7 月 6 日消息，腾讯混元正式发布并开源 Hy3 大语言模型。与 4 月发布的 Hy3 Preview 不同，此次 Hy3 是正式版本，腾讯已在 Hugging Face、ModelScope、GitCode 和 CNB 等平台开放 Hy3 与 Hy3-FP8 模型权重。Hugging Face 模型卡显示，Hy3 由 Tencent Hy Team 研发，基于 Hy3 Preview 之后来自 50 多个产品团队的反馈继续优化。
从模型规格来看，Hy3 采用 MoE 混合专家架构，总参数量为 295B，激活参数量为 21B，并包含 3.8B MTP 层参数，支持 256K 上下文长度。腾讯云产品页也将 Hy3 标注为正式版模型，并显示其采用 295B 总参数、21B 激活 MoE 架构，提供 no_think、think_low、think_high 多档思考模式，更新时间为 2026 年 7 月 6 日。
能力方向上，Hy3 继续聚焦推理、长上下文、代码生成和 Agent 工作流。官方模型卡提到，Hy3 在 Hy3 Preview 基础上提升了后训练数据质量与多样性，并扩大了强化学习训练规模，重点改善推理、智能体工作流和长上下文任务表现。腾讯云产品页也将其描述为“基于真实业务场景打磨”，并强调其强化 Coding、长文、推理和 Agent 等能力。
在真实生产力场景方面，官方介绍中提到，Hy3 在软件开发、办公生产、金融建模、前端设计、游戏制作等任务上的进步较为明显，目标是作为高性价比的模型选择。对于开发者和企业用户来说，这些方向也对应了当前大模型从“问答工具”向“任务执行工具”演进的主要应用场景。
腾讯还同步降低了 Hy3 的 API 调用成本。腾讯云 TokenHub 价格页面显示，Hy3 在线推理价格为输入 1 元 / 百万 tokens、输出 4 元 / 百万 tokens，缓存命中价格为 0.25 元 / 百万 tokens；同一价格页面也显示，Hy3 preview 仍按输入长度分档计费。
从使用方式来看，开发者可以通过腾讯云混元大模型、TokenHub 等云端服务接入 Hy3，也可以下载开源权重进行本地部署。Hugging Face 模型卡中给出了基于 vLLM 和 SGLang 的部署示例，并支持通过 OpenAI 兼容 API 方式调用。由于 Hy3 总参数规模较大，官方建议在多卡高显存 GPU 环境中部署，生产环境可结合 FP8 版本和推理框架进行成本优化。
整体来看，Hy3 的发布意味着腾讯混元在 Hy3 Preview 之后进入了正式模型迭代阶段。相比单纯强调模型参数，Hy3 更突出代码、长上下文、工具调用、Agent 工作流和生产力任务适配。对于关注国产开源大模型、AI Coding、企业级 Agent 和低成本模型部署的用户来说，Hy3 是近期值得关注的新模型之一。
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