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摘要

腾讯发布了Hy3，一个295B参数的MoE模型，每个token激活21B参数，在代理编程和工具使用任务上与更大的模型相竞争，并提供了Apache 2.0权重。

最终观点：腾讯最近发布了一个295B参数的模型，每个token仅激活21B参数。 而大多数实验室仍然痴迷于参数数量， Hy3展示了一些更有趣的东西：真正的护城河正从预训练规模转向高质量产品和智能体反馈循环。 它甚至能与比它大2-5倍的模型在代理编程、工具使用和实际生产力任务上竞争（有时甚至超越）。 关键细节： - 295B总参数，21B激活参数（MoE） - 256K上下文 - 在代理编程、工具使用和长上下文任务上表现强劲 - 在多个实际基准测试上超越或持平更大模型 - 通过API运行极其便宜 Apache 2.0权重已发布。 来自实际产品反馈循环（如WorkBuddy等）的强大后训练。 将真实世界智能体数据与原始规模的效率结合得相当好，如果你正在构建智能体或关心成本性能，Hy3值得一试。
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缓存时间: 2026/07/14 10:23

最终结论：腾讯最近发布了一个295B参数模型，但每个token仅激活21B参数。

当大多数实验室还在痴迷于参数量时，

Hy3展示了一个更有趣的方向：真正的护城河正从预训练规模转向高质量产品与智能体反馈循环。

它在智能体编程、工具使用和实际生产力任务上，足以与2-5倍于自身规模的模型竞争（甚至超越）。

关键信息：

  • 总参数量295B，激活参数21B（MoE架构）
  • 支持256K上下文
  • 在智能体编程、工具使用及长上下文任务上表现强劲
  • 多项实用基准测试中击败或持平参数量大得多的模型
  • API调用成本极低

Apache 2.0权重已开放。 基于实际产品反馈循环（如WorkBuddy等）的强后训练。

将效率与真实世界智能体数据结合，而非单纯堆叠原始规模——如果你正在构建智能体或在意成本效益，Hy3值得一试。

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