
Tencent
Text Generation
Hunyuan-A13B-Instruct
Hunyuan-A13B-Instruct activa solo 13 B de sus 80 B de parámetros, pero iguala a LLMs mucho más grandes en los principales benchmarks. Ofrece un razonamiento híbrido: modo "rápido" de baja latencia o modo "lento" de alta precisión, intercambiables por llamada. Un contexto nativo de 256 K-tokens le permite digerir documentos del tamaño de un libro sin degradación. Las habilidades de agente están ajustadas para el liderazgo en BFCL-v3, τ-Bench y C3-Bench, lo que lo convierte en un excelente motor para asistentes autónomos. La tecnología Grouped Query Attention junto con la cuantificación multiformato ofrece una inferencia ligera en memoria y eficiente en GPU para implementaciones en el mundo real, con soporte multilingüe integrado y una sólida alineación de seguridad para aplicaciones de nivel empresarial....
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Input almacenada en caché:
$
texto
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens

Tencent
Text Generation
Hy3
Creado para escenarios empresariales del mundo real, Hy3 cuenta con una arquitectura MoE activa de 295B/21B, soporte nativo de contexto de 256K y tres modos de razonamiento. Mejora la codificación, la comprensión de textos largos, el diálogo multiturno y la ejecución de tareas agénticas, equilibrando la fiabilidad, la eficiencia y el coste tanto en interacciones de alta frecuencia como en flujos de trabajo complejos....
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.0
/ M Tokens
Input almacenada en caché:
$
texto
/ M Tokens
Output:
$
0.0
/ M Tokens

Tencent
Text Generation
Hy3-preview
Hy3 preview es un modelo de lenguaje de mezcla de expertos (MoE) de 295B de parámetros de Tencent Hunyuan, desarrollado para cargas de trabajo de agentes de nivel de producción. Con solo 21B de parámetros activos por token y soporte nativo de un contexto de 256K, se encarga de tareas complejas como la refactorización de código entre diferentes archivos, el análisis de documentos largos y el uso de herramientas en varios pasos, en lugar de limitarse a generar diálogos fluidos. Hy3 alcanza puntuaciones casi a la vanguardia de la tecnología en SWE-bench Verified y en pruebas comparativas avanzadas de STEM, al tiempo que ofrece tres modos de inferencia (no_think, think_low, think_high) para equilibrar dinámicamente la latencia y la profundidad de razonamiento. Su arquitectura de activación dispersa ofrece una inteligencia competitiva a un coste de token significativamente menor....
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.066
/ M Tokens
Input almacenada en caché:
$
texto
/ M Tokens
Output:
$
0.26
/ M Tokens

