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Tencent a lancé Hy3—un modèle MoE open source avec 295 milliards de paramètres et contexte 256K

L'équipe Tencent Hy a lancé Hy3—une architecture Mixture-of-Experts avec 295 milliards de paramètres, dont seulement 21 milliards sont activés par token. Le modèle est distribué sous licence Apache 2.0, supporte un contexte de 256K tokens et affiche 78.0 sur le benchmark SWE-Bench Verified. Les développeurs signalent des niveaux réduits d'hallucination. Jusqu'au 21 juillet 2026, le modèle est disponible gratuitement sur la plateforme OpenRouter.

Traité par IA depuis MarkTechPost ; édité par Hamidun News
Tencent a lancé Hy3—un modèle MoE open source avec 295 milliards de paramètres et contexte 256K
Source : MarkTechPost. Collage: Hamidun News.
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L'équipe Tencent Hy a lancé un modèle ouvert Hy3 — un système Mixture-of-Experts (MoE) avec 295 milliards de paramètres qui active seulement 21 milliards de paramètres pour chaque jeton traité. Le modèle est distribué sous la licence Apache 2.0 et est conçu pour les tâches de raisonnement, les scénarios d'agents et les applications de contexte long.

Quelle est l'architecture d'Hy3 ?

Hy3 est construit sur le principe Mixture-of-Experts : au lieu d'engager tous les 295 milliards de paramètres du modèle à la fois, le système sélectionne et active seulement une portion pour chaque jeton — environ 21 milliards de paramètres. Cette approche permet au modèle de maintenir un grand volume total de connaissances tout en réduisant considérablement la charge computationnelle par rapport à un modèle dense de la même échelle.

  • Taille totale du modèle — 295 milliards de paramètres (MoE)
  • Paramètres actifs par jeton — 21 milliards
  • Fenêtre de contexte — 256.000 jetons
  • Licence — Apache 2.0 (code source ouvert)
  • Résultat en SWE-Bench Verified — 78.0
  • Accès gratuit sur OpenRouter — jusqu'au 21 juillet 2026

À quelles tâches le modèle est-il destiné ?

Les développeurs positionnent Hy3 comme un modèle pour le raisonnement, les scénarios d'agents et le travail de contexte long — c'est-à-dire pour les tâches où le système doit conserver une grande quantité d'informations en mémoire et exécuter des chaînes d'actions multi-étapes. La fenêtre de contexte de 256K jetons permet au modèle de traiter des documents volumineux, des bases de code ou de longs dialogues sans perte de cohérence.

Sur le benchmark SWE-Bench Verified, qui évalue la capacité des modèles à résoudre des tâches réelles de correction de code dans des référentiels ouverts, Hy3 a obtenu un score de 78.0. Les développeurs affirment également une réduction de la fréquence des hallucinations par rapport aux modèles antérieurs de leur équipe.

Comment essayer le modèle gratuitement

Jusqu'au 21 juillet 2026, Hy3 est disponible pour les tests gratuits sur la plateforme OpenRouter — un agrégateur d'API pour les grands modèles de langage grâce auquel les développeurs peuvent accéder à Hy3 sans avoir besoin de déployer le modèle localement.

Ce que cela signifie

Le lancement d'Hy3 ajoute un autre grand modèle MoE avec licence Apache 2.0 au marché ouvert, rivalisant en contexte et résultats de benchmarks de code avec les systèmes propriétaires leaders, et abaisse la barrière d'entrée pour les développeurs qui ont besoin d'accès à un modèle puissant sans API fermées.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Mixture-of-Experts dans Hy3 ?

C'est une architecture où le modèle a 295 milliards de paramètres au total, mais active seulement environ 21 milliards pour chaque jeton — les "experts" restants ne sont pas engagés à ce moment-là, réduisant les coûts computationnels.

Combien coûte l'accès à Hy3 ?

Jusqu'au 21 juillet 2026, le modèle est gratuit sur la plateforme OpenRouter ; la licence Apache 2.0 permet également l'auto-déploiement sans frais de licence.

Quel est le rendement d'Hy3 sur les benchmarks de code ?

Sur SWE-Bench Verified, un test pour corriger les vrais bugs dans les référentiels ouverts, le modèle a obtenu 78.0 points.

ZK
Hamidun News
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