Tencent: Hy3 preview

Tencent : Hy3 preview est un modèle de texte de Tencent, publié par le fournisseur le 2026-04-22. Il appartient à la catégorie texte et est décrit par Tencent comme un modèle Mixture-of-Experts à haut rendement, conçu pour les workflows agentiques et la production. Le label « preview » dans le nom indique qu'il s'agit d'une version précoce de la gamme Hy3 plutôt que d'une version finale et pérenne, ce qu'il convient de garder à l'esprit si vous prévoyez d'en dépendre dans un produit livré.

Le modèle prend du texte en entrée et renvoie du texte en sortie, il n'y a donc aucune entrée image, audio ou fichier à prévoir. Sa fenêtre de contexte est de 262144 tokens, et la sortie maximale est de 235929 tokens, ce qui signifie que vous pouvez lui fournir des entrées très volumineuses tout en gardant de la place pour une réponse longue. Un élément notable de sa conception est le raisonnement configurable : Tencent décrit des niveaux de raisonnement en modes disabled, low et high, vous pouvez donc augmenter ou réduire la quantité de raisonnement interne selon la tâche plutôt que d'accepter un comportement unique et figé.

Ces caractéristiques orientent vers un ensemble d'usages assez spécifique. Le contexte long convient aux travaux où vous devez garder en vue simultanément un large ensemble de documents, un long historique de conversation ou une grosse base de code. L'orientation agentique et la prise en charge des outils en font un candidat raisonnable pour des assistants qui appellent des fonctions, enchaînent des étapes ou opèrent sur plusieurs tours. Le raisonnement configurable aide dans les cas où vous voulez des réponses rapides et directes pour des demandes simples et une délibération plus profonde pour les plus difficiles, sans changer de modèle. Le paramètre seed est utile lorsque vous avez besoin d'un échantillonnage reproductible pendant les tests.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle « tencent/hy3-preview ». Comme l'interface suit la forme des chat completions d'OpenAI, les SDK et clients OpenAI existants fonctionnent généralement avec seulement un changement d'URL de base et de clé. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, seed, temperature, tool_choice, tools et top_p. Les paramètres liés au raisonnement (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) sont ceux qui correspondent aux niveaux de raisonnement configurables du modèle, tandis que tools et tool_choice couvrent l'appel de fonctions et que temperature, top_p, seed et max_tokens couvrent l'échantillonnage standard et le contrôle de la longueur.

Comme il s'agit d'une version preview, considérez la stabilité et la disponibilité à long terme comme des questions ouvertes, et consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour connaître les tarifs actuels avant de vous engager. Si votre charge de travail n'est pas basée sur le texte, ou si vous avez besoin d'un modèle avec un historique de version établi plutôt qu'une preview, un autre modèle conviendra peut-être mieux. Pour les tâches textuelles qui bénéficient d'un grand contexte, de l'usage d'outils et d'un raisonnement ajustable, c'est une option simple à évaluer.