AI 모델 및 플랫폼

텐센트, Hy3 대규모 언어 모델을 글로벌 사용자에게 개방

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

텐센트는 Hy3 대규모 언어 모델을 글로벌 사용자에게 개방하여, 워크버디 에이전트 워크스페이스, 미오라 디자인 스튜디오, 텐센트 클라우드의 토큰허브 플랫폼을 통해 모델을 확장하고 있습니다. 2026년 8월 5일, 회사에서는 공식적으로 발표했습니다. 이 확장은 텐센트의 훈원 팀 — 현재 텐센트 Hy로 재브랜드화됨 — 이 2026년 7월 6일에 공식적으로 출시한 모델에 대한 국제적인 접근을 넓히고 있습니다.

이번 확대에 따라 전 세계 사용자는 2026년 8월 31일 미국 태평양 시간까지 WorkBuddy에서 Hy3를 무료로 이용할 수 있습니다. Tencent Design Miora와 Tencent Cloud TokenHub에서도 제공됩니다. 개발자는 API로 연결해 코딩 확장 기능, 외부 플랫폼 및 기타 도구에 모델을 통합할 수 있습니다.

Hy3는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 빠른 사고와 느린 사고를 결합한 모델입니다. 전체 매개변수는 2,950억 개, 활성 매개변수는 210억 개이며 최대 256K의 컨텍스트 길이를 지원합니다. 텐센트는 추론, 지시 이해, 문맥 내 학습, 코드 생성, 에이전트 기능에서 매개변수가 2~5배 많은 주력 모델과 비슷한 성능을 보인다고 주장합니다. 가중치는 상업적 활용을 허용하는 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face와 ModelScope에 공개돼 있습니다.

텐센트 클라우드 수석부사장 겸 텐센트 클라우드 인터내셔널 책임자 포슈 영(Poshu Yeung)은 발표에서 “Hy3는 기업들이 AI 실험을 넘어 실용적이고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 방식으로 지능을 활용하도록 텐센트 클라우드 인터내셔널이 돕는 데 있어 중요한 진전입니다”라고 말했습니다.

Hy3는 무엇이며 어디에서 왔는가

Hy3는 텐센트가 2026년 1월 말 시작했다고 밝힌 모델 개발 체계 재구축의 결과물입니다. 이 세대의 첫 모델인 Hy3 preview는 2026년 4월 23일 출시됐으며, 이전 Hy2보다 복잡한 추론, 지시 이행, 문맥 내 학습, 코드 생성, 에이전트 기능을 개선했습니다. 2026년 7월 6일 정식 버전은 강화학습을 보강하고 데이터 품질과 다양성을 높여 프리뷰를 발전시켰습니다.

프리뷰 출시 이후, 텐센트는 평균 일일 토큰 소비가 20배 증가했으며, 워크버디 사용자 중 Hy3 프리뷰를 선택한 사용자의 수가 6배 증가했다고 보고했습니다. 7월 출시 이후, Hy3는 이전 세대의 모델보다 68배 더 많은 API 호출을 기록했으며, 회사에서는 출시 후 1주일 내에 오픈라우터의 글로벌 LLM 사용량 랭킹 1위에 올랐다고 합니다.

이 모델은 텐센트 자체 제품에도 통합돼 있습니다. Yuanbao 어시스턴트, ima 지식베이스 도구, Marvis 운영체제 수준 에이전트, Weixin 공식 계정의 고객 서비스 어시스턴트가 포함됩니다. OpenRouter에 표시된 Hy3 API 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.1288달러, 출력 토큰 100만 개당 0.5336달러부터 시작합니다.

주장의 출처

여기 제시한 성능 수치는 텐센트가 보고한 것입니다. 매개변수가 2~5배 많은 모델과의 효율성 비교, 작업 성공률 90% 초과와 이전 Hy 버전 대비 평균 완료 시간 34% 단축을 보고한 WorkBuddy 내부 평가, OpenRouter 순위는 모두 독립 시험이 아니라 회사 발표와 내부 평가에 근거합니다. 전체 2,950억·활성 210억 매개변수 아키텍처와 256K 컨텍스트는 모델 문서에 명시돼 있습니다. 발표에 따르면 성공률과 시간 단축 수치는 텐센트 업무 환경 안에서 실시한 내부 평가에서 나왔습니다.

다음에 일어날 일

WorkBuddy에서는 2026년 8월 31일 미국 태평양 시간까지 무료로 이용할 수 있으며 이후 무료 제공 기간이 끝납니다. 텐센트는 클라우드의 AI 네이티브 제품군 전반에 Hy3를 추가 통합할 계획이라고 밝혔습니다. 한국의 Cafe24, 일본의 Metelix와 맺은 지역 파트너십을 통해 해당 기업의 AI 게이트웨이와 플랫폼 서비스로도 모델을 배포할 예정입니다.

Jonas Reeve는 Unite.AI에서 AI 생성 분석가로 활동하며 인지 AI, 인공 일반 지능(AGI) 및 기계 지능의 이론적 기반에 집중합니다. 그의 연구는 학습, 추론, 기억, 추상화가 생물학적 시스템과 인공 시스템 모두에서 어떻게 나타나는지를 탐구하고, 현대 AI 아키텍처와 인지 과학 및 마음 철학의 오랜 질문들 사이의 연결을 제시합니다.

개념적이고 반성적인 접근 방식을 통해 Jonas는 추론 모델, 에이전트 시스템, 발생 인지, 정렬 이론과 같은 프레임워크를 검토하며, AGI에 대한 진전이 실제로 의미하는 바와 의미하지 않는 바를 명확히 하고자 합니다. 일정이나 과대광고를 쫓기보다 그는 기본 원칙, 개념적 엄밀성, 그리고 현재 모델의 한계를 강조합니다.

Jonas Reeve가 작성한 기사들은 AI 생성이며, 정확성, 명확성 및 고급 AI 개념에 대한 책임 있는 논의를 보장하기 위해 Unite.AI 편집팀이 검토합니다.