Tencent Hy3 ist die dritte Generation der Hunyuan-Modellfamilie und seit dem 6. Juli 2026 als Vollversion verfügbar – erstmals unter einer echten Apache-2.0-Lizenz ohne Territorialbeschränkung. Das ist die eigentliche Nachricht für europäische Unternehmen: Die Lizenz der April-Preview schloss die Nutzung in der EU, in UK und in Südkorea noch explizit aus; mit dem finalen Release ist diese Einschränkung aufgehoben. Mit Hy4-Preview (28. August 2026) liegt zusätzlich eine deutlich größere Open-Weights-Vorschau (770 statt 295 Mrd. Gesamtparameter) ebenfalls unter Apache 2.0 vor; Hy3 bleibt die stabile Referenz für produktives Self-Hosting. Stand dieser Übersicht: Oktober 2026.
Architektur: Effizienz statt Größe
Hy3 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 295 Milliarden Gesamt- und nur 21 Milliarden aktiven Parametern (192 Experten, davon 8 aktiv pro Token). Dazu kommen ein 256K-Token-Kontextfenster, ein zusätzlicher Multi-Token-Prediction-Layer für schnelleres Decoding und ein hybrides Fast-/Slow-Thinking-Konzept, das zwischen schneller Antwort und tiefem Reasoning umschaltet. Neben der Standardversion gibt es eine FP8-quantisierte Variante für effizientes Self-Hosting.
Die Positionierung ist klar: Hy3 ist das Effizienz-Play unter den chinesischen Open-Source-Modellen – deutlich kleiner als DeepSeek V4-Pro (1,6 Billionen Parameter) und GLM-5.2 (744 Milliarden), bei konkurrenzfähigen Ergebnissen in den meisten Disziplinen außer Coding.
Benchmarks
Laut Tencent und unabhängigen Auswertungen erreicht Hy3 unter anderem 90,4 auf GPQA Diamond, 78 % auf SWE-bench Verified, 57,9 % auf SWE-bench Pro und 84,2 auf BrowseComp. Bei anspruchsvoller Mathematik (MathArena Apex: 38,7 vs. 85,4 bei GPT-5.5) und beim Coding liegt das Modell hinter den westlichen Flaggschiffen und hinter GLM-5.2. Für die Modellgröße – nur 21B aktive Parameter – sind die Werte bemerkenswert.
Hy4-Preview: die nächste Generation
Mit Hy4-Preview hat Tencent am 28. August 2026 den Nachfolger als Open-Weights-Vorschau veröffentlicht (Hugging Face: tencent/Hy4-preview, zusätzlich als FP8-Variante tencent/Hy4-preview-FP8). Beide stehen laut Hugging-Face-Modellkarte unter Apache 2.0 – anders als bei Hy3 gibt es hier von Anfang an keine Territorialbeschränkung.
Eckdaten (Herstellerangaben):
- 770 Mrd. Gesamt-, 49 Mrd. aktive Parameter (MoE) – deutlich größer als Hy3
- Kontextfenster über 1 Mio. Token
- In einer internen Blind-Evaluation von Tencent (163 Experten, 203 Engineering-Aufgaben) erreicht Hy4-Preview 2,99 von 4,00 Punkten, knapp vor GLM-5.3 (2,92) und Kimi K3 (2,94)
- Integration in Tencents eigene Produkte WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao und ima bereits zum Start
- API über Tencent Cloud TokenHub: laut Anbieter rund 0,834 USD/1M Input, 2,50 USD/1M Output, 0,042 USD/1M Cache-Hit
Einordnung: Es handelt sich ausdrücklich um eine Preview, keine finale Vollversion – Die Vergleichswerte gegenüber GLM-5.3 und Kimi K3 stammen aus einer internen Tencent-Evaluation; eine unabhängige Drittbestätigung liegt uns nicht vor. Für produktive Self-Hosting-Einsätze empfehlen wir daher weiterhin Hy3 als etablierte, stabile Vollversion und beobachten die Weiterentwicklung von Hy4.
Verfügbarkeit und Kosten
Die Weights stehen auf Hugging Face und ModelScope bereit; als API ist Hy3 über Tencent Clouds TokenHub (ca. $0,18 Input / $0,59 Output pro 1M Tokens) und über OpenRouter verfügbar. In Tencents eigenem Ökosystem treibt Hy3 unter anderem den WeChat-Assistenten, Yuanbao und CodeBuddy an.
DSGVO und Datensouveränität: Self-Hosting ja, China-API mit Vorsicht
Für europäische Unternehmen gilt dieselbe Logik wie bei DeepSeek und Qwen: Interessant ist Hy3 vor allem als Open-Weights-Modell für den Eigenbetrieb. Unter Apache 2.0 lässt es sich in der eigenen Cloud-Umgebung hosten – etwa auf STACKIT, Azure oder AWS –, womit keine Daten an den Anbieter fließen und volle Datensouveränität besteht. Die API über Tencent Cloud bedeutet dagegen Datenverarbeitung durch einen chinesischen Anbieter und ist für personenbezogene oder vertrauliche Daten aus DSGVO-Sicht kritisch zu bewerten.
Wer die Lizenz prüft, sollte außerdem auf die Version achten: Nur die Vollversion vom 6. Juli 2026 sowie Hy4-Preview vom 28. August 2026 stehen unter Apache 2.0 – wer noch Artefakte der April-2026-Preview von Hy3 einsetzt, arbeitet unter der alten Community-Lizenz mit EU-Ausschluss.
Hyperscaler-Kataloge: Für Hunyuan haben wir kein natives Angebot auf AWS Bedrock (kein Modell-Eintrag in den Bedrock-Modellkarten), Google Vertex AI (die entsprechende Model-Garden-Dokumentationsseite liefert einen 404-Fehler) oder Azure AI Foundry gefunden. Anders als bei GLM, Kimi oder MiniMax ist Hunyuan damit weder direkt noch über Fireworks-Partnerschaften in den großen Hyperscaler-Katalogen sichtbar; Self-Hosting bleibt der einzige uns bekannte Weg zu EU-Datenverarbeitung.
Einordnung im China-Vergleich
| Modell | Größe (aktiv) | Lizenz | Besonderheit |
|---|---|---|---|
| Tencent Hy4-Preview | 770B (49B) | Apache 2.0 | Neuestes Modell, noch Preview-Status |
| Tencent Hy3 | 295B (21B) | Apache 2.0 | Effizienz, permissivste Lizenz |
| DeepSeek V4 | 1,6T (Pro) | MIT | Reasoning-Spitze der Open Models |
| GLM-5.2 | 744B | MIT | Coding-Stärke |
| Qwen 3.7 | API-only (Max) | proprietär (Max) | Alibaba-Ökosystem |
Integration mit CompanyGPT
Als Open-Weights-Modell lässt sich Hy3 – wie Llama, Qwen oder GptOSS – in eine selbst gehostete Plattform wie CompanyGPT integrieren und DSGVO-konform in der eigenen Cloud betreiben. Für die meisten Enterprise-Anwendungsfälle im DACH-Raum empfehlen wir weiterhin die etablierten Frontier-Modelle über EU-Endpunkte; Hy3 ist eine spannende Option für kosteneffiziente, souverän gehostete Workloads.
Für eine individuelle Beratung zur passenden Modellstrategie kontaktieren Sie innFactory AI Consulting.