Tencent'in Hunyuan ekibi, Nisan ayındaki ön sürümün ardından Hy3 modelinin tam sürümünü Apache 2.0 lisansıyla yayınladı. 295 milyar toplam parametreye ve 21 milyar aktif parametreye sahip olan model, özellikle kurumsal kullanıcıları hedefleyen güvenilirlik metrikleri ve dağıtım ekonomisiyle dikkat çekiyor.
Hy3, 192 uzman arasından top-8 yönlendirme ile çalışan bir Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanıyor. 3.8 milyar parametreli çoklu-token tahmin (MTP) katmanı sayesinde spekülatif kod çözümü destekleniyor ve 256K token bağlam penceresi sunuluyor. Tencent, modelin benzer boyuttaki modellerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini ve iki ila beş kat daha büyük açık kaynak modellerle rekabet ettiğini belirtiyor.
Performans Karşılaştırmaları
Tencent'in yayınladığı kör testte, 270 uzmanın gerçek dünya iş akışlarında yaptığı 312 karşılaştırmada Hy3, GLM-5.1'e karşı 2.67/4 puan alırken, GLM-5.1 2.51 puanda kaldı. Ancak Zhipu AI'ın Haziran ortasında yayınladığı GLM-5.2 ile karşılaştırıldığında, Hy3 kodlama alanında geride kalıyor: SWE-bench Verified'da %78.0'a karşı %84.2, SWE-bench Multilingual'da %75.8'e karşı %83.0, Terminal-Bench 2.1'de 71.7'ye karşı 81 ve DeepSWE'de 28.0'a karşı 46.2.
Buna karşılık Hy3, ajan arama ve araç kullanımı görevlerinde üstünlük sağlıyor. BrowseComp'ta %84.2, DeepSearchQA'da %91.0 puan alarak açık kaynak modeller arasında lider konuma geliyor ve Claude Opus 4.8 ile GPT-5.5 ile rekabet ediyor. Ayrıca MCP-Atlas araç orkestrasyonunda %79.1, ClawEval gibi ajan değerlendirmelerinde ve uzun bağlam erişiminde (AA-LCR %73.4) en iyi sonuçları elde ediyor.
Kurumsal Güvenilirlik ve Dağıtım
Tencent, Hy3'ün halüsinasyon oranının ön sürüme göre %12.5'ten %5.4'e, sağduyu hatası oranının %25.4'ten %12.7'ye düştüğünü belirtiyor. Çok turlu diyalog testlerinde hata oranı %17.4'ten %7.9'a gerilerken, MRCR uzun diyalog benchmarkında puan %42.9'dan %75.1'e yükseldi. Ayrıca modelin farklı ajan çerçevelerinde (Claude Code, Cline, KiloCode) tutarlı performans gösterdiği vurgulanıyor.
Hy3'ün 295 milyar parametreli yapısı, FP8 formatında 300 GB'ın altında bellek kaplıyor. Bu, GLM-5.2'nin yaklaşık 744 GB'lik ihtiyacına kıyasla çok daha düşük bir donanım gereksinimi anlamına geliyor. Tencent, modeli Nvidia'nın ihracat kısıtlamalarına uygun H20-3e çipleriyle çalışacak şekilde optimize etmiş; bu da modelin Batı veri merkezlerindeki H100, H200 ve B200 gibi daha güçlü çiplerde rahatça çalışabileceği anlamına geliyor.
Neden önemli
Hy3'ün Apache 2.0 lisansıyla yayınlanması, AB, İngiltere ve Güney Kore'yi kapsayan bölgesel kısıtlamaları kaldırarak Batılı kuruluşların önündeki yasal engeli ortadan kaldırıyor. Model, kodlama dışındaki ajan iş yüklerinde (arama, araç kullanımı, uzun bağlam) GLM-5.2'ye alternatif oluştururken, yarı donanım maliyetiyle daha erişilebilir bir seçenek sunuyor. Ancak bağımsız doğrulama henüz yapılmadığından, performans iddialarının bağımsız testlerle teyit edilmesi gerekiyor.
