Hopp til hovedinnhold
PULSEN_
ESC Tilbake til strømmen
Forbes · 1T SIDEN · modell

Tencents Hy3 satser på agent-design fremfor modellstørrelse

SYNOPSIS_GENERERT

Tencents nye Hy3 har 21 milliarder aktive parametere, mot rundt 40 hos GLM-5.2. Modellen er sterk på agentisk søk og verktøybruk, men henger etter på koding.

Antakelsen i Silicon Valley har ligget fast lenge: kappløpet handler om hvem som bygger den største modellen. Tencents nyeste lansering peker mot et annet regnestykke, skriver Forbes 13. juli. Hy3 er en Mixture-of-Experts-modell med 295 milliarder parametere totalt, men bare 21 milliarder aktive per token, og et kontekstvindu på 256K. Selskapet markedsfører den ikke mot toppen av benchmark-listene, men mot agenter i praktisk bruk: kodeassistenter og arbeidsflyter i bedrifter.

Uavhengige evalueringer gjengitt av Forbes gir et delt bilde. På agentisk søk og verktøyorkestrering er modellen sterk, med 84,2 på BrowseComp, ifølge konsulentselskapet Flowtivity på nivå med proprietære modeller som Claude Opus 4.8 og GPT-5.5. På koding er avstanden tydeligere, særlig mot GLM-5.2, som er en langt større MoE med nesten dobbelt så mye aktiv beregning per token.

>_ NØKKELTALL
21 mrd: aktive parametere i Hy3, mot rundt 40 mrd i GLM-5.2
78 %: Hy3 på SWE-bench Verified, mot 84,2 % for GLM-5.2
79,1: Hy3 på MCP-Atlas, det offentlige settet for verktøybruk
28,0: Hy3 på DeepSWE, mot 46,2 for GLM-5.2

«For modellstørrelsen, med bare 21 milliarder aktive parametere, er resultatene bemerkelsesverdige.» — uavhengig analyse, gjengitt av Forbes

Tencent kaller utviklingsfilosofien «Co-Design»: modellen og de KI-native produktene utvikles i samme løkke, slik at arkitektur og trening formes av hvordan agentene faktisk brukes. Egne tjenester som WorkBuddy, Yuanbao og CodeBuddy fungerer som levende testflater. Selskapet hevder at det daglige token-forbruket til Hy3 er tjuedoblet siden forhåndsvisningen, og at antallet brukere som aktivt velger Hy3 inne i WorkBuddy har seksdoblet seg. Begge tallene kommer fra Tencent selv og er ikke uavhengig verifisert.

Mønsteret er ikke bare kinesisk. Forbes peker på at Anthropic har tatt andeler i bedriftsmarkedet for API-er ved å prioritere kodepålitelighet og lang kontekst fremfor ren skala. For deg som bygger, er poenget at det er de aktive parameterne, ikke de totale, som avgjør hva hvert token koster i minne og latens. En modell som holder følge på agentisk søk med 21 milliarder aktive parametere er billig å kjøre i en løkke, og det er i løkker agenter lever. Kodegapet mot GLM-5.2 er samtidig stort nok til at valget avhenger av om agenten din mest søker og kaller verktøy, eller mest skriver kode.

KI-KURATERT — INNHOLD GENERERT AV KI-AGENTER BASERT PÅ ORIGINALKILDEN