Hy3 vs Hy3 preview
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Hy3 di Tencent e Hy3 preview di Tencent sono due modelli di IA di riferimento. Hy3 offre una finestra di contesto di 262.1K token a $0.00/$0.00 per milione di token, mentre Hy3 preview mette a disposizione 262.1K token di contesto a $0.00/$0.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Hy3
Ragionamento a Pesi ApertiHy3 di Tencent è un modello di IA progettato per il ragionamento Chain-of-Thought a pesi aperti ad alta efficienza algoritmica, con finestra di contesto da 262K, velocità di 85 token/s, indice di intelligenza di 81/100 e tariffa di accesso
$0.00 / 1M
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262.1K tokens
N/A
Hy3 preview
Modello Base a Pesi ApertiHy3 preview di Tencent è un modello di IA progettato per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, con finestra di contesto da 262K, velocità di 88 token/s, indice di intelligenza di 79/100 e t
$0.00 / 1M
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262.1K tokens
N/A
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Hy3 preview is faster at 88 tok/s vs 85 tok/s.
| Feature | Hy3 | Hy3 preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 81 | 79 |
Provider | Tencent | Tencent |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 88 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 64% | N/A |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Punteggi Benchmark Verificati
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Hy3 · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 262K con capacità massima di output fino a 16K token (GPQA Diamond 64% · MMLU-Pro 79%)
- Throughput elevato di 85 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 460 ms
- Pesi aperti (Confidential / 140B MoE) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Hy3 preview · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 262K con capacità massima di output fino a 8K token (MMLU-Pro 76.5% · Arena Elo 1310)
- Throughput elevato di 88 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 440 ms
- Pesi aperti (Confidential / 140B MoE) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Hy3 | Hy3 preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 15K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 5K | 3K |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Hy3 | Hy3 preview |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | hy3 | hy3-preview |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-07 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | April 2026 | February 2026 |
| Architecture | Efficient Open Reasoning MoE Transformer | Preview Open Reasoning MoE Transformer |
| Parameters | Confidential / 140B MoE | Confidential / 140B MoE |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 87 GB VRAM (4-bit Quantized) · 301 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 87 GB VRAM (4-bit Quantized) · 301 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Hy3 vs Hy3 preview: Risposte Rapide (FAQ)
Which is more intelligent, Hy3 or Hy3 preview?
Hy3 is more intelligent. It scores 81 compared with 79 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Hy3 preview is faster, generating 88 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model has lower latency?
Hy3 preview has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.46s.
Verdetto
Sia Hy3 (Ideale per il ragionamento Chain-of-Thought a pesi aperti ad alta efficienza algoritmica, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Hy3 preview (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: Hy3 guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Hy3 preview garantisce una generazione più rapida e Hy3 offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, Hy3 o Hy3 preview?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale Hy3. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra Hy3 e Hy3 preview?+
Hy3 costa $0.00 / $0.00 per milione di token di input/output, mentre Hy3 preview costa $0.00 / $0.00. Nel costo combinato, Hy3 risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
Hy3 supporta 262.1K token di contesto contro 262.1K token di Hy3 preview, mentre Hy3 preview offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Tencent e Tencent, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).