Вышла новая модель Hy3 (Preview)
Выпустили новую MoE-модель Hy3 preview (https://huggingface.co/tencent/Hy3-preview) от Tencent Hy Team с 295B параметров (21B активных и 3.8B MTP), обладающую тремя режимами рассуждений для гибкого баланса между скоростью и глубиной ответа, способную обработать контекст размером 256K по лицензии Tencent Hy Community License.
Её сложные научные и технические рассуждения дают ей высокие баллы на FrontierScience Olympiad (70.0), IMOAnswerBench (84.3), квалификационных экзаменах PhD по математике, CHSBO 2025 (text-only, pass³ 87.8) и экзамене Цинхуа (88.4). Для области контекстного обучения и следования инструкциям использовали новый бенч CL-bench, состоящий из реальных сценариев, на котором достигли заметного роста качества выполнения команд и обучения по длинному контексту. Чтобы проверить умение лучше улавливать смутные намерения пользователя и давать более глубокие и эмпатичные ответы, проводили тесты на CL-bench Life, AdvancedIF и LongBench v2, что подтвердилось ростом активности в A/B-тестах Yuanbao. В плане кода и агентов наибольший скачок виден в результатах SWE-bench Verified (74.4%), Terminal-Bench 2.0 (54.4%), BrowseComp (67.1%) и WideSearch (70.2%), а также на внутренних тестах (Hy-Backend, Hy-Vibe и др.).
Модель уже применяется в Yuanbao, CodeBuddy, WorkBuddy, QQ, WeChat, Game for Peace, ima, QQ Browser, Tencent Docs и Tencent LearnShare. Чтобы развернуть её, можно использовать vLLM или SGLang с MTP-спекуляцией, при этом рекомендуется 8 GPU H20, а API совместим с OpenAI и поддерживает режим reasoning_effort (no_think/low/high).
