После двух лет, когда Tencent широко считали отстающим в гонке фундаментальных моделей Китая, компания вновь заявила о себе с запуском Hunyuan Hy3. Без громкого мероприятия по запуску модель поднялась на восьмое место в списке самых популярных моделей OpenRouter в течение трех дней после предоставления бесплатного доступа, спровоцировала 50% очередь ожидания на продукте WorkBuddy, потребовав экстренного расширения мощностей, и подняла акции Tencent на 4,82% в день запуска.
Hy3 использует архитектуру Mixture of Experts с общим количеством параметров 295 миллиардов и 21 миллиардом активируемых на каждый вывод. Вместо погони за пиковыми показателями бенчмарков модель отдает приоритет инженерной практичности, эффективности стоимости вывода и надежности выполнения задач агента. В SWE-bench Verified Hy3 набирает 78 баллов, уступая Claude Fable 5, GLM-5.2 и DeepSeek V4 Pro. Но в более сложном SWE-bench Pro она получает 57,9 балла, превосходя DeepSeek V4 Pro. В WildClawBench она превосходит как GLM-5.1, так и DeepSeek V4 Pro среди открытых моделей.
Более важна история того, как Tencent этого добилась. В сентябре 2025 года компания наняла бывшего исследователя OpenAI Яо Шуньюя на должность главного научного сотрудника по ИИ, что ознаменовало стратегический поворот. Яо реорганизовал систему исследований и разработок Hunyuan, перестроил конвейер предварительного обучения и обучения с подкреплением, расширил и очистил обучающие данные, а также изменил последовательность разработки, начав с требований к продукту для офиса, написания кода и управления знаниями, прежде чем определять архитектуру модели. Такой подход гарантирует, что обратная связь по продукту напрямую поступает в обучение модели, замыкая цикл между разработкой модели и использованием в реальных условиях.
Внешнее подтверждение выглядит многообещающим. Ежедневное потребление токенов Hy3 выросло в 20 раз за время предварительного доступа, а количество активных пользователей, выбирающих Hy3 в WorkBuddy, выросло в 6 раз. В рейтингах использования моделей программирования за июль на OpenRouter Hy3 вошла в четверку лучших вместе с GLM-5.2, MiniMax M3 и серией DeepSeek V4. Производительность в нескольких агентских фреймворках показывает, что колебания точности контролируются в пределах 4%, при снижении уровня галлюцинаций и повышении стабильности в многошаговых сценариях.
Практики из отрасли агентов описывают Hy3 как сильную модель второго уровня в целом, которая достигает статуса первого уровня среди открытых экономически эффективных моделей, особенно конкурентоспособна в front-end разработке, написании кода, поиске и просмотре, а также вызове инструментов. Она пока не лидирует в сложных когнитивных задачах, но заняла четкую позицию для чувствительных к стоимости корпоративных развертываний в масштабе. DeepSeek V4 Pro и GLM-5.2 по-прежнему превосходят Hy3 по нескольким требовательным бенчмаркам, но разрыв значительно сократился по сравнению с более ранними итерациями Hunyuan.
Настоящее испытание начнется, когда закончится бесплатный доступ. Однако Hy3 уже добилась того, чего не удавалось ни одной предыдущей итерации Hunyuan: она убедила внешних разработчиков активно выбирать модель Tencent вместо альтернатив и заставила внутренние продукты Tencent доверять ей реальные рабочие нагрузки. Превратится ли это в устойчивую конкурентную позицию, зависит от способности Tencent поддерживать скорость непрерывных итераций и расширять возможности модели, сохраняя преимущества в стоимости.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
