#hy3 — Public Fediverse posts
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Китайцы тоже могут. Открытый ИИ-агент Tencent сделал то, что не удалось AlphaEvolve, GPT и Claude
На arXiv вышел препринт "Settling the Optimal Exponent Relating Sumsets and Difference Sets" — восемь страниц за подписью Хаовэя Линя из Tencent Hunyuan и Шанды Ли из Университета Карнеги — Меллона. Он ставит точку в вопросе аддитивной комбинаторики, на котором за последний год проверили себя едва ли не все громкие ИИ-системы — от AlphaEvolve из Google DeepMind до GPT и Claude. Ответ нашелся не у них: ключевую конструкцию предложил Hyra — исследовательский агент Tencent, работающий на открытой модели Hy3. Формальная проверка доказательства выложена в открытый репозиторий на Lean 4 — языке для машинной проверки математических доказательств.
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Tencent's latest creation, #Hy3, is here to finally solve the world's biggest problem: not enough apps tracking you 🤖📱. Because if there's one thing we needed, it's more #data collection from the #tech #giants. But hey, at least your every move will be efficiently cataloged. 🗂️📉
https://hy.tencent.com/research/hy3 #Tencent #app #privacy #surveillance #HackerNews #ngated -
RT @jenzhuscott: So @TencentHunyuan @ShunyuYao12 haben nicht enttäuscht – sie haben gerade Hy3 veröffentlicht. Apache 2.0. Die Zahlen 🔥🔥 – 295 Mrd. Gesamtparameter, 21 Mrd. aktive Parameter. Im Vergleich zu DeepSeek/Qwen bei ~1 Bio. und der ausländischen Frontlinie bei ~10 Bio. - API: ¥1 / ¥4 / ¥0,25 pro Million Tokens. Das günstigste chinesische Modell auf dem Markt. Günstiger als DeepSeek (wenn man sich das überhaupt vorstellen kann👽). ~7× günstiger als GLM-5.2. - Token-Effizienz im Vergleich zu GLM-5.2 bei Büroaufgaben: Dokumente -47%, PPT -49%. - Halluzinationsrate 12,5% → 5,4%. MRCR Langkontext 42,9% → 75,1%. - SWE-Bench-Varianz über 3 Gerüste (Codebuddy/Cline/KiloCode) ≤4 pp. - 270-Experten-Blindbewertung: Hy3 2,67/4 vs. GLM5.1 2,51/4. „In Schlagdistanz zur Frontlinie“ ist der falsche Rahmen. Bei 21 Mrd. aktiven Parametern versucht Hy3 nicht, zur Frontlinie zu gehören. Es zeigt vielmehr, dass die Frontlinie nicht dort liegt, wo der Wert ist. Die eigentliche These, die in der Ankündigung verborgen ist: Das Scaling verlagert sich vom Pretraining zu RL- und Produkt-Feedback-Schleifen. WorkBuddy (Tencents Agent für weiße Kragen, #1 im Workflow nach Nutzerbasis) ist das Daten-Flugrad. Das Pretraining-Scale hat sein Plateau erreicht. Die neue Engpassstelle sind reale Aufgabenumgebungen. Wenn das stimmt, ist das Spiel mit kleinen Modellen und günstigen APIs kein Preiswettbewerb. Es ist die neue Architektur 🚀
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#AI #DeepLearning #Hy3 #MachineLearning #OpenSource #Tencent #arint_info
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Tencent has unveiled Hy3, a smaller yet powerful open-source AI model designed to rival larger competitors with strong performance in coding, reasoning, and agent tasks.
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This #HY3 preview model from #Tencent is really good. If you're using #OpenCode I suggest giving it a spin:
https://openrouter.ai/tencent/hy3-preview
