Tencentは、Tencent Hyチームによって開発された295BパラメータのMixture-of-ExpertsモデルであるHy3をオープンソース化した。プレビュー版に対する50以上の製品チームからのフィードバックを受け、チームはポストトレーニングデータの品質を大幅に改善し、強化学習をスケールアップして、推論、エージェントワークフロー、長文脈の機能を強化した。

  • Hy3は270のエクスパートを用いたブラインドテストでGLM-5.1を上回り、2.67/4というスコアを記録した（対GLM-5.1の2.51/4）。
  • 微細なデータクリーニングにより、幻覚発生率は12.5%から5.4%に低下し、常識エラー率は25.4%から12.7%に減少した。
  • マルチターン意図追跡の問題は17.4%から7.9%に減少し、長文対話ベンチマークスコアは42.9%から75.1%に上昇した。
  • ツール呼び出しの安定性が向上し、SWE-Bench Verified上で異なるエージェントスケフolding間での精度分散が4%以内に抑えられた。

これらの改善により、Hy3はコーディング、ドキュメント処理、金融分析などの生産性タスクにおいて、信頼性が高くコスト効果の高い選択肢として位置づけられている。