T
Tencent 6. 7. 2026

Tencent: Hy3

tencent/hy3

Hy3 je vysoce efektivní model pro textové a agentní úlohy, který nabízí bezkonkurenční délku výstupu a pokročilé uvažování za velmi dostupnou cenu.

Killer Feature Extrémní výstupní okno 131k tokenů v kombinaci s nastavitelným reasoningem za méně než $1 za milion tokenů.
Skryté riziko Chybějící podpora multimodality může omezit jeho použití v moderních aplikacích vyžadujících zpracování obrazu nebo dokumentů s grafy.
$0.2 / 1M vstup
$0.8 / 1M výstup
262k kontext
131k max výstup
text text ReasoningAgentní systémyProdukční nasazení

📊 Orientační hodnocení

🧠 Reasoning
85
Výborný
📏 Kontextové okno
92
Výborný
🤖 Agenti
86
Výborný
💻 Programování
80
Dobrý
💰 Cena/Výkon
88
Výborný

Uvedená čísla jsou odhad LLM analyzátoru na základě popisu modelu, nikoli měřené benchmarky. Pro tento model jsme zatím nenašli dostatek publikovaných benchmarků k výpočtu VibeCode skóre.

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model Cenové srovnání Poznámka
Tencent Hy3
← Právě prohlížíte
MistralAI mistral-small-2603
Mistral je mírně levnější ($0.15/$0.60 vs $0.20/$0.80). Oba modely nabízejí kontext 262k tokenů a cílí na stejný cenový segment. Hy3 pravděpodobně nabídne hlubší reasoning díky větší celkové kapacitě parametrů a nastavitelnému úsilí uvažování.
DeepSeek deepseek-v3.2
Podobná cena vstupu ($0.23 vs $0.20), ale DeepSeek má výrazně levnější výstup ($0.34 vs $0.80). DeepSeek je nákladově efektivnější pro generování dlouhých textů, ale Hy3 nabízí dvojnásobné kontextové okno (262k vs 131k) a specializaci na agentní workflow.
Gemini je mírně dražší na vstupu ($0.25) i výstupu ($1.50). Gemini nabízí podporu zpracování obrazu, což Hy3 chybí. Hy3 však dominuje ve velikosti kontextového okna (262k vs 65k) a je vhodnější pro čistě textové analytické úlohy.

🎯 Rozhodovací pomocník

Použij když...

  • Generování rozsáhlých kódových bází a repozitářů
  • Komplexní uvažování s nastavitelnou hloubkou
  • Automatizované agentní workflow vyžadující dlouhý kontext

Nepoužívej když...

  • Analýza obrázků, videa nebo audia
  • Úlohy vyžadující extrémně nízkou latenci a malé modely
Ideální pro:
Vývojáři AI agentůSoftwaroví inženýřiDatoví analytici

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Kapacita výstupu

Podpora až 131 072 výstupních tokenů umožňuje generování rozsáhlých kódových bází nebo dlouhých dokumentů v jednom kroku bez nutnosti fragmentace.

Cena/Výkon

Velmi agresivní cenová politika ($0.20 vstup / $0.80 výstup) vzhledem k celkové velikosti modelu (295B) a jeho schopnostem uvažování.

Architektura

Granulární MoE s 192 experty a top-8 routingem zajišťuje vysokou efektivitu při zachování širokých znalostí a přesnosti.

Slabé stránky

Absence multimodality

Model podporuje pouze textový vstup a výstup (text → text), což jej znevýhodňuje oproti konkurenci s nativní podporou vidění.

Paměťová náročnost

Přes MoE architekturu vyžaduje celková velikost 295B parametrů masivní infrastrukturu pro případný self-hosting nebo lokální běh.

📝 Detailní popis

Hy3 is a 295B-parameter Mixture-of-Experts model from Tencent (21B active, 192 experts with top-8 routing) built for reasoning, agentic workflows, and real-world production use. It supports a configurable reasoning effort:…

Unikátní charakteristiky

Hy3 je masivní MoE model s 295 miliardami parametrů, který využívá top-8 směrování mezi 192 experty pro optimalizaci výpočetní náročnosti. Vyniká obrovským výstupním oknem (131 072 tokenů) a nastavitelným úsilím při uvažování (reasoning effort), což jej činí ideálním pro komplexní agentní úlohy.

Silné stránky

Kapacita výstupu

Podpora až 131 072 výstupních tokenů umožňuje generování rozsáhlých kódových bází nebo dlouhých dokumentů v jednom kroku bez nutnosti fragmentace.

Cena/Výkon

Velmi agresivní cenová politika ($0.20 vstup / $0.80 výstup) vzhledem k celkové velikosti modelu (295B) a jeho schopnostem uvažování.

Architektura

Granulární MoE s 192 experty a top-8 routingem zajišťuje vysokou efektivitu při zachování širokých znalostí a přesnosti.

Slabé stránky

Absence multimodality

Model podporuje pouze textový vstup a výstup (text → text), což jej znevýhodňuje oproti konkurenci s nativní podporou vidění.

Paměťová náročnost

Přes MoE architekturu vyžaduje celková velikost 295B parametrů masivní infrastrukturu pro případný self-hosting nebo lokální běh.

🔗 Další modely od Tencent