Tencent mở mã nguồn mô hình AI Hy3 với giá chỉ 1 NDT/triệu token

Hy3 của Tencent đạt hiệu suất tương đương các mô hình lớn gấp năm lần trong khi định giá truy cập API chỉ bằng một phần nhỏ so với đối thủ Mỹ, làm leo thang cuộc chiến giá cả tại thị trường AI Trung Quốc.

Tencent Holdings đã phát hành mô hình AI Hy3 theo giấy phép nguồn mở Apache 2.0, đạt hiệu suất tương đương các mô hình có số tham số gấp hai đến năm lần trong khi định giá truy cập API ở mức 1 NDT mỗi triệu token đầu vào — chỉ bằng một phần nhỏ so với các dịch vụ hàng đầu của Mỹ.

"Hy3 thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình Trung Quốc có trọng số mở và các hệ thống tiên tiến lớn hơn nhiều thông qua việc mở rộng tính toán học tăng cường (reinforcement learning) và dữ liệu hậu huấn luyện chất lượng cao hơn," đội ngũ Hunyuan của Tencent cho biết trong một tuyên bố.

Mô hình này cải thiện khả năng suy luận, năng lực tác nhân và các tác vụ ngữ cảnh dài so với phiên bản tiền nhiệm. Giá API là 1 NDT (0,14 USD) mỗi triệu token đầu vào và 4 NDT mỗi triệu token đầu ra, với đầu vào được lưu cache ở mức 0,25 NDT. Để so sánh, OpenAI tính 15 USD mỗi triệu token đầu vào cho GPT-5.5 và Anthropic tính 3 USD mỗi triệu cho Claude Opus 4.8, theo bảng giá công bố. Hy3 đã được phát hành trên GitHub, HuggingFace, ModelScope và GitCode.

Việc phát hành này làm gia tăng cạnh tranh trên thị trường AI Trung Quốc, nơi Tencent, Qwen của Alibaba, ERNIE của Baidu và Doubao của ByteDance đang tranh giành sự chấp nhận của các nhà phát triển. Chiến lược trọng số mở và định giá mạnh tay của Tencent có thể gây áp lực lên các đối thủ và thúc đẩy việc doanh nghiệp áp dụng hệ sinh thái đám mây của hãng, vốn cạnh tranh với Alibaba Cloud và Huawei Cloud. Tencent đang giao dịch ở mức khoảng 18 lần thu nhập dự phóng.

Hy3 So Sánh Thế Nào Với Các Đối Thủ Trung Quốc

Tuyên bố của Hy3 về việc đạt hiệu suất tương đương các mô hình lớn gấp hai đến năm lần đặt nó ngang hàng với các bản phát hành gần đây của Trung Quốc đã thu hẹp khoảng cách với các mô hình tiên tiến của Mỹ. GLM-5.2 của Z.ai, một mô hình trọng số mở 750 tỷ tham số, xếp thứ hai trên chuẩn mã hóa Code Arena và hoạt động với chi phí chỉ bằng khoảng một phần sáu so với các mô hình tiên tiến đóng của Mỹ, theo Artificial Analysis. V4-Pro của DeepSeek và Qwen3.7-Max của Alibaba cũng đã thể hiện hiệu suất cạnh tranh, với Trung tâm Tiêu chuẩn và Đổi mới AI ước tính khoảng cách giữa các mô hình hàng đầu của Mỹ và DeepSeek V4 Pro là khoảng tám tháng.

Các phòng thí nghiệm Trung Quốc đã được hưởng lợi từ chưng cất tri thức (knowledge distillation) — sử dụng các mô hình mạnh hơn để huấn luyện các mô hình nhỏ hơn — và một cộng đồng nghiên cứu trọng số mở đang phát triển, cho phép áp dụng nhanh chóng các phương pháp tốt nhất. Tencent không tiết lộ số tham số chính xác hoặc chi phí huấn luyện của Hy3.

Lợi Thế Giá Cả và Các Giới Hạn

Các mô hình AI Trung Quốc có chi phí truy cập rẻ hơn đáng kể so với các mô hình đóng của Mỹ. Chi phí huấn luyện V3 của DeepSeek vào khoảng 5,6 triệu USD, chỉ bằng một phần nhỏ so với hàng tỷ USD mà OpenAI và Anthropic đã chi. Định giá API Hy3 của Tencent tiếp nối xu hướng này, có khả năng biến nó thành lựa chọn mặc định cho các nhà phát triển và startup nhạy cảm về chi phí.

Tuy nhiên, chiến lược trọng số mở đi kèm với những đánh đổi. Các phòng thí nghiệm Trung Quốc phát hành mô hình mở sẽ không thu thập được dữ liệu tương tác người dùng khi mô hình được triển khai thông qua bên thứ ba, hạn chế khả năng xây dựng vòng phản hồi và kiếm tiền từ việc sử dụng. Các công ty Mỹ như OpenAI, Anthropic và Google được hưởng lợi từ các sản phẩm tích hợp — ChatGPT, Claude, Gemini — tạo ra dữ liệu độc quyền, doanh thu đăng ký và sự khóa chặt nền tảng.

Đối với Tencent, việc phát hành Hy3 phục vụ hai mục đích: xây dựng hệ sinh thái nhà phát triển trên toàn cầu đồng thời giảm gánh nặng tính toán suy luận thông qua lưu trữ bên thứ ba. Giấy phép Apache 2.0 của mô hình cho phép sử dụng thương mại, sửa đổi và phân phối lại, hạ thấp rào cản cho các doanh nghiệp có thể e ngại việc gửi dữ liệu đến máy chủ Trung Quốc.

Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.