Tencent, 오픈소스 모델 Hy3 공개 — Apache 2.0으로 공개한 MoE 모델의 성능과 가격

2026년 7월, Tencent가 자사의 오픈소스 MoE 모델 Hy3를 정식 공개했습니다. Hy3는 비슷한 크기의 모델 대비 더 높은 성능을 목표로 하면서, 2~5배 많은 파라미터를 가진 플래그십 오픈소스 모델과도 경쟁 가능한 수준으로 평가받고 있습니다. 이번 글에서는 Hy3의 핵심 특징과 성능, 그리고 라이선스·가격 전략을 정리합니다.

1. Hy3는 무엇이 다른가

Tencent는 4월 말 Hy3 preview를 출시한 뒤 50개 이상 제품에서 피드백을 수집하고, 더 높은 품질의 데이터로 후훈련을 확장해 정식 Hy3를 공개했습니다. 새 모델은 추론, 에이전트형 작업, 긴 컨텍스트 작업에서 개선되었으며, 코딩·오피스 업무·금융 모델링·프론트엔드 디자인·게임 개발 같은 생산성 영역에서 진전이 있었습니다.

특히 270명 전문가가 실제 업무 과제로 진행한 블라인드 평가에서 Hy3는 2.67/4를 기록했고, GLM-5.1은 2.51/4였습니다. 우위는 프론트엔드 개발, 데이터 및 스토리지, CI/CD 작업에서 가장 크게 나타났습니다.

2. 제품 신뢰성 개선

Tencent는 "벤치마크만으로 모델 유용성을 충분히 포착하기 어렵다"고 보고, 실제 제품 피드백을 바탕으로 다음 개선을 적용했습니다.

• 도구 호출과 출력 형식 안정성 강화 — 도구 설정과 출력 제약을 프로덕션 수준으로 정렬
• 도구 호출 오류 복구와 전반적 효율 개선 — CodeBuddy, Cline, KiloCode 같은 서로 다른 에이전트 스캐폴딩에서 SWE-Bench Verified 정확도 변동폭이 4% 이내로 유지됨
• 지식과 환각 방지 강화 — 내부 평가에서 환각률 12.5% → 5.4%, 상식 오류율 25.4% → 12.7%, 다회전 테스트 이슈율 17.4% → 7.9%로 감소
• 긴 컨텍스트 유지와 다회전 의도 추적 개선 — MRCR 같은 긴 대화 평가에서도 개선 확인

WorkBuddy 내부 테스트에서는 Hy3 preview 대비 작업 성공률이 72% → 90%, 평균 완료 시간은 34% 감소했습니다. GLM-5.2와 비교한 일부 일반 작업에서는 토큰 효율도 더 높았는데, 문서 처리에서 47.4%, 프레젠테이션 생성에서 49% 적은 토큰을 사용했습니다.

3. 라이선스와 배포 채널

Hy3는 Apache 2.0 라이선스로 공개되었습니다. 배포 채널은 다음과 같습니다.

• GitHub
• HuggingFace
• ModelScope
• AtomGit

즉, 상업적 이용을 포함한 자유로운 사용이 가능하며, 4대 글로벌 오픈소스 플랫폼 모두에서 받아 쓸 수 있습니다.

4. API 가격 전략

하드웨어-소프트웨어 공동 최적화로 API 가격을 대폭 낮췄습니다. 100만 토큰당 가격은 다음과 같습니다.

| 구분 | 가격 (RMB) |

|---|---|

| 입력 | 1 |

| 출력 | 4 |

| 캐시 입력 | 0.25 |

이는 동급 오픈소스 모델 대비 매우 공격적인 가격 책정으로, 중국 LLM 시장에서 가격 경쟁이 한 단계 더 격화될 가능성이 있습니다.

5. 전망

Hy3의 등장은 오픈소스 LLM 생태계에 두 가지 시사점을 던집니다. 첫째, post-training 데이터 품질이 모델 성능 차별화의 핵심으로 부상하고 있다는 점입니다. 4월 preview 대비 4개월 만의 피드백 루프만으로 환각률을 절반 이하로 떨어뜨린 사례는 그 좋은 예입니다. 둘째, MoE + Apache 2.0 + 저가 API의 조합이 플래그십 오픈소스 모델의 새로운 표준이 될 가능성이 있습니다. 자체 호스팅이 필요한 사용자든 API로 붙이든, Hy3는 비용 대비 성능 옵션으로 강력한 후보입니다.

요약

• Tencent가 MoE 모델 Hy3를 Apache 2.0으로 공개 (GitHub, HuggingFace, ModelScope, AtomGit)
• 270명 블라인드 평가 2.67/4로 GLM-5.1(2.51/4) 앞섬 — 프론트엔드·데이터·CI/CD에서 우위
• 환각률 12.5% → 5.4%, 작업 성공률 72% → 90%, 완료 시간 34% 감소
• API 가격: 입력 1 RMB / 출력 4 RMB / 캐시 입력 0.25 RMB (100만 토큰당)