Tencent lanza Hy3: un modelo abierto de 295B que rivaliza con gigantes al doble de tamaño
Tencent liberó Hy3, un modelo MoE de 295B con licencia Apache 2.0 que compite con modelos del doble de tamaño.
TL;DR:
- Tencent liberó Hy3, la versión oficial de su modelo Hunyuan, bajo licencia Apache 2.0 y con dos semanas de API gratis vía OpenRouter.
- Es un Mixture-of-Experts de 295.000 millones de parámetros totales y solo 21.000 millones activos, con ventana de contexto de 256K.
- Tencent asegura que iguala a modelos abiertos con 2 a 5 veces más parámetros, aunque sus comparativas aún no tienen validación de terceros.
Tencent liberó este 6 de julio de 2026 Hy3, la versión oficial de su modelo de lenguaje Hunyuan, con un argumento claro: hacer más con menos. Es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) de 295.000 millones de parámetros totales y apenas 21.000 millones activos por token, que la compañía posiciona para competir con modelos abiertos mucho más grandes en tareas de agentes, programación y razonamiento. Llega con licencia Apache 2.0, apta para uso comercial, y dos semanas de acceso gratuito a su API mediante OpenRouter. El modelo ya funciona dentro de varios productos de Tencent y está disponible en Hugging Face, ModelScope y Tencent Cloud. Su salida refuerza una apuesta china cada vez más definida: modelos abiertos, baratos y listos para producción.
La empresa lo presentó en sus canales oficiales con un mensaje directo sobre su propuesta de valor, potencia de nivel superior en una fracción del tamaño.
🚀Hy3 is here.
— Tencent Hy (@TencentHunyuan) July 6, 2026
295B MoE. Best in its size class. Rivals trillion-scale flagships.
Reliable and affordable for most agentic usecases.
Apache 2.0. Friendly for commercial use.
FREE API for 2 weeks → https://t.co/EyURKwTdgi
🤗 https://t.co/twqJpqb2SL
📖 https://t.co/4uEkIU1cW4 pic.twitter.com/LLJTfDFNQu
295.000 millones de parámetros, pero solo 21.000 activos
La cifra que define a Hy3 no es su tamaño total, sino cuánto de ese tamaño usa a la vez. Al ser un modelo de expertos, activa apenas una parte de la red en cada token, lo que abarata la ejecución sin renunciar a la capacidad. Estas son sus especificaciones centrales:
- Arquitectura Mixture-of-Experts con 192 expertos y activación de los 8 más relevantes por token.
- 295.000 millones de parámetros totales, 21.000 millones activos y 3.800 millones adicionales en la capa MTP.
- Ventana de contexto de 256K tokens.
- Precisión BF16, con una variante cuantizada Hy3-FP8 para reducir requisitos de despliegue.
- Pesos abiertos publicados en Hugging Face, ModelScope, GitCode y CNB.
Para dimensionar la comparación, WinBuzzer señala que GLM-5.1, uno de los rivales que Tencent usa como referencia, ronda los 744.000 millones de parámetros totales y 40.000 millones activos. Frente a esa escala, que Hy3 se mida de tú a tú en agentes y razonamiento con menos de la mitad de tamaño es justo lo que Tencent quiere destacar.
El foco está en los agentes de IA y el contexto largo
Un agente exige más que responder bien: tiene que seguir instrucciones encadenadas, generar código, llamar herramientas externas, razonar sobre resultados intermedios y recuperarse cuando algo falla. Ahí es donde Tencent apunta. La compañía dice que ya integró el preview de Hy3 en productos propios como Yuanbao, cuya función de agente genera archivos de PowerPoint, Word, Excel, PDF y HTML; Marvis, que lo usa para edición y gestión de archivos y diagnóstico del equipo; e incluso el juego Path of Exile: Advent en WeGame, que conectó un asistente de IA al modelo.
En el terreno de la fiabilidad, que es lo que de verdad importa a quien construye agentes, Tencent afirma que mejoró la estabilidad de las llamadas a herramientas y la recuperación de errores, y que mantuvo la variación de precisión en SWE-Bench Verified por debajo del 4% entre distintos entornos como CodeBuddy, Cline y KiloCode. En sus evaluaciones internas, dice haber bajado la tasa de alucinación de 12,5% a 5,4%. Son números de la propia empresa, sin auditoría externa por ahora.
Apache 2.0 y una API gratis por dos semanas
La licencia es tan importante como la arquitectura. Al publicarse bajo Apache 2.0, cualquiera puede descargar, modificar y usar Hy3 en proyectos comerciales sin regalías, y una vez descargado el modelo, nadie puede cortarle el acceso al usuario. A eso Tencent suma dos semanas de API gratuita en OpenRouter, donde el modelo ya figura como opción sin costo, y precios bajos en Tencent Cloud: 1 yuan por millón de tokens de entrada, 4 yuan por millón de salida y 0,25 yuan por millón en entradas con caché. La distribución también apunta hacia afuera de su nube, con integraciones progresivas anunciadas para OpenRouter, Hermes, Kilo, Cline, OpenClaw, OpenCode y Cherry Studio.
El movimiento encaja en un patrón más amplio. DeepSeek, Qwen y la familia GLM de Z.ai vienen recortando terreno a los modelos occidentales compitiendo por precio y apertura, y empresas con presupuesto real ya montan sus flujos sobre pesos abiertos chinos. Hy3 se suma a esa ola con un enfoque de eficiencia por parámetro activo.
Hay un límite práctico, eso sí. Para autohospedar el modelo completo en 8 GPU, Tencent recomienda tarjetas H20-3e u otras de alta memoria, así que el atajo real para la mayoría será usarlo por API mientras el laboratorio busca sembrar adopción entre desarrolladores.
Las cifras las pone Tencent, no un tercero
Aquí conviene frenar. La comparación estrella de Tencent es una prueba a ciegas con 270 expertos que dejó 312 comparaciones válidas, en la que Hy3 obtuvo 2,67 sobre 4 frente al 2,51 de GLM-5.1, con ventaja más nítida en desarrollo frontend, CI/CD y trabajo con datos. Como advierte RuntimeWire, esos resultados son útiles como ventana al mercado que Tencent persigue, pero no equivalen a una suite de benchmarks replicada de forma independiente. Lo mismo aplica a métricas internas como un aumento de veinte veces en el consumo diario de tokens del preview: marcan dirección, no escala de mercado, porque Tencent no publica la base sobre la que se calculan.
El diseño detrás de todo esto no es casual. Yao Shunyu, científico jefe de IA de Tencent, planteó el preview de abril como una forma de recoger retroalimentación antes del lanzamiento oficial y afinar el modelo mediante el co-diseño con productos reales. Esa es exactamente la jugada que se ve ahora: la empresa usa sus propias apps como infraestructura de distribución y de evaluación al mismo tiempo.
Preguntas rápidas sobre Hy3
¿Cuánto cuesta usar Hy3 y es gratis?
Durante dos semanas tras el lanzamiento, la API es gratuita a través de OpenRouter. Después, Tencent Cloud lo lista en 1 yuan por millón de tokens de entrada y 4 yuan por millón de salida, con 0,25 yuan por millón en entradas con caché, según los precios publicados por la propia Tencent.
¿Qué licencia tiene y puedo usarlo en un proyecto comercial?
Hy3 se publicó bajo licencia Apache 2.0, una de las más permisivas del código abierto. Permite descargar, modificar y usar el modelo en proyectos comerciales sin pagar regalías. Los pesos completos y la versión Hy3-FP8 están disponibles en Hugging Face, ModelScope, GitCode y CNB.
¿Cuándo salió y qué hardware necesita?
Tencent lo lanzó el 6 de julio de 2026, tras un preview en abril. Para autohospedar el modelo completo en 8 GPU, la compañía recomienda tarjetas H20-3e u otras de alta memoria, aunque el modelo solo active 21.000 millones de parámetros por token.
La prueba de fuego empieza ahora, cuando desarrolladores ajenos a Tencent metan Hy3 en sus propios agentes, con sus herramientas, sus prompts y sus fallos reales. Tiene los ingredientes que pide el mercado, contexto largo, pesos abiertos, licencia permisiva y una API accesible. Si esa promesa de estabilidad se sostiene fuera del jardín de Tencent, el modelo tiene con qué colarse en el stack de quien construye con IA sin gastar de más.
