- Puntos Clave
- ¿Qué es Hy3?
- Acceso a la API de Hy3 en Novita AI
- Especificaciones y Precios de Hy3 en Novita AI
- Puntos de Referencia y Señales de Rendimiento de Hy3
- Capacidades Clave para Desarrolladores
- Cuándo Usar Hy3
- Cuándo No Usar Hy3
- Cómo Encaja Hy3 en tu Flujo de Trabajo de API
- Conclusión
- Preguntas Frecuentes
- Artículos Recomendados
Tencent Hy3 está disponible en Novita AI como API serverless sin costo — $0 por millón de tokens tanto para entrada como para salida a julio de 2026. Es un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) de 295B con 21B de parámetros activos por token, una ventana de contexto de 256K tokens y tres modos de razonamiento configurables. Los desarrolladores que necesiten un modelo de pesos abiertos capaz para agentes de codificación, flujos de razonamiento o tareas de contexto largo ahora tienen un camino directo: usar el ID de modelo tencent/hy3 contra el endpoint de Novita AI y empezar sin comprometerse con infraestructura paga.
Puntos Clave
- Gratuito en su lanzamiento: Hy3 tiene un precio actual de $0/M tokens tanto para entrada como para salida en Novita AI.
- 295B total, 21B activos: La arquitectura MoE significa que solo 21B parámetros se activan por token, manteniendo bajos los costos de inferencia incluso cuando la capacidad escala.
- Ventana de contexto de 256K y salida máxima de 262K: Suficientemente grande para instantáneas completas de repositorios, transcripciones largas de agentes y cadenas de razonamiento sostenidas.
- Tres modos de razonamiento: Cambia entre
no_think(rápido),lowyhigh(cadena de pensamiento profunda) usando el parámetroreasoning_effort. - Puntos de referencia sólidos en codificación y agentes: 74.4% en SWE-bench Verified y 87.2% en GPQA Diamond — competitivo con los mejores modelos de código abierto disponibles hoy.
¿Qué es Hy3?
Hy3 es el modelo de lenguaje de tercera generación de Tencent, desarrollado por el equipo Tencent Hy (anteriormente conocido como Hunyuan). El modelo se lanzó por primera vez como Hy3-preview el 23 de abril de 2026, seguido del lanzamiento completo de Hy3 en julio de 2026. Ambos son de código abierto bajo licencia Apache 2.0 sin restricciones geográficas — una mejora respecto a la licencia comunitaria de la vista previa que originalmente excluía a la UE, Reino Unido y Corea del Sur.
El modelo está construido sobre una infraestructura de preentrenamiento y aprendizaje por refuerzo reconstruida que Tencent rediseñó desde cero a principios de 2026. Esa reconstrucción es la razón principal por la que el salto de Hy2 a Hy3 es tan grande: SWE-bench Verified pasó de 53.0% a 74.4% — aproximadamente una mejora relativa del 40%.
Hy3 impulsa el asistente Yuanbao de Tencent y el producto para desarrolladores CodeBuddy. Fue diseñado con flujos de trabajo agentivos de varios pasos como objetivo principal, no como una idea tardía.
Arquitectura en resumen
El modelo utiliza un diseño híbrido denso-MoE. La primera capa del transformador es densa (todos los parámetros activos); las capas 2 a 80 son MoE dispersas. Cada capa MoE contiene 192 expertos enrutados y 1 experto compartido siempre activo, activando cada token un subconjunto de los 8 mejores mediante una puerta sigmoide. El resultado es un modelo que funciona como un modelo de 21B parámetros en tiempo de inferencia mientras aprovecha 295B parámetros de conocimiento almacenado.
Una capa separada de Predicción Multitoken (MTP) de 3.8B permite la decodificación especulativa, lo que mejora el rendimiento en entornos de servicio.
La atención utiliza Atención de Consulta Agrupada (GQA) con 64 cabezales de consulta y 8 cabezales clave-valor, RMSNorm por cabezal QK y codificación posicional RoPE.
Acceso a la API de Hy3 en Novita AI
Hy3 está disponible en Novita AI como modelo de chat serverless con una API compatible con OpenAI. Sin aprovisionamiento de GPU, sin gestión de instancias, sin gasto mínimo — llamas al endpoint y pagas solo por lo que usas (actualmente $0 por millón de tokens).
La biblioteca de modelos de Novita AI tiene un área de pruebas para testear antes de construir una integración.
El endpoint es compatible con OpenAI: establece base_url en https://api.novita.ai/openai, establece model en tencent/hy3 y usa tu clave API de Novita. El endpoint admite llamadas a funciones, salidas estructuradas y controles de razonamiento. Para integraciones existentes con el SDK de OpenAI, el único cambio es intercambiar base_url y model.
Especificaciones y Precios de Hy3 en Novita AI
| Campo | Detalle |
|---|---|
| Nombre mostrado | Hy3 |
| ID del modelo | tencent/hy3 |
| URL base | https://api.novita.ai/openai |
| Familia de endpoints | chat/completions |
| Ventana de contexto | 262,144 tokens |
| Máximo de tokens de salida | 262,144 tokens |
| Precio de entrada | $0 / M tokens |
| Precio de salida | $0 / M tokens |
| Funcionalidades soportadas | Llamadas a funciones, salidas estructuradas, razonamiento |
| Arquitectura | 295B total / 21B activos, MoE |
| Mejor ajuste | Agentes de codificación, razonamiento, análisis de contexto largo |
El precio de $0/M es una tarifa de período de lanzamiento. La página de precios de Novita AI tiene las tarifas actuales.
Puntos de Referencia y Señales de Rendimiento de Hy3
Tencent publicó resultados de puntos de referencia para el lanzamiento de Hy3-preview; el modelo Hy3 completo representa una mejora adicional posterior al entrenamiento.
| Punto de Referencia | Puntuación Hy3-preview | Contexto |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 74.4% | vs. 53.0% para Hy2; resultado de primer nivel entre pesos abiertos a abril de 2026 (Tencent, Artificial Analysis) |
| GPQA Diamond | 87.2% | Razonamiento científico de nivel de posgrado (Tencent GitHub) |
| MMLU | 87.42% | Conocimiento académico amplio (Tencent GitHub) |
| Terminal-Bench 2.0 | 54.4% | Tareas reales de ingeniería de software (Tencent GitHub) |
En una evaluación ciega con 270 expertos en dominio realizando tareas de trabajo reales, Hy3-preview obtuvo 2.67/4 frente a 2.51/4 de GLM5.1. Las categorías de resultado más fuertes fueron desarrollo front-end, datos y almacenamiento, y CI/CD.
El límite práctico a entender: Hy3 está por detrás de los mejores modelos de código cerrado en comparaciones directas rastreadas en Artificial Analysis. No admite entrada de imágenes, lo que lo descarta para tareas multimodales. Dentro del nivel de código abierto y pesos abiertos, es una de las opciones más sólidas para trabajo de codificación y agentes a mediados de 2026.
Los puntos de referencia para el lanzamiento completo de Hy3 no se publicaron por separado al momento de escribir esto; Tencent describe el modelo completo como una mejora respecto a la vista previa en razonamiento, flujos de trabajo agentivos y tareas de contexto largo tras los comentarios de más de 50 equipos de producto.
Capacidades Clave para Desarrolladores
Codificación e ingeniería de software. Hy3 fue entrenado con flujos de trabajo de código agentivos como objetivo principal. La puntuación de 74.4% en SWE-bench refleja ese enfoque — el modelo puede razonar sobre cambios en múltiples archivos, identificar errores en contexto y producir diferencias coherentes en bases de código grandes. Se desempeña especialmente bien en desarrollo front-end y escenarios de CI/CD según los datos de evaluación de expertos.
Razonamiento de contexto largo. Una ventana de contexto de 256K significa que puedes pasar instantáneas completas de repositorios, documentación de API completa, transcripciones largas de agentes o análisis de múltiples documentos sin recortar. La salida máxima de 262K da espacio para planes largos, explicaciones detalladas y documentación generada.
Profundidad de razonamiento configurable. Tres modos de razonamiento te permiten ajustar la latencia frente a la calidad por solicitud. Usa no_think para decisiones de enrutamiento rápidas o completaciones simples; usa high para pasos agentivos difíciles que necesitan una cadena de pensamiento profunda. Esto es útil al construir pipelines de agentes donde no cada llamada justifica un cómputo de razonamiento completo.
Llamadas a funciones y salidas estructuradas. Ambas son compatibles en Novita AI, lo que significa que Hy3 encaja en patrones de uso de herramientas estándar sin adaptadores adicionales.
Multilingüe. El modelo maneja bien el chino y el inglés, lo que importa para equipos que trabajan con datos, usuarios o documentación en chino junto con sistemas en inglés.
Cuándo Usar Hy3
Agentes de codificación y flujos de trabajo automatizados de software. SWE-bench 74.4% sitúa a Hy3 cerca del techo actual de código abierto para tareas de ingeniería de software. Si tu flujo de trabajo implica identificar y corregir errores, navegar por bases de código grandes o generar código a partir de especificaciones, Hy3 es un candidato sólido para probar.
Análisis de contexto largo donde el costo importa. El precio de lanzamiento de $0/M token, combinado con 256K de contexto y eficiencia MoE, lo hace inusualmente asequible para tareas de documentos largos. Si estás dividiendo documentos para que quepan en modelos más pequeños debido a restricciones de costo, Hy3 te permite probar razonamiento de contexto largo de extremo a extremo con costo de inferencia cero durante este período.
Pipelines agentivos de múltiples pasos. El diseño del modelo fue moldeado por despliegues de agentes reales en los productos de Tencent. Los modos de razonamiento configurables son prácticos para orquestar pipelines donde deseas respuestas rápidas en pasos simples y razonamiento profundo en los complejos.
Requisitos de pesos abiertos. La licencia Apache 2.0 significa que los pesos del modelo están disponibles para inspección, ajuste fino y autoalojamiento. Si tu equipo necesita auditar el modelo o ejecutarlo en un entorno controlado, coexisten la API alojada y la ruta autoalojada.
Cuándo No Usar Hy3
Tareas multimodales. Hy3 es texto de entrada, texto de salida. No acepta entradas de imagen, audio o video. Para tareas de visión, busca modelos como GLM-4.6V, ERNIE 4.5 VL o la familia de modelos de imagen Hunyuan.
Tareas que requieren latencia por debajo del segundo a escala. El enrutamiento MoE añade sobrecarga en comparación con modelos densos de recuento de parámetros activos equivalente. Para casos de uso de producción de alto volumen y sensibles a la latencia, compara los tiempos de respuesta reales bajo carga realista antes de comprometerte.
Cuando necesitas la frontera absoluta. Hy3 es competitivo para un modelo de código abierto pero está por detrás de los mejores modelos de código cerrado en puntos de referencia independientes rastreados por Artificial Analysis. Si tu tarea depende críticamente de la máxima calidad de razonamiento posible, evalúa esas diferencias en tu carga de trabajo específica.
Tareas de incrustación o clasificación. Hy3 es un modelo de chat generativo. No es un modelo de incrustación o reordenamiento. Usa un modelo de incrustación dedicado para búsqueda semántica y recuperación.
Cómo Encaja Hy3 en tu Flujo de Trabajo de API
El endpoint de Novita AI utiliza el esquema estándar de completaciones de chat de OpenAI. Si ya llamas a cualquier modelo compatible con OpenAI a través de Novita, el cambio de integración es un intercambio de ID de modelo de tu modelo actual a tencent/hy3.
El parámetro reasoning_effort controla qué modo de pensamiento se activa en una solicitud determinada. Establecerlo en "high" habilita una cadena de pensamiento profunda y es apropiado para pasos agentivos difíciles. Establecerlo en "none" o "low" da respuestas más rápidas a costa de la profundidad del razonamiento. Este parámetro no es parte de la especificación estándar de OpenAI — la documentación de Novita AI tiene el nombre de campo exacto y los valores aceptados.
Las llamadas a funciones siguen el formato estándar de uso de herramientas de OpenAI. Las salidas estructuradas funcionan mediante response_format. Ambos te permiten usar Hy3 como reemplazo directo dentro de marcos de agentes existentes (LangChain, LlamaIndex, CrewAI, etc.) sin cambiar definiciones de herramientas o analizadores de salida.
Para límites de velocidad y gestión del presupuesto de contexto a escala de producción, la documentación de la API LLM de Novita AI cubre detalles de rendimiento y patrones de solicitud.
Conclusión
Hy3 es el modelo adecuado para evaluar si estás ejecutando agentes de codificación, flujos de trabajo de análisis de contexto largo o pipelines de razonamiento agentivos y aún no has encontrado un modelo de pesos abiertos que iguale tu nivel de calidad. La combinación de 74.4% en SWE-bench, 256K de contexto, profundidad de razonamiento configurable y precio de lanzamiento de $0/M en Novita AI elimina la mayor parte de la fricción para probarlo: añade el ID del modelo, ejecuta tu evaluación existente y mide el cambio antes de decidir si enrutar tráfico de producción.
El límite es real — no supera a los mejores modelos cerrados y no maneja visión. Pero para los casos de uso a los que se dirige, está entre las opciones de código abierto más sólidas disponibles hoy, y la ruta serverless de Novita AI significa que puedes probarlo sin compromiso de aprovisionamiento de GPU. La página del modelo Hy3 en Novita AI incluye un área de pruebas para testear antes de construir una integración.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es el ID del modelo para Tencent Hy3 en Novita AI?
El ID exacto del modelo es tencent/hy3. Úsalo en el campo model de tus llamadas a la API.
¿Es Hy3 gratuito en Novita AI?
Hy3 tiene actualmente un precio de $0 por millón de tokens tanto para entrada como para salida en Novita AI. La página de precios tiene las tarifas actuales, ya que los precios de lanzamiento pueden cambiar.
¿Cuál es la ventana de contexto de Hy3?
Hy3 admite una ventana de contexto de 262,144 tokens con una salida máxima de 262,144 tokens en Novita AI.
¿Hy3 admite llamadas a funciones?
Sí. La lista de Novita AI para Hy3 incluye llamadas a funciones, salidas estructuradas y razonamiento como funcionalidades compatibles.
¿Qué modos de razonamiento admite Hy3?
Hy3 incluye tres modos de razonamiento: no_think (rápido, sin cadena de pensamiento), low (razonamiento ligero) y high (cadena de pensamiento profunda para tareas complejas). Se configuran mediante el parámetro reasoning_effort.
¿Hy3 admite entrada de imágenes?
No. Hy3 es un modelo solo de texto. No acepta entradas de imagen, audio o video.
¿Cómo se compara Hy3 con Kimi K2 o GLM 5.2?
Los tres son modelos MoE de pesos abiertos sólidos orientados a flujos de trabajo de codificación y agentes. Kimi K2 tiene 1T de parámetros totales con 32B activos y lidera en puntos de referencia de matemáticas y STEM. GLM 5.2 tiene una ventana de contexto de 1M de tokens optimizada para análisis de repositorios de contexto largo. Hy3 se sitúa en 295B/21B con sólidos resultados en SWE-bench (74.4%) y un período de lanzamiento gratuito en Novita AI. La elección correcta depende de tu tarea específica y requisitos de contexto.
¿Es Hy3 lo mismo que Hunyuan?
Hy3 es desarrollado por el mismo equipo de Tencent que construyó la serie de modelos Hunyuan. El equipo cambió su nombre de “Hunyuan” a “Hy” con esta generación. Hy3 no está relacionado con HunyuanVideo o Hunyuan Image, que son modelos separados de generación multimedia.
