r/LocalLLaMA•3개월 전•406•108

텐센트의 새로운 오픈 모델 Hy3 공개 (총 295B, 활성 21B, Apache 2.0 라이선스)

New open model from Tencent Hy: Hy3 (295B total 21B active - apache 2.0)

핵심 요약

텐센트가 기존의 제한적인 라이선스를 Apache 2.0으로 변경한 대규모 언어 모델 Hy3를 공개했습니다.

라이선스 변경 — 기존의 제한적인 커뮤니티 라이선스에서 Apache 2.0으로 전환됨
모델 사양 — 총 파라미터 295B, 활성 파라미터 21B 규모의 오픈 모델
성능 기대 — 기존 프리뷰 버전 대비 향상된 벤치마크 성능을 보여줌
실사용 관심 — 고사양 홈 서버 환경에서의 구동 가능성과 GGUF 양자화 버전을 기대함

huggingface.co

원문 사이트로 이동

Collection: https://huggingface.co/collections/tencent/hy3

From elie on 𝕏: https://x.com/eliebakouch/status/2074011171661701466

edit: To clarify: this is the non-preview version of Hy3 and they changed their license from the community one (restrictive + not allowed in SK, UK, EU) to Apache 2.0

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r/LocalLLaMA•3개월 전•406•108

텐센트의 새로운 오픈 모델 Hy3 공개 (총 295B, 활성 21B, Apache 2.0 라이선스)

New open model from Tencent Hy: Hy3 (295B total 21B active - apache 2.0)

핵심 요약

텐센트가 기존의 제한적인 라이선스를 Apache 2.0으로 변경한 대규모 언어 모델 Hy3를 공개했습니다.

라이선스 변경 — 기존의 제한적인 커뮤니티 라이선스에서 Apache 2.0으로 전환됨
모델 사양 — 총 파라미터 295B, 활성 파라미터 21B 규모의 오픈 모델
성능 기대 — 기존 프리뷰 버전 대비 향상된 벤치마크 성능을 보여줌
실사용 관심 — 고사양 홈 서버 환경에서의 구동 가능성과 GGUF 양자화 버전을 기대함

huggingface.co

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Collection: https://huggingface.co/collections/tencent/hy3

From elie on 𝕏: https://x.com/eliebakouch/status/2074011171661701466

edit: To clarify: this is the non-preview version of Hy3 and they changed their license from the community one (restrictive + not allowed in SK, UK, EU) to Apache 2.0

주요 댓글

r/localllama

사용자들은 Hy3 모델의 성능 평가 방식과 경쟁 모델 대비 위치, 그리고 증류 효율성에 대해 다양한 의견을 나누고 있습니다.

모델 크기 치고는 진짜 인상적이네. 독립적인 벤치마크 좀 나오고 (당연히 lcpp 지원도 되면) MiniMax M2.7 대신 쓸지도 모르겠다.

믿기 힘들 정도로 너무 좋아 보이는데. 295B 모델이 DS4 PRO(1.6T), GLM-5.2나 최상위권 폐쇄형 모델인 Qwen 3.7 Max랑 비교된다고? 아니... 뭔가 좀 이상함. 내가 틀렸으면 좋겠지만, 이거... 벤치마킹 점수만 잘 나오게 깎은 거 아냐? 아니면 오타인가?

아마 벤치마킹 점수만 잘 나오게 한 거겠지. 근데 Qwen3.6 때도 반응 비슷했는데, 결국엔 대부분 맞았잖아. 커뮤니티에서 직접 써보면 알겠지.

근데 이건... 벤치마킹인가? 아니면 오타인가?

모델 카드에 보면 벤치마크 외에 독립적인 분석을 수행했다고 주장하더라. 여러 모델을 기반으로 사람들에게 블라인드 테스트 결과를 제공한 거지.

특히 프론트엔드 코드나 다른 몇몇 분야에서 GLM 5.2를 이겼다고 함.

근데 난 '프론트엔드' 코드가 엄청나게 어렵다고 생각하진 않음. 한꺼번에 많은 걸 관리하는 법을 배우는 거지, 엄청나게 복잡한 건 아니니까.

솔직히 말해서, 일정 규모를 넘어가면 성능 향상은 추론 능력이 아니라 그냥 지식의 양에서만 오는 것 같음.

-5

ChatGPT에서 9B 모델로 증류(distilling)가 된다면, 100500T 모델에서 고작 295B 모델로 증류가 안 될 이유가 뭐가 있겠어.

흐흐

프리뷰 버전보다 개선된 거 진짜 대박이다. 이 정도면 그냥 Hy3.5라고 불러도 될 듯 ㅋㅋ

그동안의 무료(그리고 저렴한) 액세스 제공이 결실을 맺었네, 모두에게 좋은 일이지.

DeepSeek V4 Pro가 공식 출시될 때도 비슷한 수준의 개선을 볼 수 있으면 좋겠다.

여기서 볼 줄은 몰랐네 ㅋㅋ

🙃

HY3-Preview 대비 주장하는 성능 향상이 꽤 인상적이네. 프리뷰는 솔직히 별로였거든. 만약 이 벤치마크 결과가 실제 작업에서도 그대로 나타난다면, 고사양 홈 셋업을 쓰는 사람들에겐 꽤 진지하게 고려할 만한 모델이 될 듯.

DGX Spark에서 빠르게 돌아가길 기도 중. 2x Spark 셋업이라면 게임 체인저가 될 수도 있겠어.

원문r/LocalLLaMA

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r/localllama

사용자들은 Hy3 모델의 성능 평가 방식과 경쟁 모델 대비 위치, 그리고 증류 효율성에 대해 다양한 의견을 나누고 있습니다.

모델 크기 치고는 진짜 인상적이네. 독립적인 벤치마크 좀 나오고 (당연히 lcpp 지원도 되면) MiniMax M2.7 대신 쓸지도 모르겠다.

아마 벤치마킹 점수만 잘 나오게 한 거겠지. 근데 Qwen3.6 때도 반응 비슷했는데, 결국엔 대부분 맞았잖아. 커뮤니티에서 직접 써보면 알겠지.

근데 이건... 벤치마킹인가? 아니면 오타인가?

모델 카드에 보면 벤치마크 외에 독립적인 분석을 수행했다고 주장하더라. 여러 모델을 기반으로 사람들에게 블라인드 테스트 결과를 제공한 거지.

특히 프론트엔드 코드나 다른 몇몇 분야에서 GLM 5.2를 이겼다고 함.

근데 난 '프론트엔드' 코드가 엄청나게 어렵다고 생각하진 않음. 한꺼번에 많은 걸 관리하는 법을 배우는 거지, 엄청나게 복잡한 건 아니니까.

솔직히 말해서, 일정 규모를 넘어가면 성능 향상은 추론 능력이 아니라 그냥 지식의 양에서만 오는 것 같음.

-5

ChatGPT에서 9B 모델로 증류(distilling)가 된다면, 100500T 모델에서 고작 295B 모델로 증류가 안 될 이유가 뭐가 있겠어.

흐흐

프리뷰 버전보다 개선된 거 진짜 대박이다. 이 정도면 그냥 Hy3.5라고 불러도 될 듯 ㅋㅋ

그동안의 무료(그리고 저렴한) 액세스 제공이 결실을 맺었네, 모두에게 좋은 일이지.

DeepSeek V4 Pro가 공식 출시될 때도 비슷한 수준의 개선을 볼 수 있으면 좋겠다.

여기서 볼 줄은 몰랐네 ㅋㅋ

🙃

DGX Spark에서 빠르게 돌아가길 기도 중. 2x Spark 셋업이라면 게임 체인저가 될 수도 있겠어.

원문r/LocalLLaMA