¿Los pesos de Hy3 son abiertos y puedo ejecutarlo localmente?

Sí, los pesos están publicados en Hugging Face bajo tencent/Hy3 y la tarjeta del modelo cubre despliegue con vLLM y SGLang, así como afinamiento y cuantización. Con 295B parámetros totales necesitarás hardware sustancial — revisa la guía de VRAM antes de comprometerte.

¿Cuánto cuesta Hy3 y cuál es su ventana de contexto?

El precio es $0.08 por millón de tokens de entrada y $0.33 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 256K tokens.

¿En qué se diferencia Hy3 de otros grandes modelos MoE?

Hy3 activa solo 21B de sus 295B parámetros por pasada, manteniendo costos de inferencia más bajos que modelos densos de calidad similar. Su enfoque distintivo es la fiabilidad en producción: menor tasa de alucinaciones, llamadas a herramientas estables en frameworks agenticos y esfuerzo de razonamiento configurable en lugar de cadena de pensamiento siempre activa.

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33.9%

esta semana

Hy3

9181°

#llm #tencent #razonamiento #programación #agentes #contexto largo

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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 del capitán

Escrito por Captain, el editor de la casa

Notas del 2026-10-13

Hy3 es un modelo Mixture-of-Experts de 295B parámetros de Tencent, con 21B parámetros activos en inferencia y una ventana de contexto de 256K tokens. Viene con profundidad de razonamiento conmutables — sin pensar por defecto, cadena de pensamiento bajo demanda — y fue construido pensando en la fiabilidad de producción: llamadas a herramientas estables, reducción de alucinaciones y seguimiento consistente de restricciones multi-turno. A $0.08/M entrada y $0.33/M salida, está dirigido a equipos que necesitan un caballo de batalla capaz y fundamentado sin precios de modelo insignia.

Conocido por

Profundidad de razonamiento configurable: silencioso por defecto, cadena de pensamiento completa cuando se necesita
Diseño anti-alucinación: responde cuando está fundamentado, señala lagunas en lugar de inventar
Llamadas a herramientas estables que generalizan a través de frameworks agenticos como Cline y KiloCode
Ventana de contexto de 256K adecuada para documentos largos y seguimiento de restricciones multi-turno
Pesos abiertos con soporte para vLLM, SGLang, afinamiento y post-entrenamiento RL

Cuidado con

295B parámetros totales significa hardware serio para ejecutar localmente — planifica despliegue multi-GPU o cuantizado.
Los pesos son abiertos pero revisa los términos de licencia antes de uso comercial o derivado.
Tencent no ha publicado una API independiente; la disponibilidad depende de tu proveedor de inferencia.

Mejor para

Programación

Agentes y uso de herramientas

Razonamiento

Contexto largo

Funciona localmente

Prompts para probar

Plan agentico multi-paso

Estás construyendo un pipeline CI/CD para un monorepo Python con tres servicios. Cada servicio tiene sus propias pruebas e imagen Docker. Describe las etapas del pipeline, las llamadas a herramientas que harías en cada etapa y cómo manejarías una falla en el servicio B sin bloquear el despliegue del servicio C.

Análisis financiero fundamentado

Aquí está el estado de resultados y balance general de una empresa para los últimos dos años fiscales. Identifica los tres cambios más significativos en la salud financiera, explica qué indica cada cambio y señala cualquier cifra donde los datos sean ambiguos o necesites contexto adicional antes de concluir.

Razonamiento difícil con evidencia

Un tren sale de la ciudad A a las 08:00 viajando a 90 km/h. Un segundo tren sale de la ciudad B, a 360 km de distancia, a las 09:00 viajando hacia la ciudad A a 120 km/h. ¿A qué hora se encuentran y a qué distancia de la ciudad A? Muestra cada paso de tu razonamiento antes de dar la respuesta.

Comparar con

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

Más modelos de texto de tencent

Preguntas frecuentes

¿Los pesos de Hy3 son abiertos y puedo ejecutarlo localmente?: Sí, los pesos están publicados en Hugging Face bajo tencent/Hy3 y la tarjeta del modelo cubre despliegue con vLLM y SGLang, así como afinamiento y cuantización. Con 295B parámetros totales necesitarás hardware sustancial — revisa la guía de VRAM antes de comprometerte.
¿Cuánto cuesta Hy3 y cuál es su ventana de contexto?: El precio es $0.08 por millón de tokens de entrada y $0.33 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 256K tokens.
¿En qué se diferencia Hy3 de otros grandes modelos MoE?: Hy3 activa solo 21B de sus 295B parámetros por pasada, manteniendo costos de inferencia más bajos que modelos densos de calidad similar. Su enfoque distintivo es la fiabilidad en producción: menor tasa de alucinaciones, llamadas a herramientas estables en frameworks agenticos y esfuerzo de razonamiento configurable en lugar de cadena de pensamiento siempre activa.

Veredicto del capitán
Un modelo de producción serio de pesos abiertos — fundamentado, listo para agentes y con precio muy inferior al nivel insignia con el que compite.

Ficha del modelo en Hugging Face

El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

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

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Tendencia de popularidad de Hy3

Puntuación de calor desde 6 Jul 2026

Puntuación de popularidad

9,181°

Esta semana

▲

33.9%

9,142° entonces, 9,181° ahora

Este mes

▲

315%

8,992° entonces, 9,181° ahora

Último año

n/a

No fue lanzado/seguido

7,000°

Piso

La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.

+1,828°

Tokens de OpenRouter

12,363,366,372,545 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 1,236,336 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+353°

Tasa de adopción

Unos 50,937 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.

Mostrar desglose detallado

Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 9,181°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.

1
Empieza en el piso.
Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.
7,000°
total acumulado
2
Suma las descargas.
1,236,336 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.
+1,828°
8,828°
total acumulado
3
Añade la tasa de adopción.
Unos 50,937 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.
+353°
9,181°
total acumulado
=
La puntuación heat.
Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.
9,181°

Glosario: los términos usados aquí

Puntuación heat: Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso: Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas: Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica: Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes: Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción: Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado: Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder: Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde: Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación: Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter: Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding: Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos: La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad: Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia: Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional: Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia): Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia: Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico: El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.

Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.

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