已过期60% 置信事实精确时间

HY3引入了改进的抗幻觉技术、更可靠的工具调用能力，并使用更高质量后训练数据和强化的强化学习策略

2

来源数

60%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/13

首次发现

有效期至：2026/10/11(已过期)

来源

腾讯混元HY3深度评测：小体量开源模型如何逆袭大厂

bilibili硅谷神奇2026/7/7

相关事实

待验证fal使用新数据集对H3 Max进行后训练，重点强化了提示词遵循能力和视觉质量表现73% 相似待验证SWE-2基于Kimi K3进行后训练（post-trained），并采用强化学习（RL）方法，同时对成本与能力两个维度进行优化68% 相似待验证后训练优化包括指令微调、RLHF或DPO策略调整、系统提示词工程改进及工具调用和多模态融合能力强化68% 相似待验证EMODE使用三项机制支撑训练：正交专家引导（OEG）、语义-声学对齐（SAA）、门控多样性正则化（GDR）68% 相似待验证o3-mini-high经过强化学习推理训练，以较小规模实现了接近o1的推理能力68% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/495165

MCP

get_claim(id=495165)