テンセントが公開した大規模 MoE モデル「Hy3」の紹介（1 分読了）
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TLDR AI
中国のテンセントが、2950億パラメータ規模のMoEアーキテクチャを持つ大規模言語モデル「Hy3」をApache 2.0ライセンスで公開し、同社によると既存のフラッグシップオープンソースモデルと同等以上の性能を発揮すると発表した。
AI深層分析を開く2026年8月4日 15:30
AI深層分析
キーポイント
ハイブリッドアーキテクチャの実装
テンセント Hy チームが開発した Hy3 は、2950億パラメータのうち 210 億パラメータが活性化される Mixture-of-Experts (MoE) 構造を採用し、さらに 38 億パラメータの MTP レイヤーを備えている。
性能と規模の比較
同社によると、Hy3 は類似サイズのモデルを上回り、パラメータ数が 2〜5 倍多いフラッグシップオープンソースモデルにも匹敵する性能を示し、生産性タスクでの実用性も大幅に向上している。
公開形式と利用条件
フルサイズモデルは 598GB、FP8 量子化版は 300GB で Hugging Face に公開されており、2026 年 7 月 21 日までの期間限定で OpenRouter を通じて無料アクセスが可能となっている。
重要な引用
Hy3 is a 295B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model with 21B active parameters and 3.8B MTP layer parameters, developed by the Tencent Hy Team.
Today, we introduce Hy3, which outperforms similar-size models and rivals flagship open-source models with 2-5x parameters.
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編集コメント
2026 年という未来の時点でのリリースであり、テンセントが MoE アーキテクチャを大規模に実用化した事例として注目される。Apache 2.0 ライセンスによる公開は、研究コミュニティや企業利用における採用ハードルを下げる重要な動きと言える。
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6th July 2026 - Link Blog
tencent/Hy3. 中国のテンセント社から、Apache 2.0 ライセンスで公開された新しいモデル:
Hy3 は、テンセント Hy チームが開発した、パラメータ数 295B の Mixture-of-Experts (MoE) モデルです。アクティブなパラメータ数は 21B、MTP レイヤーのパラメータ数は 3.8B です。4 月末に Hy3 Preview をリリースした後、50 以上の製品からのフィードバックを収集し、高品質なデータを用いてポストトレーニングの規模を拡大しました。本日、Hy3 をご紹介します。同サイズのモデルを上回り、パラメータ数が 2-5 倍のフラッグシップオープンソースモデルにも匹敵する性能を示します。また、さまざまな製品や生産性タスクにおける実用性においても顕著な向上が見られます。
フルサイズモデルは Hugging Face で 598GB です。FP8 量子化版 は 300GB です。コンテキスト長は 256K です。
7 月 21 日まで OpenRouter で無料で利用可能です こちら。そこで「自転車を漕ぐペリカンの SVG を生成して」と指示したところ、以下の結果が得られました:
原文を表示
6th July 2026 - Link Blog
tencent/Hy3. New Apache 2.0 licensed model from Tencent in China:
Hy3 is a 295B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model with 21B active parameters and 3.8B MTP layer parameters, developed by the Tencent Hy Team. Following the Hy3 Preview launch in late April, we gathered feedback from 50+ products and scaled up post-training with higher quality data. Today, we introduce Hy3, which outperforms similar-size models and rivals flagship open-source models with 2-5x parameters. It also shows significant gains in utility across various products and productivity tasks.
The full-sized model is 598GB on Hugging Face, and the FP8 quantized one is 300GB. The context length is 256K.
It's available for free on OpenRouter until July 21st. I had it "Generate an SVG of a pelican riding a bicycle" there and got this:
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