Tencent Hunyuan Hy3

TL;DR: 6 ก.ค. 2026 Tencent ปล่อยรุ่นเต็มของ Hunyuan "Hy3" เป็น open-weights MoE ขนาด 295B total / 21B active (Apache 2.0) เน้น agent capability และตั้งราคาถูกมาก · โครงสร้างและสเปกยืนยันได้จาก primary repo แต่ ตัวเลข benchmark / reliability / ราคาเป็นค่าที่ Tencent รายงานเอง ยังไม่มี lab อิสระตรวจสอบ ณ 7 ก.ค. และ Hy3 แพ้ GLM-5.2 ในหมวด coding · ใช้เป็น data point อัปเดตสไลด์ open vs closed ได้ แต่ต้อง attribute ให้ชัดว่าใครเป็นคนเคลม

ข้อเท็จจริงหลัก (ยืนยันจาก primary repo · confidence สูง)

• ปล่อยรุ่นเต็ม 6 ก.ค. 2026 หลังปล่อย preview เมื่อ 23 เม.ย. 2026 (repo Hy3-preview: "[2026-04-23] We open-source Hy3 preview model weights") · Tencent ใช้ Hy3 ในผลิตภัณฑ์ตัวเองแล้ว เช่น Yuanbao, WorkBuddy/CodeBuddy, ima (Caixin, WinBuzzer)
• สถาปัตยกรรม MoE 295B total / 21B activated (192 experts, top-8 activated, MTP layer 3.8B, 80 layers), precision BF16 (มี FP8 variant tencent/Hy3-FP8 ด้วย) (GitHub Hy3, HuggingFace)
• Context 256K tokens (แหล่งเดียวกัน ยืนยันหลายที่)
• Open weights บน HuggingFace / ModelScope / GitCode · license ของรุ่นเต็ม = Apache 2.0 (ต่างจาก preview ที่ใช้ "Tencent Hy Community License Agreement" ซึ่งเป็น custom license ไม่ใช่ OSI: อย่าเรียก preview ว่า Apache) (HuggingFace)

ราคา (list price ที่ Tencent ประกาศเอง)

API จีน: 1 หยวน/ล้าน input · 4 หยวน/ล้าน output · cache-hit input 0.25 หยวน/ล้าน (Blognone, WinBuzzer) · เป็น list price ที่ Tencent ประกาศ ไม่ใช่ราคาที่ตรวจสอบอิสระ และเป็นตัวเลขที่เปลี่ยนได้เร็ว · หมายเหตุ: ค่า "0.25 หยวน" ที่บางสำนัก (รวม Blognone) พาดหัวคือ ราคา cache-hit ไม่ใช่ราคา input ปกติ

ประสิทธิภาพและเคลม (Tencent self-reported · ต้อง attribute · confidence กลาง)

• Tencent เคลมว่า Hy3 "สูสีโมเดลที่ใหญ่กว่า 2-5 เท่า" และเทียบชั้น DeepSeek V4 Pro / GLM-5.2 · แต่เป็นตัวเลขจาก appendix ที่ Tencent รันเอง VentureBeat ระบุว่าเลขคู่แข่งเกือบทั้งหมดมาจาก test run ของ Tencent และ การตรวจสอบอิสระ (Artificial Analysis) ยังไม่ออก (VentureBeat)
• ข้อควรระวังสำคัญ: Hy3 แพ้ GLM-5.2 ในหมวด coding (SWE-bench Verified 78.0 vs 84.2) · "comparable" จริงในภาพรวมแต่ไม่ใช่ทุกหมวด (ชื่อบทความ VentureBeat: "wins everywhere except coding")
• ส่วนที่ Tencent ชูว่า "ชนะ" มาจาก blind human eval ที่ Tencent จัดเอง (Hy3 2.67/4 vs GLM-5.1 2.51/4: สังเกตว่าเทียบกับ 5.1 ไม่ใช่ 5.2 ในการวัดนั้น)

Agent: จุดขายหลัก (แต่เลข 90% เป็น internal)

• headline upgrade คือ agent capability · Caixin พาดหัว "Free AI-Agent Feature" · แต่ "free" นี้คือ ฟีเจอร์ agent ในผลิตภัณฑ์ Yuanbao อย่าสับสนกับ โปรโมชัน access ฟรี 2 สัปดาห์ บน OpenRouter/Kilo (คนละเรื่องกัน)
• ตัวเลข "~90% task resolution" เป็นค่า internal ของ Tencent บน WorkBuddy (ขึ้นจาก 72% เป็น 90% หลัง preview→final "across several internal applications") ไม่ใช่ benchmark ภายนอกทั่วไป: ห้ามพูดว่า "Hy3 ทำ agent สำเร็จ 90% ทุกงาน" (Caixin)

Reliability (Tencent self-reported)

• Hallucination rate ลดจาก 12.5% เหลือ 5.4% (internal hallucination rate ที่ Tencent เคลม) · พร้อม commonsense errors 25.4%→12.7%, multi-turn 17.4%→7.9% (GitHub Hy3)
• แก้ความเข้าใจผิด: ตัวเลข "4%" ที่ลอยในข่าว ไม่ใช่ tool-calling error rate แต่คือ ความแปรปรวนของ accuracy ข้าม scaffolding (CodeBuddy / Cline / KiloCode) ที่อยู่ในกรอบ ≤4% = วัดความสม่ำเสมอ ไม่ใช่อัตราพลาด (fact-checker จับ misread ตรงนี้ก่อน publish)