Tencent: Hy3

Tencent: Hy3는 Tencent가 만든 텍스트 모델입니다. 총 2950억 개의 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts 모델이며, 그중 210억 개가 매 시점에 활성화되고, top-8 라우팅을 사용하는 192개의 전문가에 걸쳐 있습니다. Tencent는 이를 추론, 에이전트 워크플로, 실제 프로덕션 사용을 위해 만들었습니다. 제공자 릴리스 날짜는 2026-07-06입니다.

이 모델은 텍스트 입력으로 작동하고 텍스트 출력을 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 262,144 토큰이고 단일 응답에서 최대 128,000 토큰을 생성할 수 있으므로, 긴 문서, 장시간 대화, 대규모 도구 출력을 한 요청에 담을 수 있습니다. 주목할 만한 기능은 구성 가능한 추론 노력으로, 모델이 답변하기 전에 수행하는 내부 추론의 양을 결정할 수 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 큰 컨텍스트는 긴 문서, 코드베이스 또는 녹취록을 한 번에 분석하는 데 적합합니다. 추론 지원은 다단계 계산, 계획 수립, 디버깅처럼 단계별 문제 해결이 필요한 작업에 맞습니다. 도구 호출과 구조화된 출력은 모델이 함수나 외부 서비스를 호출하고 고정된 스키마로 결과를 반환하는 에이전트 워크플로에 합리적인 선택이 되게 합니다. 구성 가능한 추론 노력은 요청별로 사고의 깊이와 지연 시간을 맞바꾸고 싶을 때 유용합니다.

모델 id "tencent/hy3"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 이 모델을 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 형식을 따르므로 기존 클라이언트와 SDK는 base URL, 키, 모델 id만 변경하면 작동합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, max_completion_tokens, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p입니다. 추론은 include_reasoning으로 표면화하고 reasoning_effort로 조정할 수 있으며, structured_outputs와 response_format은 스키마 제약 응답을 담당합니다.

한계에 관해, 이 모델은 텍스트 입력과 텍스트 출력만 처리하므로 이미지, 오디오 또는 다른 모달리티를 처리해야 할 때는 적합한 선택이 아닙니다. 출력의 128,000 토큰 상한은 넉넉하지만 여전히 유한하며, 매우 긴 생성은 요청을 나누는 편이 더 나을 수 있습니다. 추론이나 에이전트 도구 사용이 필요 없다면 더 작고 단순한 텍스트 모델이 더 직접적인 선택일 수 있습니다. Hy3는 긴 컨텍스트, 추론 제어, 도구 지원이 실제로 작업의 일부일 때 가장 의미가 있습니다.