腾讯Hy3：295B参数MoE模型，性能超越同尺寸开源模型

腾讯Hy团队发布Hy3模型，总参数295B，激活参数21B，采用MoE架构，支持256K上下文。性能优于同尺寸模型，可媲美参数2-5倍的旗舰开源模型，在agent能力和产品可靠性方面有显著提升。

Hy3在Hy3 Preview基础上收集50+产品反馈并提升后训练数据质量，以21B激活参数达到更大模型的性能水平，降低部署成本同时增强agent能力，对中小规模AI应用落地意义重大。

MoE架构通过192个专家（top-8激活）实现稀疏计算，在保持大总参数容量的同时只激活21B参数，从而在推理效率与模型能力之间取得平衡；MTP层进一步优化生成质量。

该模型可直接用于构建长文档分析、智能客服等产品，256K上下文支持复杂业务文档处理；较小的激活参数降低GPU显存需求，减少推理延迟与成本；agent能力提升可推动自动化工作流产品开发。

• 基于Hy3的agent能力开发企业智能助手，处理多步骤事务。
• 在长上下文场景（如法律合同审查、代码仓库分析）中集成Hy3。
• 利用其较低推理成本将模型嵌入移动端或实时对话系统。

• Hy3的具体训练数据来源和规模是什么？
• 模型许可证是开源还是商业使用限制？
• 与其他MoE模型（如DeepSeek-V3）的详细对比数据未提供。
• 在50+产品中的实际应用案例和效果提升量化数据缺失。