Tencent · modelo de lenguaje
Hy3 preview: precio, contexto y benchmarks
Hy3 preview es el modelo de Tencent lanzado el 22 de abril de 2026. Cuesta 0,18 US$ por millón de tokens de entrada y 0,6 US$ de salida, con un contexto de 262,1 mil tokens. Por ahora no hay ninguna puntuación independiente publicada.
Lo que hay que saber de Hy3 preview
Tencent, con sede en China, puso Hy3 preview en línea el 22 de abril de 2026. Acepta texto como entrada y produce texto. Su ventana de contexto alcanza 262.144 tokens, más que el 58 % de los modelos del registro, y puede escribir hasta 235.929 tokens de una vez.
Está disponible desde hace unos 6 meses, lo suficiente para que sus precios y puntuaciones se hayan estabilizado.
Precio de Hy3 preview
En OpenRouter, Hy3 preview cuesta 0,18 US$ por millón de tokens de entrada y 0,6 US$ de salida. Contando tres tokens leídos por cada token escrito, su precio medio es de 0,285 US$ por millón, más caro que el 28 % de los modelos de pago (2,7 veces menos que la mediana de 0,76 US$).
Un ejemplo concreto: una tarea que envía 2.000 tokens (unas 1.500 palabras) y recibe 500 tokens de respuesta cuesta 0,0007 US$. Con 1.000 tareas al día, cuente 20 US$ al mes. La calculadora de precios rehace este cálculo con sus propios volúmenes.
Los tokens ya enviados y en caché se facturan a 0,06 US$ por millón.
Rendimiento y benchmarks
Epoch AI aún no publica un índice de capacidades para Hy3 preview. Por eso no mostramos ninguna nota de rendimiento inventada: solo el precio, el contexto y las funciones cuentan en su nota.
Funciones, privacidad y uso local
- Admite la llamada a herramientas: puede manejar un agente IA, llamar a API o a servidores MCP.
- Es un modelo de razonamiento: «piensa» antes de responder, lo que ayuda en tareas difíciles pero consume más tokens de salida.
Sus pesos son abiertos y se pueden descargar en Hugging Face (licencia other): puede ejecutarlo en sus propias máquinas sin enviar sus datos a terceros. Con 298.786.155.776 mil millones de parámetros, necesita unos 166.959.775.114 GB de memoria en cuantización de 4 bits. Comprobar con la calculadora de VRAM. Se descargó 81.647 veces en Hugging Face el mes pasado.
Otros modelos de Tencent
| Modelo | Lanzamiento | Precio medio | ECI |
|---|---|---|---|
| Hy4 preview | 28 ago 2026 | 1,13 US$ | — |
| Hy-MT2-1.8B | 20 ago 2026 | 0,08 US$ | — |
| Hy-MT2-30B-A3B | 20 ago 2026 | 0,13 US$ | — |
| Hy-MT2-7B | 19 ago 2026 | 0,13 US$ | — |
| Hy3 | 6 jul 2026 | 0,15 US$ | — |
| Hunyuan A13B Instruct | 8 jul 2025 | 0,25 US$ | — |
Veredicto
Nota calculada: 72/100, a partir de datos públicos (rendimiento, precio, contexto, funciones).
Puntos fuertes
- Precio bajo: más barato que el 72 % de los modelos de pago.
- Pesos abiertos: autoalojable, sus datos se quedan con usted.
Limitaciones
- Ninguna puntuación independiente publicada: rendimiento no verificable.
- Solo texto: no lee imágenes ni archivos.
Evítelo si…
- quiere alojarlo en un solo ordenador doméstico (≈ 166.959.775.114 GB necesarios en 4 bits).
Alternativas
- Qwen3 Coder Next0,29 US$
- Qwen3.6 35B A3B0,31 US$
- Qwen3.5-35B-A3B0,36 US$
- Mistral Small 40,26 US$
- Qwen3 VL 30B A3B Instruct0,26 US$
- Qwen3 Next 80B A3B Instruct0,34 US$
Comparativas y herramientas
Entender
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta Hy3 preview?
0,18 US$ por millón de tokens de entrada y 0,6 US$ de salida en OpenRouter (dato del 25 de octubre de 2026). Una tarea de 2.000 tokens leídos y 500 escritos cuesta 0,0007 US$.
¿Qué tamaño tiene el contexto de Hy3 preview?
262.144 tokens, unas 197.000 palabras, con un máximo de 235.929 tokens de salida.
¿Se puede usar Hy3 preview en local?
Sí, sus pesos están publicados con licencia other. Cuente unos 166.959.775.114 GB de memoria en 4 bits.
¿Sirve Hy3 preview para un agente IA?
Técnicamente sí: admite llamada a herramientas. Compruebe después su coste para su volumen.
¿Qué alternativas hay a Hy3 preview?
Los modelos más cercanos en precio y rendimiento son Qwen3 Coder Next, Qwen3.6 35B A3B y Qwen3.5-35B-A3B.
Artículos relacionados
- Mistral AI: modelos, precios y agentes25 de octubre de 2026
- Benchmark LLM: cómo interpretar las clasificaciones de modelos24 de octubre de 2026
- Ejecutar un LLM en local: hardware, software y límites24 de octubre de 2026
- ¿Modelos de código abierto o cerrados para sus agentes?5 de octubre de 2026
Neutralidad. Ningún enlace de afiliación. Ningún editor paga por ser evaluado, puntuado o clasificado. Las evaluaciones las dirige François Chollet, neutrales y factuales, y cada dato está fechado y con su fuente. Cómo puntuamos