Tencent a open-sourcé Hy3, un modèle Mixture-of-Experts de 295 milliards de paramètres développé par l'équipe Tencent Hy. Suite aux retours de plus de 50 équipes produit sur sa version préliminaire, l'équipe a considérablement amélioré la qualité des données post-entraînement et étendu l'apprentissage par renforcement pour renforcer le raisonnement, les workflows d'agents et les capacités à long contexte.
- Hy3 a surpassé GLM-5.1 dans des tests en aveugle avec 270 experts, obtenant un score de 2,67/4 contre 2,51/4.
- Les taux d'hallucination sont passés de 12,5 % à 5,4 %, et les taux d'erreurs de bon sens ont chuté de 25,4 % à 12,7 % grâce à un nettoyage des données finement granulé.
- Les problèmes de suivi d'intention multi-tours ont diminué de 17,4 % à 7,9 %, tandis que les scores du benchmark de dialogue long sont montés de 42,9 % à 75,1 %.
- La stabilité des appels d'outils s'est améliorée, la variance de précision entre différents scaffolds d'agents restant inférieure à 4 % sur SWE-Bench Verified.
Ces améliorations positionnent Hy3 comme une option fiable et rentable pour les tâches de productivité telles que le codage, le traitement de documents et l'analyse financière.