Hy3 Preview
Rede Neural
Hy3 Preview é o modelo Mixture-of-Experts da Tencent para tarefas de agentes e produção com nível de raciocínio ajustável.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 262 144 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 235 929 tokens
- Níveis de raciocínio
- nenhum, baixo, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Hy3 Preview?
Hy3 Preview é um modelo da Tencent baseado na arquitetura Mixture-of-Experts: apenas uma parte dos especialistas é ativada, tornando os cálculos econômicos, e o modelo é projetado para uso industrial. Sua característica é a profundidade de raciocínio alternável: os modos disabled, low e high oferecem respostas rápidas onde necessário e análises detalhadas em tarefas complexas de várias etapas. O modelo é otimizado para cenários de agentes, onde a cadeia de ações é mais importante que uma única resposta. No BotHub, ele está disponível sem VPN ou cartão internacional: você paga com cartão russo em rublos apenas pelos tokens consumidos, sem assinatura. Na mesma janela, há mais de 250 modelos, e uma API compatível com OpenAI permite trocar de modelo em um sistema multimodelo sem reescrever a integração. Para empresas, oferecemos contrato, fatura e painel administrativo com limites. Útil para criar agentes, automatizar fluxos de trabalho, lidar com carga em produção, resolver tarefas complexas no modo high, economizar em tarefas rotineiras com raciocínio desativado e comparar respostas com outros modelos antes de escolher.Perguntas frequentes sobre Hy3 Preview
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O hy3-preview é um modelo de texto da Tencent que consegue raciocinar antes de responder e aceitar imagens e documentos. É adequado para trabalhar com código: escrita, refatoração e depuração, análise de arquivos longos, tarefas STEM e cadeias lógicas, além de agentes com chamada de funções.
A janela de contexto é de 262.144 tokens, com um máximo de 235.929 tokens na saída. Isso é suficiente para um grande texto técnico, análise detalhada de base de código ou uma tradução longa completa, sem cortes. Você regula o comprimento da resposta via parâmetro na solicitação ou prompt.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado em nossos dados. O modelo primeiro constrói uma cadeia de passos e depois fornece o resultado — isso ajuda notavelmente em tarefas com lógica, matemática e depuração de código, onde não apenas o resultado é importante, mas também o caminho até ele.
Sim, ambos. O modelo chama funções e retorna JSON estruturado, que é fácil de analisar no lado do serviço. No BotHub, isso funciona através de uma API compatível com OpenAI: você conecta uma vez e alterna entre modelos sem reescrever a integração.
Imagens e documentos, sim: você pode enviar uma captura de tela da interface, esquema, diagrama ou arquivo e pedir para analisar o conteúdo. Não há informações sobre o recebimento de áudio e vídeo em nossos dados, portanto, para esses formatos, é mais conveniente escolher um modelo especializado no BotHub na mesma janela.
Não temos dados sobre a qualidade do trabalho com idiomas específicos, por isso não prometemos nada — verifique com sua tarefa. No BotHub é simples: acesso da Federação Russa sem VPN ou cartão internacional, pagamento em rublos por tokens consumidos, com outros modelos abertos ao lado para comparação.