@LiorOnAI: Hy3 花了更少时间去追逐另一个基准点，而是更多时间修复那些让智能体悄然失败的问题。工具…

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摘要

腾讯发布了 Hy3，一个 295B 的 MoE 模型，专注于智能体任务的实用可靠性，采用 Apache 2.0 开源许可证，并提供两周的免费 API。

Hy3 花了更少时间去追逐另一个基准点，而是更多时间修复那些让智能体悄然失败的问题。 工具调用恢复。输出格式。多轮约束跟踪。幻觉。Token 效率。 这些通常不会太影响排行榜排名，但它们决定了工作流是否能在无需人工干预的情况下完成。 腾讯表示，他们邀请了 270 名领域专家使用自己实际工作中的任务来评估该模型，而不是使用合成基准任务。这是一个我希望更多实验室能采取的方向，尽管每家公司自然会以不同的方式设计这些评估。 随着模型在推理能力上日趋收敛，竞争更多地转向了数千次小交互中的失败率。 没有人会注意到多解了一道数学题的模型，但所有人都会注意到在第 47 步悄悄丢弃工具调用的模型。 这也是为什么 token 效率比一年前更重要的原因。一个能用一半 token 完成相同工作流的模型，能改变部署的经济性，而不会对用户体验造成太大影响。
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缓存时间: 2026/07/07 06:15

Hy3花了更少时间去追逐另一个基准点，而是更多时间去修复那些让智能体静默失败的问题。

工具调用恢复、输出格式、多轮约束追踪、幻觉、Token效率。

这些通常不会显著改变排行榜位置，但它们决定了工作流程是否能在无需人工介入的情况下完成。

腾讯表示，他们让270名领域专家用自己工作中的真实任务来评估模型，而不是用合成基准测试任务。这是我希望更多实验室采取的方向，即使每个公司自然会以不同方式设计这些评估。

当越来越多模型在推理能力上趋于接近时，竞争就转向了数千次微小交互中的失败率。

没人会注意到那个多解出一道数学题的模型。

但每个人都会注意到那个在第47步静默丢弃工具调用的模型。

这也是为什么Token效率比一年前更重要的原因。一个用一半Token完成相同工作流程的模型，在不改变用户体验的情况下，改变了部署经济性。

腾讯混元 (@TencentHunyuan): 🚀Hy3 来了。

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TLDR AI

腾讯发布了 Hy3，这是一个 295B 参数的 MoE 模型，拥有 21B 活跃参数，性能超越同尺寸模型，并可媲美参数规模大 2 到 5 倍的开源旗舰模型。该模型采用 Apache 2.0 许可证，可在 Hugging Face 上获取，并在 OpenRouter 上免费使用至 7 月 21 日。

HY-3 预览版

Reddit r/LocalLLaMA

腾讯发布 2950 亿参数的 MoE 模型 Hy3-preview，激活参数 210 亿，在 STEM 推理、指令遵循、编程与智能体任务上表现卓越。