Tencent · pașaport de model
Tencent: Hy3 preview
hy3-preview- Ponderi deschise
- Licență tencent-hunyuan-community
- 298.8B parametri
- 262,144 context
- Lansat 2026-04-13(repo HF creat)
- Cea mai bună percentilă
- 71.9IFBench (Artificial Analysis)
- Poziția în cohortă
- 49.4mediană 63.0
Acoperire redusă — citește cu prudență
Acest model apare doar pe 2 din 27 axe de benchmark luate în considerare. Poziția generală a fost contractată spre valoarea neutră 50 pentru a reflecta eșantionul mic, și nu a fost afirmat niciun punct slab — o percentilă scăzută pe 2 axe este un artefact al acoperirii, nu o slăbiciune măsurată.
Ce spun datele
Evaluat pe 2 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Pe doar 2 clasament(e), o listă ordonată de puncte forte ar fi o autoritate falsă — în schimb, cifrele pe fiecare axă sunt afișate mai jos, fără verdict.
Neuniform: 46,7 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 71.9 pct pe IFBench (Artificial Analysis) față de 25.2 pct pe WebDev Arena.
- IFBench (Artificial Analysis)71.9 pct63.1%Verifică →
- WebDev Arena25.2 pct1,357Verifică →
- GeneralNeevaluat
- Vision ArenaNeevaluat
- Factuality ArenaNeevaluat
- Search ArenaNeevaluat
- Document ArenaNeevaluat
- Agent 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
- Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
- Terminal-BenchNeevaluat
- ProgramareNeevaluat
- Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
- Prompturi dificileNeevaluat
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
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "tencent/Hy3-preview"
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
tencent/hy3-previewParametri API acceptați de acest endpoint
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-preview","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
Hy3 preview stands at 49.4 (raw mean 48.5) — measured on only 2 of 27 axes, so the standing is shrunk toward the neutral 50.
Hy3 preview stands at 49.4 versus a cohort median of 63 across 145 models released within 180 days — below the peer median.
Hy3 preview ranks between #111 and #432 across 4 built-in weightings — best under "Agentic", worst under "Toate sursele".
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 →