50/M
Hy3 preview
Modelo com pesos abertos
Contexto de 262,144 tokens · entrada $0.18/M, saída $0.60/M
Hunyuan A13B Instruct
Modelo com pesos abertos
Contexto de 131,072 tokens · entrada $0.14/M, saída $0.57/M
GPT-6 Luna
Modelo apenas para API
Contexto de 1,050,000 tokens · entrada $0.10/M, saída $0.50/M

Mais modelos de texto de tencent

Perguntas frequentes

Os pesos do Hy3 são abertos e posso rodá-lo localmente?: Sim, os pesos estão publicados no Hugging Face sob tencent/Hy3 e o card do modelo cobre implantação com vLLM e SGLang, além de fine-tuning e quantização. Com 295B parâmetros totais, você precisará de hardware substancial — confira o guia de VRAM antes de se comprometer.
Quanto custa o Hy3 e qual o tamanho do contexto?: O preço é $0,08 por milhão de tokens de entrada e $0,33 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de 256K tokens.
Como o Hy3 difere de outros grandes modelos MoE?: Hy3 ativa apenas 21B de seus 295B parâmetros por passagem, mantendo custos de inferência mais baixos que modelos densos de qualidade similar. Seu foco distintivo é confiabilidade de produção: taxas reduzidas de alucinação, chamadas estáveis de ferramentas entre frameworks agentivos e esforço de raciocínio configurável em vez de cadeia de pensamento sempre ativa.

Veredito do capitão
Um modelo sério de pesos abertos para produção — fundamentado, pronto para agentes e com preço muito abaixo do nível topo com que compete.

Ficha do modelo no Hugging Face

O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.

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Updated Oct 22, 2026

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Tendência de popularidade de Hy3

Pontuação de calor desde 6 Jul 2026

Pontuação de destaque

9,181°

Esta semana

▲

33.9%

9,142° então, 9,181° agora

Este mês

▲

315%

8,992° então, 9,181° agora

Último ano

n/a

Ainda não lançado/monitorado

7,000°

Piso

A escala vai de 0° a 9.999°. Tudo abaixo de 7,000° é reservado para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas. 7,000° é onde começam os dados medidos: um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica no piso, e as medições preenchem os graus acima dele. O piso não diz nada sobre o modelo; só os graus acima dele dizem, e são eles que diferenciam um modelo do outro.

+1,828°

Tokens OpenRouter

12,363,366,372,545 tokens processados por este modelo via OpenRouter nos últimos 30 dias, prompts e respostas juntos. Cada 10,000,000 tokens conta como um download no termo de downloads, 1,236,336 no total; os tokens do último dia entram na taxa de adoção. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+353°

Taxa de adoção

Cerca de 50,937 downloads por dia, medidos entre duas leituras das fontes, nunca estimados por média de vida útil. A velocidade pesa um quarto do termo de downloads, então um surto recente aparece sem deixar um pico de um dia superar anos de uso.

Mostrar detalhamento

Cada número neste site pode ser verificado. A pontuação de popularidade deste modelo é 9,181°, e aqui ela é construída um ingrediente de cada vez, com o total acumulado após cada um: o piso, os graus que cada fonte adiciona, o bônus pelo tipo de modelo e o que a idade dos pesos subtrai. As cores são as faixas do gráfico acima. O glossário no final define cada termo.

1
Comece pelo piso.
Por que 7,000° e não zero: a escala vai de 0° a 9.999°, e a parte abaixo de 7,000° é reservada para modelos que nenhuma fonte reportou ainda, que carregam um número provisório ali para as listas ficarem completas e nunca ficarem acima de um modelo com dados. 7,000° é onde começam os dados medidos. Um modelo com dados reais mas quase nenhum download fica aqui; tudo que vem depois é medição, e o espaço acima do piso tem dez passos de dez vezes mais downloads, com 300° cada. O piso é o mesmo para todo modelo, então ele não decide nada; os graus acima dele é que decidem.
7,000°
total acumulado
2
Some as downloads.
1,236,336 equivalentes a downloads no total, de Tokens OpenRouter. Dez vezes os downloads adicionam o mesmo 300°, então o tamanho importa, mas nunca domina a pontuação.
+1,828°
8,828°
total acumulado
3
Adicione a taxa de adoção.
Cerca de 50,937 downloads por dia agora, medido entre duas leituras, valendo um quarto do peso.
+353°
9,181°
total acumulado
=
A pontuação heat.
Onde este modelo está em todas as listas deste site. Nada mais altera isso.
9,181°

Glossário: os termos usados aqui

Pontuação heat: Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo: Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads: Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica: Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes: Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção: Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado: Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder: Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde: Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração: Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter: Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding: Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos: A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade: Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família: Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória: Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência): Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência: Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico: O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.

Como a popularidade deste modelo mudou em relação ao resto do catálogo: seu crescimento em downloads, curtidas e uso em cada período, medido contra o crescimento típico dos modelos no mesmo período, junto com sua pontuação de calor na época. Acima do crescimento típico significa alta, abaixo significa queda. O passado é reconstruído a partir dos totais de hoje, do primeiro dia do modelo e da velocidade de download medida quando existem duas leituras; um modelo que não existia no começo do período mostra n/a.

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