Hace un tiempo que el mundo de los modelos de lenguaje grande se había convertido en una carrera por ver quién mete más parámetros. Más gigabytes, más VRAM, más clusters de GPUs que consumen como una ciudad entera. Pero de repente llega Tencent y te demuestra que no siempre más es mejor.
Hy3: el underdog de 295 mil millones
La noticia es simple pero potente: Tencent liberó Hy3, un modelo de IA con 295 mil millones de parámetros en total (de los cuales solo 21 mil millones están activos por cada consulta), bajo licencia Apache 2.0. Eso significa que lo puedes bajar, adaptar y usar para lo que quieras, sin restricciones de región ni trámites legales que te hagan perder la pega.
El dato que me llamó la atención es que este modelo es menos de la mitad del tamaño del GLM-5.2 de Zhipu AI, que pesa alrededor de 744 mil millones de parámetros con 40 mil millones activos. Y aun así, Hy3 le gana en varias áreas clave.
Dónde gana y dónde pierde
Si eres de los que usan IA para programar, acá te tengo una mala noticia: en coding puro, GLM-5.2 sigue siendo el rey. Las pruebas de SWE-bench y Terminal-Bench muestran ventajas claras para el modelo de Zhipu. Pero si tu changa implica búsquedas, agentes y orquestación de herramientas, ahí Hy3 se pone la chaqueta.
En agentic search, BrowseComp y DeepSearchQA, Hy3 supera a todos los modelos open source de la tabla de Tencent. En MCP-Atlas (tool orchestration) y ClawEval también lidera. Y lo más importante para la pega real: Tencent reporta que la tasa de alucinaciones bajó del 12,5% al 5,4%, y los errores de sentido común se redujeron a la mitad.
Eso es clave. Prefiero un modelo que no invente datos antes que uno que escriba código perfecto pero te tire una respuesta inventada con cara de seguro.
La importancia del hardware y la licencia
Otro punto que me parece bacán es que Hy3 está diseñado para correr en GPUs H20-3e, esas que Nvidia fabricó para cumplir con las restricciones de exportación a China. Es decir, un modelo optimizado para hardware limitado. Eso se traduce en que, si lo pones en un datacenter con H100s o H200s disponibles en cualquier lado, vuela.
Y la licencia Apache 2.0 es la cereza del pastel. No más restricciones para la UE o Corea del Sur. No más nervios del equipo legal revisando términos mientras los ingenieros ya tienen el modelo funcionando en staging. Es open source de verdad, no de marketing.
Mi opinión
Para mí, Hy3 representa lo que debería ser la carrera de la IA: no ver quién gasta más plata en clusters, sino quién hace más con menos. Es un modelo pensado para producción, para equipos que ya se quemaron con demos impresionantes que después fallan en el mundo real.
No creo que sea el modelo para todo. Si necesitas coding heavy, probablemente GLM-5.2 siga siendo tu opción. Pero si buscas algo que corra en infraestructura más modesta, que no alucine tanto y que no te complique la vida legal, Hy3 es una alternativa seria.
Y cachai, en una industria obsesionada con números grandes, es bueno ver a alguien apostar por la eficiencia.
Fuente de inspiración: Tencent’s Apache-licensed Hy3 takes on GLM-5.2 at half the size — and wins everywhere except coding
