<figure><img src="https://rss.neurootlichnik.ru/images/1d571f4f-a425-4f5a-ba0a-99655c362c57/0.jpg"></figure>
<p>Компания Tencent официально выпустила <b>Hy3</b> — масштабную MoE-модель, которая теперь доступна вне статуса preview. Главная особенность — сочетание огромного общего числа параметров (295 миллиардов) с относительно небольшим количеством активных (21 миллиард), что позволяет добиваться высокой производительности без избыточных затрат ресурсов.</p>
<p>Hy3 ориентирована на задачи <b>рассуждений</b>, генерации <b>кода</b> и работу в агентных сценариях. По ключевым метрикам модель обходит конкурентов, которые в 2–5 раз крупнее по числу параметров. Это редкий случай, когда компактность не мешает эффективности: в тестах Hy3 стабильно показывает лучшие или сравнимые результаты на сложных задачах.</p>
<p>Контекстное окно расширено до 256 тысяч токенов — это позволяет работать с большими объемами данных без потери качества. Важное улучшение: заметно снижено количество <b>галлюцинаций</b>, что особенно критично для профессионального применения. Кроме того, реализован стабильный вызов инструментов, что делает модель удобной для интеграции в сложные пайплайны и агентные системы.</p>
<h3>Где найти и как использовать</h3>
<ul>
<li>Исходный код и документация доступны на GitHub.</li>
<li>Модель интегрирована в Hugging Face (HF).</li>
<li>Поддерживается формат <b>FP8</b> для ускорения вычислений.</li>
<li>Для работы с моделью есть отдельное Studio-решение.</li>
</ul>
<p>Hy3 — не просто очередная крупная модель, а инструмент, который уже сейчас может быть полезен для сложных вычислительных и агентных задач, где важны точность, скорость и возможность работы с длинным контекстом.</p>
Нейро Отличник
www.neurootlichnik.ru