Hy3 на Novita AI: запуск, цены и для кого подходит

Tencent Hy3 доступен на Novita AI как serverless API без оплаты — $0 за миллион токенов на ввод и вывод по состоянию на июль 2026 года. Это модель Mixture-of-Experts объёмом 295B с 21B активных параметров на токен, окном контекста 256K токенов и тремя настраиваемыми режимами рассуждений. Разработчикам, которым нужна мощная модель с открытыми весами для кодовых агентов, рабочих процессов с рассуждениями или задач с длинным контекстом, теперь доступен прямой путь: используйте идентификатор модели tencent/hy3 с конечной точкой Novita AI и начинайте без обязательств по платной инфраструктуре.

Ключевые выводы

• Бесплатно при запуске: Hy3 в настоящее время стоит $0/M токенов как на ввод, так и на вывод на Novita AI.
• 295B всего, 21B активных: Архитектура MoE означает, что на каждый токен активируется только 21B параметров, что позволяет снизить затраты на инференс даже при масштабировании возможностей.
• Окно контекста 256K и макс. вывод 262K: Достаточно для полных снимков репозиториев, длинных транскриптов агентов и продолжительных цепочек рассуждений.
• Три режима рассуждений: Переключайтесь между no_think (быстро), low и high (глубокое цепочка мыслей) с помощью параметра reasoning_effort.
• Отличные показатели по кодированию и агентским задачам: 74.4% на SWE-bench Verified и 87.2% на GPQA Diamond — конкурентоспособно с лучшими открытыми моделями, доступными сегодня.

Что такое Hy3?

Hy3 — это языковая модель третьего поколения от Tencent, разработанная командой Tencent Hy (ранее известной как Hunyuan). Модель была впервые выпущена как Hy3-preview 23 апреля 2026 года, затем последовал полный выпуск Hy3 в июле 2026 года. Обе версии имеют открытый исходный код под лицензией Apache 2.0 без географических ограничений — улучшение по сравнению с общественной лицензией предварительной версии, которая ранее исключала ЕС, Великобританию и Южную Корею.

Модель построена на перестроенной инфраструктуре предварительного обучения и обучения с подкреплением, которую Tencent переработала с нуля в начале 2026 года. Эта перестройка — главная причина столь значительного скачка от Hy2 к Hy3: SWE-bench Verified вырос с 53.0% до 74.4% — примерно 40% относительного улучшения.

Hy3 используется в ассистенте Tencent Yuanbao и продукте для разработчиков CodeBuddy. Модель изначально проектировалась с учётом многошаговых агентских рабочих процессов как приоритетной цели, а не доработки.

Краткая архитектура

Модель использует гибридную архитектуру Dense-MoE. Первый трансформерный слой является плотным (все параметры активны); со 2 по 80 слой — разрежённые MoE. Каждый слой MoE содержит 192 маршрутизированных эксперта и 1 постоянно активного общего эксперта, при этом каждый токен активирует топ-8 подмножества через сигмоидный гейт. В результате модель во время инференса работает как модель с 21B параметров, используя при этом 295B параметров хранящихся знаний.

Отдельный слой Multi-Token Prediction (MTP) объёмом 3.8B обеспечивает спекулятивное декодирование, что повышает пропускную способность в средах обслуживания.

Внимание использует Grouped Query Attention (GQA) с 64 запросами и 8 ключ-значение головками, QK RMSNorm на каждую голову и позиционное кодирование RoPE.

API Hy3 на Novita AI

Hy3 доступен на Novita AI как serverless чат-модель с API, совместимым с OpenAI. Никакого выделения GPU, управления инстансами, минимальных затрат — вы вызываете конечную точку и платите только за использованное (сейчас $0 за миллион токенов).

В библиотеке моделей Novita AI есть песочница для тестирования перед созданием интеграции.

Конечная точка совместима с OpenAI: установите base_url как https://api.novita.ai/openai, model как tencent/hy3 и используйте ваш API-ключ Novita. Конечная точка поддерживает вызов функций, структурированные выходные данные и управление рассуждениями. Для существующих интеграций с OpenAI SDK единственное изменение — замена base_url и model.

Спецификации Hy3 и цены на Novita AI

Поле	Детали
Отображаемое имя	Hy3
ID модели	tencent/hy3
Base URL	https://api.novita.ai/openai
Семейство конечной точки	chat/completions
Окно контекста	262,144 токена
Макс. выходных токенов	262,144 токена
Цена ввода	$0 / M токенов
Цена вывода	$0 / M токенов
Поддерживаемые функции	Вызов функций, структурированные выходные данные, рассуждения
Архитектура	295B всего / 21B активных, MoE
Наилучшее применение	Кодовые агенты, рассуждения, анализ длинного контекста

Цена $0/M действует в течение запуска. На странице цен Novita AI указаны текущие расценки.

Бенчмарки Hy3 и сигналы производительности

Tencent опубликовала результаты бенчмарков для предварительной версии Hy3-preview; полная модель Hy3 представляет собой дополнительное улучшение после обучения.

Бенчмарк	Оценка Hy3-preview	Контекст
SWE-bench Verified	74.4%	по сравнению с 53.0% для Hy2; лучший результат среди открытых моделей на апрель 2026 (Tencent, Artificial Analysis)
GPQA Diamond	87.2%	Научные рассуждения уровня выпускника (Tencent GitHub)
MMLU	87.42%	Широкие академические знания (Tencent GitHub)
Terminal-Bench 2.0	54.4%	Задачи реальной программной инженерии (Tencent GitHub)

В слепом тестировании с участием 270 профильных экспертов, выполняющих реальные рабочие задачи, Hy3-preview набрал 2.67/4 против 2.51/4 у GLM5.1. Наиболее сильные категории: фронтенд-разработка, данные и хранение, а также CI/CD.

Практическое ограничение, которое стоит понимать: Hy3 уступает лучшим закрытым моделям в прямых сравнениях, отслеживаемых на Artificial Analysis. Он не поддерживает ввод изображений, что исключает его для мультимодальных задач. В классе открытых моделей он является одним из самых сильных вариантов для кодирования и агентской работы по состоянию на середину 2026 года.

На момент написания бенчмарки для полного выпуска Hy3 не были опубликованы отдельно; Tencent описывает полную модель как улучшение по сравнению с предварительной версией в рассуждениях, агентских рабочих процессах и задачах с длинным контекстом после отзывов более 50 продуктовых команд.

Ключевые возможности для разработчиков

Кодирование и программная инженерия. Hy3 обучался с учётом агентских кодовых рабочих процессов как основной цели. Результат 74.4% на SWE-bench отражает эту направленность — модель может рассуждать о многофайловых изменениях, выявлять ошибки в контексте и создавать согласованные diff-файлы в больших кодовых базах. Особенно хорошо она показывает себя во фронтенд-разработке и сценариях CI/CD, согласно данным экспертных оценок.

Рассуждения с длинным контекстом. Окно контекста в 256K позволяет передавать полные снимки репозиториев, полную документацию API, длинные транскрипты агентов или многодокументный анализ без сокращения. Максимальный вывод в 262K даёт пространство для длинных планов, подробных объяснений и сгенерированной документации.

Настраиваемая глубина рассуждений. Три режима рассуждений позволяют настраивать задержку в зависимости от качества для каждого запроса. Используйте no_think для быстрых решений о маршрутизации или простых завершений; используйте high для сложных агентских шагов, требующих глубокой цепочки мыслей. Это полезно при создании агентских пайплайнов, где не каждый вызов требует полного вычислительного ресурса для рассуждений.

Вызов функций и структурированные выходные данные. Обе функции поддерживаются на Novita AI, что позволяет Hy3 вписаться в стандартные шаблоны использования инструментов без дополнительных адаптеров.

Многоязычность. Модель хорошо работает с китайским и английским языками, что важно для команд, работающих с китайскоязычными данными, пользователями или документацией наряду с английскими системами.

Когда использовать Hy3

Кодовые агенты и автоматизированные программные рабочие процессы. SWE-bench 74.4% ставит Hy3 близко к текущему потолку открытых моделей для задач программной инженерии. Если ваш рабочий процесс включает выявление и исправление ошибок, навигацию по большим кодовым базам или генерацию кода по спецификациям, Hy3 — хороший кандидат для тестирования.

Анализ длинного контекста, где важны затраты. Цена $0/M токенов при запуске в сочетании с контекстом 256K и эффективностью MoE делает модель необычно доступной для задач с длинными документами. Если вы разбиваете документы на части, чтобы уместить их в меньшие модели из-за ограничений по стоимости, Hy3 позволяет протестировать сквозные рассуждения с длинным контекстом с нулевой стоимостью инференса в течение этого периода.

Многошаговые агентские пайплайны. Архитектура модели формировалась на основе реальных развёртываний агентов в продуктах Tencent. Настраиваемые режимы рассуждений практичны для оркестровки пайплайнов, где требуются быстрые ответы на простых шагах и глубокие рассуждения на сложных.

Требования к открытым весам. Лицензия Apache 2.0 означает, что веса модели доступны для проверки, тонкой настройки и самостоятельного хостинга. Если вашей команде нужно провести аудит модели или запустить её в контролируемой среде, открыты оба пути: размещённый API и самостоятельное развёртывание.

Когда не использовать Hy3

Мультимодальные задачи. Hy3 принимает только текст и выдаёт только текст. Он не принимает изображения, аудио или видео. Для задач с компьютерным зрением рассмотрите модели типа GLM-4.6V, ERNIE 4.5 VL или семейство моделей Hunyuan для изображений.

Задачи, требующие задержки менее секунды при масштабировании. Маршрутизация MoE добавляет накладные расходы по сравнению с плотными моделями эквивалентного количества активных параметров. Для высоконагруженных чувствительных к задержкам производственных сценариев сначала измеряйте фактические времена ответа при реалистичной нагрузке, прежде чем принимать решение.

Когда вам нужен абсолютный передовой рубеж. Hy3 конкурентоспособен для открытой модели, но уступает лучшим закрытым моделям в независимых тестах, отслеживаемых Artificial Analysis. Если ваша задача критически зависит от максимально возможного качества рассуждений, оцените эти различия на вашей конкретной нагрузке.

Задачи внедрения или классификации. Hy3 — это генеративная чат-модель. Это не модель внедрения (embedding) и не модель ранжирования. Используйте специализированную модель внедрения для семантического поиска и поиска по релевантности.

Как Hy3 вписывается в ваш API-рабочий процесс

Конечная точка Novita AI использует стандартную схему чат-завершений OpenAI. Если вы уже вызываете любую совместимую с OpenAI модель через Novita, для интеграции достаточно заменить ID модели с текущей на tencent/hy3.

Параметр reasoning_effort управляет тем, какой режим мышления сработает для данного запроса. Установка "high" включает глубокую цепочку мыслей и подходит для сложных агентских шагов. Установка "none" или "low" даёт более быстрые ответы за счёт глубины рассуждений. Этот параметр не является стандартным для OpenAI — в документации Novita AI указаны точное имя поля и допустимые значения.

Вызов функций следует стандартному формату использования инструментов OpenAI. Структурированные выходные данные работают через response_format. Оба варианта позволяют использовать Hy3 как замену в существующих агентских фреймворках (LangChain, LlamaIndex, CrewAI и т.д.) без изменения определений инструментов или парсеров вывода.

Для ограничений скорости и управления бюджетом контекста на производственных масштабах в документации Novita AI по LLM API описаны подробности пропускной способности и шаблоны запросов.

Заключение

Hy3 — та модель, которую стоит протестировать, если вы запускаете кодовых агентов, рабочие процессы анализа длинного контекста или пайплайны агентских рассуждений и ещё не нашли модель с открытыми весами, которая соответствует вашему уровню качества. Сочетание 74.4% на SWE-bench, контекста 256K, настраиваемой глубины рассуждений и цены $0/M при запуске на Novita AI устраняет большинство препятствий для пробного использования: добавьте ID модели, запустите вашу существующую оценку и измерьте дельту, прежде чем решать, направлять ли на модель производственный трафик.

Потолок реально существует — модель не превосходит лучшие закрытые модели и не работает с изображениями. Но для тех сценариев использования, на которые она нацелена, это один из сильнейших открытых вариантов, доступных сегодня, а путь serverless от Novita AI позволяет протестировать её без обязательств по выделению GPU. Страница модели Hy3 на Novita AI включает песочницу для тестирования перед созданием интеграции.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Какой ID модели Tencent Hy3 на Novita AI?

Точный ID модели: tencent/hy3. Используйте его в поле model ваших API-запросов.

Бесплатен ли Hy3 на Novita AI?

Hy3 в настоящее время стоит $0 за миллион токенов как для ввода, так и для вывода на Novita AI. На странице цен указаны текущие расценки, так как цены при запуске могут измениться.

Какое окно контекста у Hy3?

Hy3 поддерживает окно контекста в 262,144 токена с максимальным выводом 262,144 токена на Novita AI.

Поддерживает ли Hy3 вызов функций?

Да. В списке Novita AI для Hy3 указаны вызов функций, структурированные выходные данные и рассуждения как поддерживаемые функции.

Какие режимы рассуждений поддерживает Hy3?

Hy3 включает три режима рассуждений: no_think (быстро, без цепочки мыслей), low (лёгкие рассуждения) и high (глубокая цепочка мыслей для сложных задач). Они настраиваются через параметр reasoning_effort.

Поддерживает ли Hy3 ввод изображений?

Нет. Hy3 — это текстовая модель. Она не принимает изображения, аудио или видео.

Как Hy3 сравнивается с Kimi K2 или GLM 5.2?

Все три — сильные MoE-модели с открытыми весами, ориентированные на кодирование и агентские рабочие процессы. Kimi K2 имеет 1T общих параметров с 32B активных и лидирует в тестах по математике и STEM. GLM 5.2 имеет окно контекста 1M токенов, оптимизированное для анализа репозиториев с длинным контекстом. Hy3 располагается на уровне 295B/21B с сильными результатами SWE-bench (74.4%) и бесплатным периодом запуска на Novita AI. Правильный выбор зависит от вашей конкретной задачи и требований к контексту.

Hy3 — это то же самое, что Hunyuan?

Hy3 разработан той же командой Tencent, которая построила серию моделей Hunyuan. Команда переименовалась с «Hunyuan» на «Hy» в этом поколении. Hy3 не связан с HunyuanVideo или Hunyuan Image — это отдельные модели генерации медиа.

Рекомендуемые статьи

• GLM 5.2 на Novita AI: запуск с длинным контекстом, цены и для кого подходит
• Как получить доступ к Qwen3.5-397B-A17B: полное руководство для разработчиков
• Доступ к Kimi K2: откройте более дешёвый Claude Code и интеграцию MCP и многое другое!