API-и бесензураи Hy3 API

Аксари баҳсҳои «кадом модел истифода барам» дар бораи ҳадди боло аст: кадомаш беҳтарин код менависад, душвортарин математикаро ҳал мекунад, дарозтарин давраи агентиро мебарад. Конвейерҳои сохторӣ чунин кор намекунанд. Вазифае, ки ҳаррӯза аз сад ҳазор ҳуҷҷат майдонҳо истихроҷ мекунад, ба модели як бор дурахшон ниёз надорад — он ба модели ҳар бор дар ҳамон шакл дуруст ниёз дорад, ки ҳеҷ гоҳ ба ҷои объекти JSON порчаи насрро барнагардонад. Ин ҳамон хосиятест, ки Hy3-W8A16 барояш вуҷуд дорад.

01Hy3 чист ва аз куҷо меояд

Hy3 модели мулоҳиза ва агентии вазнҳои кушода аз дастаи Hunyuan-и Tencent аст, ки 6 июли соли 2026 пурра таҳти литсензияи иҷозатнок бароварда шуд, бо вазнҳои дар Hugging Face нашршуда. Он насаби кори қаблии Hunyuan-Large-и Tencent дар Омехтаи Мутахассисонро идома медиҳад. Аз ҷиҳати меъморӣ ин MoE-и сироҷ аст: 295 миллиард параметри умумӣ, ки тақрибан 21 миллиардаш дар як токен тавассути маршрутизатсияи 8-тогӣ дар байни 192 мутахассис фаъол мешавад, дар трансформери 80-қабата бо таваҷҷуҳи пурсиши гурӯҳбандишуда (GQA), ба замми қабати ҷудогонаи 3.8B-и пешгӯии бисёртокенӣ барои декодиронии тахминӣ. Контексти ватанӣ 256K аст — маҳз ҳамон 262,144 токене, ки мо намоён мекунем, на буридани чизи калонтар ва на дарозкунии rope-и чизи хурдтар.

Ҳамон таносуби сиёрагӣ рақами муҳим барои ҳар касест, ки барои ҳар токен пул медиҳад: Hy3 донишро мисли модели 295B нигоҳ медорад, дар ҳоле ки ҳисоби ҳар гузариши пеш тақрибан ба модели 21B монанд аст. Маҳз ҳамин сабаби он аст, ки мо метавонем онро бо 8 бит хизмат расонем, на бо фишурдасозии шадидтар — сохти 8-битии модели ин қадар сиёра ҳанӯз ҷойгир мешавад ва дар кластери GPU-и худамон тез боқӣ мемонад.

Он чи Tencent мегӯяд, ки Hy3 дар он хуб аст

Ҷадвалҳои арзёбии нашркардаи Tencent қувваи Hy3-ро маҳз дар ҷустуҷӯи агентӣ, ҳамоҳангсозии абзорҳо ва бозёбии контексти дароз мегузоранд, на дар барномасозии холис. Рақамҳои гузоришдодаи онҳо:

Мо сутунҳои сустро қасдан нишон медиҳем. Hy3 дар муқоисаи худи Tencent дар барномасозӣ аз GLM-5.2 ақиб мемонад — 78.0 дар муқобили 84.2 дар SWE-bench Verified, 28.0 дар муқобили 46.2 дар DeepSWE. Агар бори кории шумо муҳандисии барномавии мустақили бисёрфайла бошад, аввал боқимондаи феҳристи таҳқиқоти модел-ро хонед. Агар он хондани матн ва баровардани сохтор бошад, профил ба идеал наздик аст.

Рақами аз ҳама муҳим барои кори конвейерӣ рақами боэътимодист: Tencent сатҳи галлюсинатсияи Hy3-ро 5.4% гузориш медиҳад, ки аз 12.5% дар насли пешин поён фаромадааст, бо хатоҳои ҳисси умумӣ, ки аз 25.4% то 12.7% коҳиш ёфтаанд. Принсипи таълими эълоншудаи онҳо — вақте далел ҳаст ҷавоб диҳед, вақте нест ба таври ошкоро бигӯед — маҳз ҳамон майлест, ки шумо дар модели истихроҷ мехоҳед, ки дар акси ҳол барои майдоне, ки манбаъ ҳеҷ гоҳ зикр намекунад, қимати эҳтимолиро ихтироъ мекард.

Ҳамаи рақамҳои ин бахш аз ҷониби Tencent аз санҷишҳои худашон гузориш дода шудаанд; тасдиқи мустақили тарафи сеюм то замони навишта шудани ин мақола ҳанӯз интизор буд. Онҳоро ҳамчун самтнок, на ҳалшуда баррасӣ кунед.

02W8A16 чӣ маъно дорад ва чаро он барои баромади сохторӣ муҳим аст

Ҳар модели дар шлюз пасванди квантизатсия дорад. Ин ороиш нест — он ба шумо мегӯяд, ки вазнҳои хизматрасонишуда чӣ қадар аз нусхаи аслии озмоишгоҳ бароварда дур ҳастанд.

Зина	Он чӣ мекунад	Садоқат
3BIT-REAP	Вазнҳои 3-битӣ ба замми REAP, усули буридани мутахассисон, ки мутахассисони каммаршрутшудаи MoE-ро пеш аз квантизатсия мепартояд	Аз ҳама фишурдатарин
W4A16-AUTOROUND-REAP	Вазнҳои 4-битӣ / фаъолсозиҳои 16-битӣ тавассути AutoRound — мудавварсозии омӯхташуда, ки нисбат ба мудавварсозии соддалавҳона ба наздиктарин дақиқиро барқарор мекунад — ба замми буридани REAP	Миёна
W8A16	Вазнҳои 8-битӣ / фаъолсозиҳои 16-битӣ. Бе буридан, бе таъмири мудавварсозии омӯхташуда — вазнҳо танҳо бо дуандоза дақиқтар нигоҳ дошта мешаванд	Баландтарин

Дар куҷо канораравии квантизатсия воқеан зарар мерасонад

REAP ва AutoRound қисми зиёди он чиро, ки фишурдасозии содда гум мекунад, барқарор мекунанд — вале «қисми зиёд» дар ин ҷумла коре мекунад, ва боқимонда яксон ҷойгир намешавад. Квантизатсияи битии паст думро вайрон мекунад: қарорҳои эҳтимолияти пасти хосияти баланд. Дар наср ин қариб нонамоён аст; сифати дигар ҳанӯз ҷумлаи хубест. Дар баромади сохторӣ ин тамоми бозист, зеро схема занҷири дарози қарорҳои эҳтимолияти паст аст, ки ҳар кадомашон бояд дақиқан дуруст бошад:

• Синтаксиси сатҳи токен. Қавси пӯшанда, вергул, аломати нохунак. Ҳар кадом як токен аст ва як токени нодуруст тамоми ҷавобро беэътибор мекунад.
• Интизоми enum. Схемаи шумо мегӯяд, ки "status" яке аз "open" | "closed" | "pending" аст; модели канораравикарда "Open" ё "pending review" бармегардонад — аз ҷиҳати маъно наздик, вале ба ҳеҷ кадоме мувофиқ нест.
• Интизоми навъ. Майдони number ҳамчун "1,240" бармегардад, boolean ҳамчун "yes". Ҳар ду ҳамчун сатр таҳлил мешаванд ва аз схема намегузаранд.
• Аломатҳои думи дароз. Исмҳои хосси нодир, рақамҳои қисм, номҳои химиявӣ, хатҳои ғайрилотинӣ, санаҳои дақиқ — маҳз ҳамон минтақаи эҳтимолияти пасте, ки вазнҳои битии паст норавшан мекунанд.

Ҳеҷ кадоме аз ин моделҳои 4-битӣ ё 3-битиро бад намекунад; барои кори гуфтугӯӣ фарқи садоқат аксар вақт арзиши фарқи нархро надорад. Вале вақте истеъмолкунандаи баромад валидатор аст, на инсон, дақиқӣ дар дум мустақим ба сатҳи гузариш аз таҳлил табдил меёбад — ва сатҳи гузариш аз таҳлил ба буҷаи такрор ва таъхири p99. W8A16 зинаест, ки дар он шумо пардохти ин андозро бас мекунед.

03Баромади сохторӣ: json_schema ва response_format

Hy3 ҳар ду нимаи майдони баромади сохториро дастгирӣ мекунад — арзиши гуфтани ошкорро дорад, зеро ин дар тамоми каталог умумӣ нест:

Модел	response_format	json_schema
Hy3 · W8A16	Бале	Бале
MiMo-V2.5-Pro · W8A16	Бале	Бале
inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP	Бале	Не
Laguna-S-2.1 · W4A16-AUTOROUND-REAP	Не	Не

Фарқи байни ду механизм назар ба тахмини одамон бештар аҳамият дорад. response_format: {"type": "json_object"} JSON-и дурустро талаб мекунад ва ҳеҷ чизи дигар — модел шаклро интихоб мекунад, бинобар ин ду фарохонӣ метавонанд {"name": ...} ва {"full_name": ...}-ро баргардонанд ва ҳар ду дуруст бошанд. json_schema шаклро пешакӣ медиҳад: майдонҳои номдор, навъҳо, enum-ҳо, рӯйхатҳои ҳатмӣ, ошёнасозӣ. Ин шартномаест, ки шумо метавонед код бар зидди он нависед.

Фарохонии минималӣ дар лаҳҷаи мутобиқи OpenAI:

POST /v1/chat/completions

{
  "model": "Hy3-W8A16",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Extract fields from the incident report. Use null for anything not stated."},
    {"role": "user", "content": "<report text>"}
  ],
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "incident",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "severity":  {"type": "string", "enum": ["low","medium","high","critical"]},
          "component": {"type": "string"},
          "occurred_at": {"type": ["string","null"], "description": "ISO-8601"},
          "affected_users": {"type": ["integer","null"]},
          "indicators": {
            "type": "array",
            "items": {"type": "object", "properties": {
              "kind":  {"type": "string", "enum": ["ip","domain","hash","cve"]},
              "value": {"type": "string"}
            }, "required": ["kind","value"]}
          }
        },
        "required": ["severity","component","occurred_at","affected_users","indicators"]
      }
    }
  }
}

Ёддоштҳои амалӣ

• Ҳар майдонро ҳатмӣ гардонед ва null-ро иҷозат диҳед. Майдонҳои ихтиёрӣ партофтани хомӯшро даъват мекунанд; майдони ҳатмии қобили нол ба «мавҷуд нест»-и ошкоро маҷбур мекунад, ки маълумотест, ки шумо метавонед бар асоси он амал кунед.
• Enum-ҳо аз сатрҳои озод беҳтаранд. Ҳар ҷое ки метавонед маҷмӯи қиматро пӯшед, бипӯшед — тағйироти дорои бештарин таъсир ба сатҳи гузаришти воқеии схема.
• Дар доираи ҳадди аксари баромади 16,384-токенӣ бимонед. Массиви беҳудуд дар миёнаи объект буридашуда мешавад. Дарозии массивҳоро маҳдуд кунед ё вурудро ба порчаҳо тақсим кунед.
• Паёми системавиро нигоҳ доред. Схема шаклро маҳдуд мекунад; дастур ҳанӯз маъноро идора мекунад — чӣ ҳамчун «critical» ҳисоб мешавад, кадом сана вақте ду сана пайдо мешавад ғолиб меояд, оё воҳидҳо стандартӣ карда шаванд.
• Бо вуҷуди ин санҷед. Дастгирии схема сатҳи гузаришро баланд мебардорад; он ҷои валидатор ва навбати паёмҳои мурдаро иваз намекунад.

04Чаро «бесензура» хосияти боэътимодист, на танҳо хосияти мазмун

Hy3 дар шлюз қабати рад кардан ва филтри баромад надорад. Чаҳорчӯбаи маъмул дар бораи мазмун аст: шумо метавонед тадқиқоти амниятӣ, таҳлили зараровар, тавсифи эксплойт, маҷмӯаҳои тиббӣ ва ҳуқуқӣ, маводи калонсолон, ҳуҷҷатгузории коҳиши зарар ё нусхаи гуфтугӯи корбари хусуматомезро бидуни он ки модел аз ҷониби шумо тасмим гирад, ки беҳтараш чунин накунад, коркард кунед.

Сабаби дуюм, механикитаре ҳаст, ки муҳим аст. Рад кардан вайронкунии схема аст. Модели филтршуда, ки рад мекунад, объекти шуморо бо байрақи "unavailable" бармегардонад — не, он наср бармегардонад. «Ман наметавонам бо ин дархост кӯмак кунам». Ин сатр объекти incident нест; он аз валидатори шумо намегузарад ва дар паҳлӯи хатоҳои воқеии таҳлил ба навбати паёмҳои мурда меафтад, ки дар он ҷо шумо акнун бояд радкуниҳои сиёсатро аз шаклвайроншавии воқеӣ ҷудо кунед.

Бадтараш он ки радкуниҳо бо мазмун алоқаманданд, на ба таври тасодуфӣ пахн мешаванд. Агар 4%-и маҷмӯаи шумо гузоришҳои ҳодисаи амниятӣ бошад ва модел аксари онҳоро рад кунад, шумо 4%-и тавонои гузаришро яксон гум накардаед — шумо як категорияро гум кардаед, ва саҳифаи назорате, ки бар он маълумот сохта шудааст, хомӯшона маҳз ҳамон чизеро, ки барои ошкор кардани он вуҷуд дорад, кам гузориш медиҳад. Сӯрохиҳои категорияшакл нисбат ба садои яксон гаронтар меафтанд, зеро ҳеҷ чиз бар онҳо огоҳ намекунад. Роҳи рад карданро бардоред ва он чи мемонад — шаклвайроншавӣ, буриш, матни номуайян — бо мавзӯъ алоқаманд нест ва бинобар ин ченшаванда аст.

05Контекст, ҳадди аксари баромад ва чӣ гуна онҳоро буҷабандӣ кунем

Ҳар модели дар шлюз ҳамон маҳдудиятҳоро дорад:

Контекст буҷаи муштарак аст: дастур ба замми баромад бояд якҷоя ба 262,144 ҷойгир шаванд, бинобар ин ҳадди амалии вуруд дар як фарохонӣ тақрибан 245,000 токен аст, ба таври дағал тақрибан 180,000 калимаи англисӣ. Барои кори сохторӣ ҳадди баромади 16,384-токенӣ маҳдудияти сахттар ва он чизест, ки одамонро ба ҳайрат меорад — схемае, ки барои ҳар сабт як объект мебарорад, ба он хеле пеш аз пур шудани тиреза мерасад. Ду намуна ба ин муқобил меистанд:

• Вуруди васеъ, баромади танг. Тамоми шартнома, парванда ё тирезаи логро ба контекст тела диҳед ва як объекти фишурда пурсед. Токенҳои вуруд чорякии токенҳои баромадро меарзанд, бинобар ин нархгузорӣ хондани зиёд ва навиштани каминро мукофот медиҳад.
• Аз рӯи сарҳади сабт тақсим кунед, на аз рӯи шумораи байт. Дар ҷое буред, ки модел дарзро дида метавонад. Сабте, ки дар миёнаи ҷумла буридааст, объекти боварибахши нодуруст тавлид мекунад, на нокомии ошкоро.

Қувваи гузоришдодаи бозёбии контексти дарози Hy3 — 73.4 дар AA-LCR ва ҷаҳиш аз 42.9% ба 75.1% дар ёдоварии гуфтугӯи дарози MRCR — маҳз ҳамон қобилиятест, ки намунаи якум ба он такя мекунад ва маҳорати дигарест аз хуб навиштан.

06Нархи фарш ва арифметикаи конвейери воқеӣ

Hy3 дар $0.50 барои як миллион токени вуруд ва $2.00 барои як миллион токени баромад ҷойгир аст — фарши каталог, муштарак бо MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro, DeepSeek-V4-Flash-0731 ва MiniMax-M3. Дар бори намунавӣ ҳисоб карда шуд:

Бори корӣ	Вуруд / фарохонӣ	Баромад / фарохонӣ	Арзиш / фарохонӣ	Барои 1M фарохонӣ
Истихроҷи майдонҳо	1,200	300	$0.0012	$1,200
Таснифоти ҳуҷҷат	3,000	120	$0.0018	$1,800
Ҷамъбасти ҳуҷҷати дароз ба схема	40,000	900	$0.0218	$21,800
Таҳлили тирезаи пурра	240,000	2,000	$0.1240	$124,000

Рақаме, ки қарорҳоро тағйир медиҳад, меъёри сарлавҳавӣ нест, балки меъёри амалӣ пас аз такрор. Агар ду модел ҳамон нархро дошта бошанд ва яке дар 6%-и фарохониҳо аз санҷиш нагузарад, дар ҳоле ки дигаре дар 1.5%, модели канораравии баланд тақрибан 4.5% фарохонии бештарро иҷро мекунад — тобовар. Зарар дар дум аст: фарохониҳои такрорёфта ду баробар вақт мегиранд, бинобар ин таъхири p99 барои қисми намоёни трафик тақрибан ду баробар мешавад ва ҳар чи ду маротиба нокомӣ мекунад, ба кори дастӣ табдил меёбад. Дар як миллион фарохонӣ дар рӯз ин ҳазорон сабтест, ки касе бояд бихонад.

Аз ин ҷост далел барои зинаи 8-битӣ бо нархи фарш: шумо дар ин ҷо барои садоқат иловапулӣ намепардозед, бинобар ин арифметикаи такрор пули ройгон аст. Агар модели 3-битӣ арзонтар мебуд, мубодилаи воқеӣ барои баррасӣ вуҷуд медошт — Hy3 ҳамон қадаре меарзад, ки арзонтарин чиз дар каталог.

07Се лаҳҷаи API, як модел

Hy3 дар ҳар се лаҳҷаи шлюз бо ҷараёнӣ дар ҳар яке дастрас аст. Ҳамон модел, ҳамон вазнҳо, ҳамон маҳдудиятҳо — ҳар кадомеро, ки бо SDK-и аллакай доштаатон мувофиқ аст, интихоб кунед.

Нуқтаи интиҳоӣ	Лаҳҷа	Истифода баред, вақте ки
/v1/chat/completions	OpenAI	Шумо SDK-и OpenAI, LangChain ё LlamaIndex доред. URL-и асосиро ба ин ҷо равона кунед, идентификатори моделро иваз кунед.
/v1/messages	Anthropic	Шумо дар SDK-и Anthropic ҳастед ва блокҳои мазмунро бе қабати тарҷума мехоҳед.
/v1/responses	Responses	Шумо шакли навтари дархостро бо баромади типнок ва ҳолати тарафи сервер мехоҳед.

Hy3 инчунин фарохонии абзорҳо ва мулоҳиза-ро, аз ҷумла reasoning_effort-ро дастгирӣ мекунад. Барои кори истихроҷ ҳаракати муфид одатан пасттар кардани мулоҳиза аст: дар схемаи хуб муайяншуда болои матни тоза, токенҳои андеша токенҳои баромаданд, ки шумо барояшон пул медиҳед ва таъхире, ки интизор мешавед, барои фоидаи ночиз. Ба ҷои ин буҷаи кӯшишро ба вуруди воқеан номуайян сарф кунед.

Маълумотномаи пурраи дархост ва ҷавоб, рӯйхати параметрҳо, семантикаи ҷараёнӣ ва майдончаи интерактивӣ дар ҳуҷҷатгузории API ҷойгиранд.

08Интихоб дар байни се модели W8A16

Се модел дар баландтарин зинаи садоқат ҷойгиранд, ҳама бо нархи фарш. Интихоб бештар модалиятист:

Модел	Биноӣ	json_schema	Нарх вуруд / баромад	Интихоб кунед барои
Hy3 · W8A16	Не	Бале	$0.50 / $2.00	Конвейерҳои сохтории танҳо-матнӣ, ҳамоҳангсозии абзорҳо, бозёбии контексти дароз
MiMo-V2.5-Pro · W8A16	Не	Бале	$0.50 / $2.00	Кори танҳо-матнӣ, ки дар он танзими Pro-и хатти MiMo лозим аст
MiMo-V2.5 · W8A16	Бале	Бале	$0.50 / $2.00	Ҳар чизе бо тасвир — ҳуҷҷатҳои сканшуда, скриншотҳо, суратҳо

Агар ягон қисми вуруди шумо тасвир бошад, қарор аллакай барои шумо гирифта шудааст: Hy3 танҳо матнист — PDF-ҳои сканшуда, скриншотҳо ва суратҳоро ба MiMo-V2.5 фиристед. Дар ҷое ки вуруд воқеан матнист, профили Hy3 аз истифодаи агентии абзорҳо, ёдоварии контексти дароз ва галлюсинатсияи ками гузоришшуда мустақим ба кори конвейерӣ мувофиқ меояд. Азбаски ҳар се ҳамон нархро доранд, схемаи худро бар зидди дуто аз онҳо дар якчанд сад сабти воқеӣ санҷед ва сатҳи гузаришро муқоиса кунед; ин беҳтар аз ҳар ҷадвал, аз ҷумла ҳамин ҷадвал, ҳал мекунад.

09Дар куҷо Hy3 ҷои худро сазовор мешавад

• Истихроҷи майдонҳо дар ҳаҷми калон. Шартномаҳо, парвандаҳо, гузоришҳои ҳодиса, нусхаҳои гуфтугӯ, ёддоштҳои клиникӣ, сабтҳои суд — ҳар ҷое ки объекти типноки барои ҳар ҳуҷҷат натиҷаи расонидашаванда аст ва ҳаҷм такрорро гарон мегардонад.
• Таснифот ва маршрутизатсия дар миқёс. Баромадҳои enum-и пӯшида, ки дар онҳо тамоми арзиши модел ҳеҷ гоҳ категорияи нуздаҳумро ихтироъ накардан аст.
• Маҷмӯаҳои амниятӣ ва иктишофи таҳдид. Тавсифи зараровар, ошкорсозии эксплойт ва намунаҳои фишинг — маводе, ки моделҳои филтршударо ба рад кардан мезанад, ва дар онҳо сӯрохии категорияшакл ҳадафро вайрон мекунад.
• Агентҳои фарохонии абзор, ки набояд бозистанд. Садоқати далели 8-битӣ маънои онро дорад, ки JSON-и ба функсияҳои шумо додашуда таҳлил мешавад; фарохонии абзори вайроншуда агенти бозистода аст, на ҷавоби каме бадтар.
• Таҳлили ҳуҷҷати дароз ба сохтор. Тамоми парванда дохил, як объекти фишурда хориҷ.
• Модератсияи мазмун ва тадқиқоти сиёсат. Тамғагузории маводе, ки модели филтршуда аз хондани он рад мекунад, мушкили доимии эътимод ва бехатарист; модели бефилтр бо схемаи қатъӣ онро мустақим ҳал мекунад.

Ва дар куҷо не: ҳар чизе бо тасвир (MiMo-V2.5-ро истифода баред) ва муҳандисии барномавии мустақили бисёрфайла, ки дар он ҷадвалҳои худи Tencent Hy3-ро дар паси GLM-5.2 дар SWE-bench Verified ва хеле дуртар дар DeepSWE мегузоранд.

Рақамҳои бенчмарк аз ҷониби Tencent гузориш дода шудаанд, аз ҷумла рақамҳои рақибон; тасдиқи мустақил то замони навишта шудани ин мақола интизор буд. Рақамҳои арзиш аз меъёрҳои нашршудаи $0.50 / $2.00-и мо ҳисоб карда шудаанд. Ҳеҷ рақам дар ин саҳифа бенчмарки иҷрокардаи Shannon ё тахмин нест.

10Саволҳои маъмул

---

Манбаъҳо: Корти моделҳои Tencent Hunyuan · Анбори Hy3 · Hunyuan-Large: An Open-Source MoE Model (arXiv 2411.02265) · Пӯшиши VentureBeat дар бораи барориши Hy3. Бенчмаркҳои асос аз ҷониби Tencent гузориш дода шудаанд ва то тасдиқи мустақил муваққатианд. Shannon AI аз ҷониби Shannon Lab LLC, Ню-Мексико, ИМА идора карда мешавад.