- 輸入 / 輸出
- $0.132 / $0.528
- 上下文
- 197K
- 發布日期
- 2026年7月5日
- 最大輸出長度
- 128K
- 模態
- 對話
- 能力
- 工具使用提示詞快取推理
關於 Hy3
Hy3 是騰訊混元推出的開源權重推理模型，專用於程式編寫、辦公作業與代理任務。它採用混合專家架構（MoE），總參數為 295B，活躍參數為 21B，於 2026 年 7 月 6 日以 Apache 2.0 授權發布。它僅處理文字，並提供三種推理設定，適合需要比 Hy4 Preview 更輕量替代方案的代理後端。
適用場景
- 程式編寫：騰訊模型卡報告顯示其在 SWE-Bench Verified 上達到 78%，在 SWE-Bench Pro 上達到 57.9%。
- 推理能力：模型卡列出其在 GPQA Diamond 上得分為 90.4。
- 代理任務：在 Terminal Bench 2.1 上報告得分為 71.7%。
- 可靠性：騰訊表示，相較於預覽版，幻覺與多輪對話問題均減少了一半以上。
- 推理強度可選：no_think（無思考）、low（低）或 high（高）。
其他選擇建議
- 它僅支援文字；圖像、音訊與影片輸入需要其他模型。
- Hy4 Preview 是騰訊更新、更大的模型，具有更長的上下文，適用於超出 Hy3 處理能力的任務。
- 自行託管完整權重需要多 GPU 伺服器，因此大多數開發者透過 API 呼叫。
入門指南
建立 API 金鑰
請至 Console 建立金鑰，即可在平台上使用各類模型。
發送您的第一個請求
複製您所選語言的範例，並針對端點執行它。
文字轉文字Responses APIPOST/v1/responsesAPI 格式:curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -d '{ "model": "hy3", "input": "Hello!" }'
定價
Verified 價格用於 Verified，多數模型更便宜；Official 價格是模型廠商公布的價格，用於更穩定的 Official。Auto 按最終完成請求的線路計價。
Default
每 1M Token- Official 價格
- 輸入 $0.132 / 輸出 $0.528 / 快取讀取 $0.033
- Verified 價格
- —
- 折扣
- —
快取讀取
- Official 價格
- $0.033
- Verified 價格
- —
- 折扣
- —
| Official 價格每 1M Token | Verified 價格每 1M Token | 折扣 | |
|---|---|---|---|
| Default | 輸入 $0.132 / 輸出 $0.528 / 快取讀取 $0.033 | — | — |
| Prompt 快取價格 | |||
| 快取讀取 | $0.033 | — | — |
使用量與活動
成功率是請求完成的比例；延遲是一次完整回應所需的時間，P95 表示 95% 的請求在該時間內完成。
用量與可用性
過去 24 小時- 請求數
- 成功率
- P95 延遲
- 總 Token 用量
資料基於彙總的使用者請求，不包含狀態檢查。
直接在 Console 裡試
在 Console 中開啟 Hy3，並準備好編輯或發送提示詞。
協助我使用 hy3 透過 /v1/responses 進行對話，並顯示回覆、延遲與成本。
應用情境
適合場景- 推理
辦公與財務建模
建立程式碼形式的試算表、草擬財務模型並解釋假設，這是騰訊除程式編寫外特別強調的用途。
前端生成
根據簡短的設計概要生成元件程式碼與頁面佈局，並根據回饋進行迭代。
代理後端
執行工具呼叫迴圈以進行工單分類或資料查詢，針對簡單步驟可將推理切換為 no_think。
程式碼審閱與除錯
讀取差異檔（diff）、找出缺陷並提出修補建議，針對細微錯誤可使用高強度推理。
提示詞範例
為一家 SaaS 公司建立包含每月群組的財務三表模型框架，並列出我需要填寫的假設條件。
審閱此合併請求（PR）的差異檔，檢查競爭條件與錯誤處理漏洞，並按嚴重程度對問題進行排序。
建立一個 React 定價表元件，包含月度與年度切換功能，並具備無障礙鍵盤控制。
此模型按條件計價，僅憑每月 token 總量無法可靠估算；請按請求規格、快取和適用時段查看詳細定價。
FAQ
Hy3 究竟是什麼？
Hy3 是騰訊於 2026 年 7 月 6 日發布的混元開源權重推理模型。它採用混合專家架構，總參數 295B，活躍參數 21B，騰訊以 Apache 2.0 授權在 Hugging Face 與 ModelScope 上發布。
Hy3 提供哪些推理模式？
騰訊的模型卡列出了推理強度值：no_think 用於直接回答，low 與 high 用於深度遞增的思維鏈。查詢與格式化建議使用 no_think，除錯、數學或規劃則建議使用 high。
Hy3 可以處理圖像嗎？
不行。模型卡描述其為純文字模型，不接受圖像輸入。若需處理截圖或圖像文件，請選擇具備視覺能力的模型。推理與工具呼叫僅適用於文字內容。
Hy3 擅長程式編寫嗎？
騰訊模型卡報告顯示其在 SWE-Bench Verified 上為 78%，在 SWE-Bench Pro 上為 57.9%，並將程式編寫列為核心優勢。這些數據為廠商自行提供，因此在切換生產環境代理前，請先使用您的儲存庫進行測試。
選擇 Hy3 還是 Hy4 Preview？
Hy4 Preview 是更大、更新的模型，具有更長的上下文與更強的工程表現報告，但目前仍為預覽版。Hy3 為穩定發布版，適合更穩定的工作負載。
Hy3 的費用是多少？
在 TokenLab 上，Hy3 價格為 輸入 $0.132 / 輸出 $0.528 每 1M Token。完整明細見上方價格表。 價格因計費單位、規格和用量而異。請在模型的詳細定價中比較相同條件下的費率；單一費率不代表總價。
Hy3 的上下文長度與輸出限制為何？
Hy3 支援最高 196,608 tokens 的上下文，單次回應上限為 131,072 tokens。
Hy3 應該使用哪一個端點？
請使用 https://api.tokenlab.sh/v1/responses 進行 Hy3 的呼叫。下方的請求範例展示了對應的程式碼格式。
Hy3 支援哪些操作？
Hy3 支援 文字轉文字。請在上方選擇一項操作以查看其端點與請求範例。
比較 Hy3
來源
更新於 2026年10月2日
