Hy3
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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.
Guías para este modelo
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
Notas del capitán
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.
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 previewModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.83/M entrada, $2.50/M salida
- Hy3 previewModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.18/M entrada, $0.60/M salida
- Hunyuan A13B InstructModelo con pesos abiertosContexto de 131,072 tokens · $0.14/M entrada, $0.57/M salida
- GPT-6 LunaModelo solo APIContexto 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 capitánUn 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.
- 1Empieza 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
- 2Suma 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
- 3Añade 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.
Hy3 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
Más modelos Text / LLMMás Texto / LLM de Text / LLMllmtencentrazonamientoprogramaciónagentescontexto largolocal
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
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Modelos Fibo
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Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153