Tencent hat letzte Woche Hy3 veröffentlicht — ein Mixture-of-Experts-Modell mit 295 Milliarden Parametern, von denen pro Token nur 21 Milliarden aktiv sind. Das Ergebnis: ein Modell, das auf dem Papier mit GPT-5.5 und Claude Opus konkurriert, aber einen Bruchteil der Rechenleistung braucht.
Was Hy3 kann
Die Architektur nutzt 192 Experten mit Top-8-Routing. Das bedeutet: Bei jedem Token feuern nur 8 der 192 Experten, der Rest bleibt inaktiv. Das spart Rechenkosten massiv — und erklärt, warum Tencent den API-Preis auf 1 Yuan pro Million Input-Tokens setzen kann.
Das Kontextfenster liegt bei 256.000 Tokens. In Benchmarks für Wissenschaft, Mathematik und allgemeines Reasoning schlägt Hy3 laut Tencent GPT-5.5 — nur beim Coding bleibt es hinter Z.ais GLM-5.2 zurück, das allerdings auch mehr als doppelt so viele Parameter hat.
Besonders bemerkenswert: Seit der Preview im April hat Tencent die Halluzinationsrate von 12,5 % auf 5,4 % gesenkt, Commonsense-Fehler fielen von 25,4 % auf 12,7 %. Das klingt nach internem Feedback — laut Tencent haben 50 Produktteams das Modell vor dem Release getestet.
Warum das relevant ist
Hy3 steht unter Apache 2.0. Das heißt: kommerziell nutzbar, selbst hostbar, fein-tunebar — ohne die geographischen Einschränkungen, die manche chinesischen Open-Source-Modelle in der Vergangenheit hatten.
Auf OpenRouter gibt es bereits eine kostenlose Route (tencent/hy3:free), die bis zum 21. Juli läuft.
Für den Markt bedeutet das: Nach DeepSeek und GLM-5.2 liefert jetzt auch Tencent ein Frontier-nahes Modell unter offener Lizenz. Die Kostenvorteile chinesischer Open-Source-Modelle werden zum ernsthaften Problem für Anthropic und OpenAI — wie die CNBC-Recherche von gestern gezeigt hat, nutzen bereits 30 bis 46 Prozent der US-Enterprise-API-Tokens chinesische Modelle.
Meine Einordnung
Hy3 ist kein DeepSeek-Moment — dafür fehlt der Überraschungseffekt. Aber es zeigt, dass die Welle chinesischer Open-Source-Modelle kein Einmaleffekt war. Tencent, Z.ai, Meituan — sie alle liefern inzwischen Modelle, die ‘gut genug’ für die meisten Enterprise-Aufgaben sind und dabei 60 bis 90 Prozent billiger als die US-Konkurrenz. Die Frage ist nicht mehr ob Unternehmen diese Modelle nutzen werden, sondern wie die Politik darauf reagiert.
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