🐉 Tencent tung Hy3 Preview MoE 295B mã nguồn mở, code đú Claude Opus 4.6 từng phần trăm
Một lab AI Trung Quốc vừa thả model 295 tỷ tham số mã nguồn mở, score coding chỉ thua Claude Opus 4.6 vài phần trăm. Và lần này không phải DeepSeek nhé.
🐉 Tencent comeback mạnh với Hy3 Preview
Ngày 24/04/2026, Tencent chính thức công bố Hy3 Preview, model AI thế hệ mới nhất từ bộ phận Hunyuan. Đây không phải bản update vá vặt, mà là lần đại tu toàn diện sau khi đội AI Tencent thay máu lãnh đạo và rebuild lại từ con số 0 toàn bộ hạ tầng pretraining cộng RL.
Hy3 Preview là model Mixture-of-Experts (MoE) với 295 tỷ tham số tổng, nhưng mỗi lần inference chỉ kích hoạt 21 tỷ tham số cộng lớp MTP 3,8 tỷ. Nói nôm na, bạn có sức mạnh của model trăm tỷ, nhưng tốc độ và chi phí chạy chỉ như model 21B. Ngon, bổ, rẻ.
⚡ Hybrid Fast-Slow Thinking và ngữ cảnh 256K
Điểm hay nhất của Hy3 Preview là cơ chế "hybrid fast-slow thinking". Model tự chuyển đổi giữa hai chế độ: trả lời nhanh cho câu đơn giản, và lý luận sâu (reasoning) cho bài toán khó như coding, math, agent task. Bạn không cần bật cờ thinking tay, model tự biết khi nào nên suy nghĩ kỹ.
Kiến trúc gồm 80 lớp transformer, 192 expert routed (top-8) cộng 1 shared expert, GQA với 64 attention heads trên 8 KV heads. Ngữ cảnh hỗ trợ tối đa 256K token, đủ chứa cả codebase trung bình hoặc tài liệu vài trăm trang trong một lần prompt.
📊 Benchmark: cú lội ngược dòng đáng nể
Đây mới là phần thú vị. So với Hy2 cũ, Hy3 Preview cải thiện gần như mọi chỉ số quan trọng.
Trên SWE-bench Verified, Hy3 đạt 74,4%, chỉ thua Claude Opus 4.6 (80,8%) một chút, nhưng đã vượt qua GLM-5 (77,8%) và Kimi-K2.5 (76,8%). Trên Terminal-Bench 2.0, điểm số nhảy từ 23,2% lên 54,4%, tức hơn gấp đôi.
Mảng search còn ấn tượng hơn. BrowseComp đạt 67,1% so với Hy2 chỉ có 28,7%, cải thiện gấp 2,3 lần. WideSearch đạt 70,2%, vượt GLM-5 và Kimi-K2.5, chỉ thua Claude Opus 4.6 một chút.
🤖 Agent chạy task tới 495 bước liên tục
Một con số khác làm dev phải nhướn mày: Hy3 Preview có thể chạy chuỗi agent action lên tới 495 bước mà không lạc plan. Đây là khả năng cốt lõi cho các use case như autonomous coding agent, research assistant, DeepResearch, nơi model phải lên plan, gọi tool, đánh giá kết quả và tự sửa nhiều lần.
Trong các bài STEM khó như FrontierScience-Olympiad, IMOAnswerBench, kỳ thi PhD Toán của Đại học Thanh Hoa Spring 2026, Hy3 Preview cũng đạt kết quả nổi bật trong nhóm open-source.
🌍 Cuộc đua AI Trung Quốc đang bùng nổ
Cùng tuần này, DeepSeek V4 Pro với 1,6 nghìn tỷ tham số cũng vừa ra mắt. Cộng thêm Hy3 Preview, lựa chọn open-source giá rẻ cho dev đang nhiều chưa từng thấy.
Toàn bộ trọng số Hy3 Preview được mở trên GitHub, Hugging Face và ModelScope. Bất kỳ ai cũng có thể fine-tune, deploy on-premise, hoặc build sản phẩm riêng. Trong khi Claude và GPT vẫn closed-source và đắt, các lab Trung Quốc đang đẩy mạnh chiến lược "free everything" để chiếm thị phần dev toàn cầu.
Bạn đang dùng model nào để build app? Có nghĩ tới chuyện thử Hy3 Preview hay DeepSeek V4 không?
