Hy3 ağırlıkları açık mı ve yerel çalıştırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar Hugging Face'de tencent/Hy3 altında yayınlanmıştır ve model kartı vLLM ve SGLang ile dağıtımı, ince ayarı ve kuantizasyonu kapsar. 295 milyar toplam parametre nedeniyle ciddi donanım gerekir — indirmeden önce VRAM rehberini kontrol edin.

Hy3 maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?

Giriş için milyon token başına 0,08$ ve çıkış için milyon token başına 0,33$ ücretlendirilir, bağlam penceresi 256K tokendır.

Hy3 diğer büyük MoE modellerinden nasıl farklıdır?

Hy3, 295 milyar parametrenin sadece 21 milyarını her ileri geçişte aktif eder, böylece benzer kalitedeki yoğun modellerden daha düşük çıkarım maliyeti sağlar. Ayırt edici özelliği üretim güvenilirliği: azalmış halüsinasyon oranları, ajan çerçeveleri arasında stabil araç çağrısı ve her zaman açık düşünce zinciri yerine konfigüre edilebilir akıl yürütme çabasıdır.

▲

33.9%

bu hafta

Hy3

9181°

#llm #tencent #akıl yürütme #kodlama #ajanlar #uzun bağlam

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

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.

Bu model için rehberler

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

Hy3, Tencent tarafından geliştirilen 295 milyar parametreli bir Mixture-of-Experts modelidir; çıkarım sırasında 21 milyar parametre aktiftir ve 256K token bağlam penceresine sahiptir. Varsayılan olarak düşünmeden, talep üzerine düşünce zinciri ile değiştirilebilir akıl yürütme derinliği sunar. Üretim güvenilirliği hedeflenmiş: stabil araç çağrısı, azalmış halüsinasyon ve tutarlı çok tur kısıtlama takibi. Giriş başına 0,08$ ve çıkış başına 0,33$ fiyatla, amiral gemisi model fiyatlarının çok altında yetkin ve sağlam bir iş atı hedefler.

İle tanınır

Konfigüre edilebilir akıl yürütme derinliği: varsayılan sessiz, gerektiğinde tam düşünce zinciri
Halüsinasyon karşıtı tasarım: dayanaklı cevaplar, boşlukları uyarı ile belirtir
Cline ve KiloCode gibi ajan iskeletlerinde genel geçer stabil araç çağrısı
Uzun belgeler ve çok tur kısıtlama takibi için 256K token bağlam penceresi
vLLM, SGLang, ince ayar ve RL sonrası eğitim desteği ile açık ağırlıklar

Dikkat et

295 milyar toplam parametre yerel çalıştırma için ciddi donanım gerektirir — çoklu GPU veya kuantizasyonlu dağıtım planlayın.
Ağırlıklar açık ancak ticari veya türev kullanım için lisans şartlarını kontrol edin.
Tencent bağımsız API yayınlamadı; erişim çıkarım sağlayıcınıza bağlıdır.

En iyi

Kodlama

Ajanlar ve araç kullanımı

Muhakeme

Uzun bağlam

Yerel çalışır

Denenecek istemler

Çok adımlı ajan planı

Python monoreposu için CI/CD hattı kuruyorsunuz; üç servis var. Her servisin kendi testleri ve Docker imajı var. Hat aşamalarını, her aşamada yapılacak araç çağrılarını ve servis B'deki bir hatanın servis C'nin dağıtımını engellememesi için nasıl yönetileceğini özetleyin.

Dayanaklı finansal analiz

Bir şirketin son iki mali yıla ait gelir tablosu ve bilançosu var. Finansal sağlıktaki en önemli üç değişikliği belirleyin, her değişikliğin muhtemel anlamını açıklayın ve verilerin belirsiz olduğu veya ek bağlam gerektiği durumları işaretleyin.

Kanıtlarla zor akıl yürütme

A şehrinden saat 08:00'de 90 km/s hızla bir tren kalkıyor. 360 km uzaklıktaki B şehrinden saat 09:00'da A şehrine doğru 120 km/s hızla ikinci bir tren kalkıyor. Trenler saat kaçta karşılaşır ve A şehrinden ne kadar uzaktadır? Cevabı vermeden önce her adımı göstererek akıl yürütün.

İle karşılaştır

Hy4 preview
Açık ağırlıklı model
1,048,576 token bağlam · $0.83/M girdi, $2.50/M çıktı
Hy3 preview
Açık ağırlıklı model
262,144 token bağlam · $0.18/M girdi, $0.60/M çıktı
Hunyuan A13B Instruct
Açık ağırlıklı model
131,072 token bağlam · $0.14/M girdi, $0.57/M çıktı
GPT-6 Luna
Sadece API modeli
1,050,000 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.50/M çıktı

tencent tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Hy3 ağırlıkları açık mı ve yerel çalıştırabilir miyim?: Evet, ağırlıklar Hugging Face'de tencent/Hy3 altında yayınlanmıştır ve model kartı vLLM ve SGLang ile dağıtımı, ince ayarı ve kuantizasyonu kapsar. 295 milyar toplam parametre nedeniyle ciddi donanım gerekir — indirmeden önce VRAM rehberini kontrol edin.
Hy3 maliyeti nedir ve bağlam penceresi ne kadar?: Giriş için milyon token başına 0,08$ ve çıkış için milyon token başına 0,33$ ücretlendirilir, bağlam penceresi 256K tokendır.
Hy3 diğer büyük MoE modellerinden nasıl farklıdır?: Hy3, 295 milyar parametrenin sadece 21 milyarını her ileri geçişte aktif eder, böylece benzer kalitedeki yoğun modellerden daha düşük çıkarım maliyeti sağlar. Ayırt edici özelliği üretim güvenilirliği: azalmış halüsinasyon oranları, ajan çerçeveleri arasında stabil araç çağrısı ve her zaman açık düşünce zinciri yerine konfigüre edilebilir akıl yürütme çabasıdır.

Kaptanın kararı
Ciddi bir açık ağırlıklı üretim modeli — sağlam, ajan hazır ve rekabet ettiği amiral gemisi katmanın çok altında fiyatlandırılmış.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

Hy3 popülerlik eğilimi

6 Jul 2026 tarihinden beri ısı puanı

Isı puanı

9,181°

Bu hafta

▲

33.9%

9,142° o zaman, 9,181° şimdi

Bu ay

▲

315%

8,992° o zaman, 9,181° şimdi

Geçen yıl

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

7,000°

Taban

Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.

+1,828°

OpenRouter tokenları

Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 12,363,366,372,545 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 1,236,336; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+353°

Benimsenme oranı

Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 50,937 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.

Detaylı dökümü göster

Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 9,181° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.

1
Tabandan başla.
Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.
7,000°
toplamda
2
İndirmeleri ekle.
Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 1,236,336 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.
+1,828°
8,828°
toplamda
3
Benimsenme oranını ekle.
Şu anda günde yaklaşık 50,937 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.
+353°
9,181°
toplamda
=
Isı puanı.
Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.
9,181°

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.

Benzer Modeller

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

Hy3, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm tencent akıl yürütme kodlama ajanlar uzun bağlam yerel

Model Ailesine Göre Göz At