أطلقت تينسينت نموذج Hy3، وهو نموذج Mixture-of-Experts بـ 295 مليار معلمة طورته فريق Tencent Hy، كمصدر مفتوح. وبعد تلقي ملاحظات من أكثر من 50 فريق منتج على نسخته التجريبية، قام الفريق بتحسين جودة البيانات ما بعد التدريب بشكل كبير وتوسيع نطاق التعلم التعزيزي لتعزيز الاستدلال، وسير عمل الوكلاء، وقدرات السياق الطويل.
- تفوق Hy3 على GLM-5.1 في اختبارات عمياء مع 270 خبيراً، محققاً درجة 2.67/4 مقارنة بـ 2.51/4.
- انخفضت معدلات الهلوسة من 12.5% إلى 5.4%， وانخفضت معدلات الأخطاء المنطقية العامة من 25.4% إلى 12.7% عبر تنظيف البيانات بدقة عالية.
- انخفضت مشاكل تتبع النية متعددة الأدوار من 17.4% إلى 7.9%， مع ارتفاع درجات اختبار الحوار الطويل من 42.9% إلى 75.1%.
- تحسنت استقرار استدعاء الأدوات، حيث بقي تباين الدقة عبر هياكل الوكلاء المختلفة ضمن حدود 4% على SWE-Bench Verified.
تضع هذه التحسينات Hy3 كخيار موثوق وفعال من حيث التكلفة لمهام الإنتاجية مثل البرمجة، ومعالجة المستندات، والتحليل المالي.