腾讯开源混元 Hy3 主打智能体

多条帖子称，腾讯已发布并开源混元 Hy3 正式版。这是一款总参数 295B、激活参数 21B、支持 256K 上下文的 MoE 模型，主打智能体工作流、工具调用、编程和长程推理，并因较低激活计算量与较快的生态接入而受到关注。

关键细节

据 testingcatalog 等帖文转述，Hy3 是继 4 月底 Hy3 Preview 之后的正式版；其总参数为 295B、激活参数 21B，testingcatalog 还提到 MTP 层参数为 3.8B。多条帖子称该模型采用 Apache 2.0 协议，可商用。

AdinaYakup 转述称，Hy3 支持可切换推理模式，包括无思考、低强度和高强度，并提供 FP8 量化版本。aigclink 还转述了与前代相比的若干可靠性指标：幻觉率从 12.5% 降至 5.4%，常识错误率从 25.4% 降至 12.7%，多轮对话“翻车率”从 17.4% 降至 7.9%；这些数字在本簇中均来自第三方帖文转述。

多条帖子也提到腾讯给出的对比口径。iamfakhrealam 称，腾讯表示 Hy3 可对标体量为其 2 至 5 倍的开源旗舰模型，并在一项覆盖 270 位专家、面向真实工作任务的内部盲测中高于 GLM-5.1，提升较明显的方向包括工具调用、多步任务和网页搜索。

可用性与生态

vLLM 表示已在首日原生支持 Hy3，包括工具调用解析、推理解析和 MTP 投机解码，并已在 NVIDIA 与 AMD 硬件上验证。Nous Research 则宣布在 Nous Portal 向用户免费开放 Hy3 两周。另有帖子称，Hy3 也可在 OpenRouter 体验；iamfakhrealam 转述的价格为每百万输入 token 1 元、输出 4 元、缓存命中 0.25 元。

社区反应

围绕 Hy3 的讨论除了分数，也集中在效率。kimmonismus 指出，该模型据称仅用普通 GQA，而非稀疏注意力或 MLA，就达到了当前效率，说明架构仍可能有进一步优化空间。XianbaoQIAN 结合实测认为，Hy3 在 opencode 上表现突出，若目标是在 8 卡 H200 服务器上部署，它会是很有竞争力的选项。

rohanpaulai 还援引 atomic.chat 的一项本地物理模拟测试称，Hy3 在保龄球、冰球、台球等场景中，以约 35 倍更低成本做到了接近 Gemini 3.5 的物理质量。Sam Witteveen 则把 Hy3 视为 GLM 5.2 的新对手，尤其看重其在非编程任务上的综合表现。

2026-07-06 ~ 2026-07-08 · 26 条相关

一手来源

另有 1 条近重复转述:rohanpaul_ai