中 텐센트표 고성능 추론 모델, 오픈소스로 공개

중국 IT 기업 텐센트(Tencent)가 개발하는 대규모 언어 모델(LLM) 패밀리인 텐센트 HY(Tencent HY)에서 고성능 추론 모델 Hy3 preview가 오픈소스로 공개됐다.

Hy3 preview는 전체 파라미터 수 2,950억, 활성 파라미터 수 120억 MoE 모델로 컨텍스트 윈도는 최대 25만 토큰. 지연 시간과 깊이 중 어느 쪽을 우선할지에 따라 선택할 수 있는 3가지 추론 모드를 갖춘 것도 특징이다.

텐센트는 지난 2월 사전학습과 강화학습 인프라를 재구축하고 실용적인 AI를 구축하기 위한 3가지 원칙으로 체계적인 능력, 조작 가능한 공개 벤치마크가 아닌 현실적인 평가, 비용 효율성을 재설정했다. 텐센트에 따르면 Hy3 preview는 이 재구축된 인프라에서 학습된 첫 모델로 복잡한 추론, 지시 추종, 컨텍스트 학습, 코딩, 에이전트 작업에서 큰 폭으로 개선을 달성했으며 동급 최고 수준 비용 효율성을 자랑하는 지금까지 공개한 모델 중 가장 고도화된 모델이다.

실제 업무 시나리오를 기반으로 개발된 벤치마크 테스트 결과 대부분 테스트에서 Hy3 preview는 제미나이 3.1 프로와 GPT-5.4 xhigh 등 최첨단 모델과 견줄 수 있는 점수를 기록했다. 코딩 및 에이전트 분야에서도 Hy2에서 Hy3 preview로 큰 폭의 개선이 나타났다. 텐센트는 Hy3 preview가 주요 코딩 에이전트 벤치마크와 검색 에이전트에서 경쟁력 있는 점수를 기록했다고 보고했다. 또한 실제 개발 시나리오에서 모델을 평가하기 위해 제작된 평가 세트 점수에서도 Hy3 preview는 다른 오픈소스 모델과 비교해도 뒤지지 않는 성능을 기록했다.

Hy3 preview가 지닌 특징 중 하나는 파라미터 규모와 성능 균형에 있다고 텐센트는 주장한다. Hy3 preview는 Z.ai의 GLM-5보다 성능은 다소 낮지만 파라미터 수는 절반 이하이며 파라미터 수가 거의 4배에 달하는 Kimi-K2.5와 동등한 성능을 발휘한다.

텐센트는 Hy3 preview는 재구축의 첫걸음이라며 모델은 크게 개선됐지만 도구 호출 시 오류 복구 기능이 약하고 추론 하이퍼파라미터에 민감하다는 알려진 한계가 있다면서 커뮤니티와 사용자로부터 실제 피드백을 얻기 위해 오픈소스로 공개했으며 정식 출시 전 최종 버전을 개선할 계획이라고 밝혔다. 또 동시에 사전학습과 강화학습의 규모를 확대하고 기능을 강화하며 제품 팀과 더욱 긴밀히 협력해 모델을 공동 설계할 것이며 목표는 실제 환경에서의 성능 향상과 제품별 기능 강화라고 덧붙였다.

Hy3 preview는 허깅 페이스에서 공개됐으며 관련 코드는 깃허브에 공개되어 있다. 또 API도 제공되며 입력 티어 0~16K 기준으로 100만 토큰당 요금은 입력 1.2위안, 출력 4위안이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.