# 腾讯混元Hy3模型发布：295B MoE架构，盲测超越GLM-5.1

- 来源：Tencent Hy (@TencentHunyuan)
- 发布时间：2026-07-07 12:09
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## 精选理由

腾讯混元Hy3是中文社区对agent专精路线一次有数据的回应，人类评估胜过GLM-5.1、SWE-Bench方差压到4%，搭配FP8部署，做agent产品的可以直接试试。

## AI 摘要

腾讯混元于ModelScope发布Hy3模型，采用295B总参数/21B激活参数的MoE架构，支持256K上下文窗口，并提供FP8量化变体（Apache 2.0许可）。在270名专家参与的盲测中，Hy3得分2.67/4，超越GLM-5.1（2.51/4），前端开发、CI/CD及数据与存储领域提升最明显。Agent可靠性方面，工具调用、格式化和错误恢复能力增强，SWE-Bench Verified方差在主要脚手架间低于4%。多轮对话中问题率从17.4%降至7.9%，MRCR从42.9%升至75.1%。模型提供BF16 instruct和FP8量化instruct两个版本，支持vLLM和SGLang部署。

## 正文

感谢 @ModelScope2022

[引用 @ModelScope2022]：在 ModelScope 上认识 Hy3！ 总参数量 295B / 21B 活跃参数的 MoE，为智能体工作流构建，支持 256K 上下文窗口，并提供已准备部署的 FP8 变体。🚀 许可证：Apache 2.0。 🤖https://modelscope.ai/collections/Tencent-Hunyuan/Hy3

🏆 人类评测：270 位专家在盲测的真实工作流测试中对比了输出结果。Hy3 得分 2.67/4，领先于 GLM-5.1 的 2.51/4，前端开发、CI/CD 以及数据与存储领域的优势最为明显。

🛠️ 智能体可靠性：更强的工具调用、格式化和错误恢复能力，SWE-Bench Verified 的方差在不同主流脚手架中均控制在 4% 以内。

🧠 多轮对话提升：问题率从 17.4% 降至 7.9%，MRCR 从 42.9% 提升至 75.1%。

⚙️ 模型阵容：Hy3 BF16 指令模型加上 Hy3-FP8 量化指令模型，支持 vLLM 和 SGLang 部署。

### 引用推文

> ModelScope：Meet Hy3 on ModelScope! 295B total / 21B active MoE, built for agentic workflows with 256K context and an FP8 variant ready for deployment. 🚀 License: Apache 2...