Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Tencent · pașaport de model

Tencent: Hy3

hy3

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
298.8B parametri
262,144 context
Lansat 2026-07-02(repo HF creat)

General · LMArena: 1,453#65 din 396
Cea mai bună percentilă: 84.8Urmarea instrucțiunilor
Poziția în cohortă: 62.5mediană 59.6

Ce spun datele

Evaluat pe 7 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 64,8 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 84.8 pct pe Urmarea instrucțiunilor față de 20 pct pe Agent Arena.

Urmarea instrucțiunilor84.8 pct1,447Verifică →
General83.8 pct1,453Verifică →
Prompturi dificile83.6 pct1,475Verifică →
Programare82.9 pct1,501Verifică →
WebDev Arena62.6 pct1,507Verifică →
Factuality Arena57.6 pct1,445Verifică →
Agent Arena20 pct-0.060Verifică →
Vision ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositorytencent/Hy3

Parametri298.8B

ArhitecturăHYV3ForCausalLM

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "tencent/Hy3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APItencent/hy3

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă128,000 tokeni

Preț intrare$0.13 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.03 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.53 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasMax completion tokensMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningReasoning effortRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"tencent/hy3","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

hy3 stands at 62.5 (raw mean 67.9) — measured on 7 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
hy3 stands at 62.5 versus a cohort median of 59.6 across 201 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →