Tencentは2026年7月6日(現地時間)、大規模言語モデルHy3のフルバージョンをApache 2.0ライセンスの下で公開しました。このモデルは、2950億の総パラメータと210億のアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) モデルであり、OpenRouterで2週間無料で提供されます。同社の事前評価によると、GLM-5.2と比較してコーディング以外の領域で高い性能を示しています。
TencentのHunyuanチームがリリースしたHy3のフルバージョンは、2950億の総パラメータと210億のアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) モデルです。4月のプレビュー版から変更され、許容度の高いApache 2.0ライセンスが適用されました。このライセンス変更はオープンモデルコミュニティで注目を集めました。
Tencentが実施したブラインドテストでは、Hy3はGLM-5.1に対し、特にフロントエンド開発、CI/CD、データおよびストレージ分野で優位性を示しました。しかし、Zhipu AIが6月中旬にリリースしたGLM-5.2は、SWE-bench Verified、SWE-bench Multilingual、Terminal-Bench 2.1、DeepSWEといったコーディング関連ベンチマークにおいてHy3を上回りました。GLM-5.2はアクティブパラメータが約400億、総パラメータが約7440億であり、Hy3はこれの半分以下のパラメータ数で動作します。
一方、Hy3はエージェント検索（BrowseCompで84.2、DeepSearchQAで91.0）、ツールオーケストレーション（MCP-Atlas公開セットで79.1）、ClawEvalなどのエージェントハーネス評価、および長文コンテキスト検索（AA-LCRで73.4）の分野で優位なスコアを記録しました。
また、Hy3の信頼性に関する内部評価では、プレビュー版と比較して幻覚率が12.5%から5.4%に、常識エラー率が25.4%から12.7%にそれぞれ減少しました。マルチターンテストにおける問題発生率も17.4%から7.9%に低下し、MRCR長文対話ベンチマークのスコアは42.9%から75.1%へ向上しています。これらの改善は、きめ細やかなデータクリーニングと特定の振る舞いパターンに基づくトレーニング制約に起因するとされています。
デプロイメントの経済性も考慮されており、Hy3はFP8形式で300GB未満のメモリフットプリントを持ち、GLM-5.2の約744GBと比較して大幅に少ないリソースで動作します。Tencentは、米国の輸出規制に準拠したNvidia H20-3e GPUを推奨構成としており、中国企業が合法的に入手可能なチップでフル精度での運用が可能であると説明しています。
参考: venturebeat.com — 2026年7月7日 01:38 (JST)