Hunyuan-A13B-Instruct активирует только 13 B из своих 80 B параметров, но при этом соответствует более крупным LLM на основных бенчмарках. Он предлагает гибридное рассуждение: режим с низкой задержкой "быстрый" или режим с высокой Precision "медленный", переключаемый при каждом вызове. Родной контекст 256 K-token позволяет обрабатывать документы книжной длины без деградации. Навыки агента настроены для лидерства в BFCL-v3, τ-Bench и C3-Bench, что делает его отличной автономной основой для помощника. Группированное внимание к запросам плюс многоформатная квантизация обеспечивают легкое по памяти и эффективное использование GPU Inference для реального внедрения, с встроенной мультиязычной поддержкой и надежным согласованием безопасности для приложений корпоративного уровня....

Hy4 preview is Tencent Hy's new-generation productivity flagship model, built on Gated DeepSeek Sparse Attention with iHC residual design, with approximately 770B total and 49B activated parameters per token. It natively supports a 1M context window with up to 64k output and a native MTP layer for speculative decoding to boost generation throughput. It demonstrates strong comprehension, planning, and sustained execution on complex tasks, and natively supports tool calls, structured output, and context caching. Deeply optimized for Agent, Coding, and productivity scenarios, it suits long-horizon planning and code workflows....

Built for real-world business scenarios, Hy3 features a 295B/21B active MoE architecture, native 256K context support, and three reasoning modes. It enhances coding, long-form comprehension, multi-turn dialogue, and agentic task execution, balancing reliability, efficiency, and cost across both high-frequency interactions and complex workflows....