Laguna S 2.1 contre Tencent Hy3 : Open Coder bon marché contre Efficient MoE de Tencent

Le modèle de Poolside Laguna S 2.1 (21 juillet 2026) est un MoE de codage à poids ouvert de 118B/8B actifs à 0,10 $ / 0,20 $ par million de tokens. de Tencent Hy3 (sorti le 6 juillet 2026) est le modèle Mixture-of-Experts de qualité production de Tencent Hunyuan — 295B paramètres totaux avec seulement 21B actifs par passage — proposé à 0,18 $ / 0,59 $ par million avec un contexte de 262K tokens. Les deux sont des modèles MoE priorisant l'efficacité — ce guide les compare sur le codage, les capacités générales, le prix, l'ouverture et l'adéquation.

Chaque chiffre est étiqueté par source. Les scores de codage de Laguna sont rapportés par Poolside ; les spécifications et le prix du Hy3 proviennent de sa page de modèle OrcaRouter. Les benchmarks et les prix évoluent — vérifiez avant de vous engager.

Verdict TL;DR. Tencent Hy3 est le généraliste le plus large : un MoE de 295B/21B actif avec un contexte de 262K, un raisonnement solide, une capacité de long-contexte et agentique, et un score rapporté de 84,2 sur BrowseComp, à 0,18 $ / 0,59 $. Laguna S 2.1 est le spécialiste du codage : Poolside rapporte qu'il mène les modèles à taille ouverte divulguée sur SWE-Bench Multilingual (78,5 %) à 0,10 $ / 0,20 $, avec des poids ouverts que vous pouvez auto-héberger — mais ses chiffres sont fournis par le vendeur et limités au codage. Choisissez Hy3 pour un travail large et à long contexte ; choisissez Laguna S 2.1 pour un travail à bas prix, auto-hébergeable et axé sur le codage.

Points clés

• Tencent Hy3 est le généraliste plus large. 295B/21B-active MoE, contexte 262K, raisonnement + force agentique.

• Laguna est un spécialiste du codage et légèrement moins cher. 0,10 $ / 0,20 $ contre 0,18 $ / 0,59 $ de Hy3, poids ouverts, auto-hébergeable.

• Les scores de Laguna sont gérés par le fournisseur et uniquement basés sur le codage ; les spécifications de Hy3 proviennent de sa page de modèle en direct.

• Les deux sont des MoE prioritaires en efficacité ; Laguna active ~8B, Hy3 ~21B par passage.

• Split : généraliste à long contexte large (Hy3) vs codeur ouvert au meilleur rapport qualité-prix (Laguna).

Les spécifications et le prix, côte à côte

• Fournisseur / licence — Laguna S 2.1 : Poolside, open-weight ; Tencent Hy3 : Tencent, API hébergée (compatible OpenAI).

• Prix par 1M (entrée / sortie) — Laguna S 2.1 : 0,10 $ / 0,20 $ ; Tencent Hy3 : 0,18 $ / 0,59 $.

• Architecture — Laguna S 2.1 : 118B total / ~8B actif MoE ; Tencent Hy3 : 295B total / 21B actif MoE (192 experts, routage top-8).

• Contexte — Laguna S 2.1 : classe 1M ; Tencent Hy3 : 262K tokens (texte en entrée, texte en sortie).

• Coding (fournisseur) — Laguna S 2.1 : SWE-Bench Multilingual 78,5 % (en tête pour la taille divulguée ouverte selon Poolside) ; Tencent Hy3 : codage général solide (BrowseComp 84,2 signalé).

Analyse approfondie de benchmark : généraliste MoE large vs codeur spécialisé par classe de poids

La force de Tencent Hy3 réside dans sa largeur et son efficacité à grande échelle : un MoE de 295 milliards de paramètres qui n'active que 21 milliards par passage, construit sur la lignée Hy3-preview avec un entraînement RL étendu pour le raisonnement, les contextes longs et les tâches agentiques — Tencent le positionne comme atteignant des résultats comparables à ceux de modèles phares plusieurs fois sa taille en paramètres, avec un score rapporté de 84,2 sur le benchmark de navigation/contexte long BrowseComp. Pour un travail général sur de longs documents, c'est un choix solide et rentable.

Le cas de Laguna S 2.1 est l'efficacité du codage et l'ouverture : Poolside rapporte 78,5 % sur SWE-Bench Multilingual (en tête des modèles open-weight avec taille divulguée) et de solides résultats DeepSWE/Terminal-Bench provenant d'un modèle ~8B actif à une fraction de centime par appel. Les réserves : chiffres fournis par le vendeur, pas d'indice d'intelligence indépendant, focalisation exclusive sur le codage, et Poolside concède que les modèles de frontière mènent encore plusieurs benchmarks. Donc Hy3 est le généraliste plus large avec beaucoup plus de paramètres actifs et un contexte réel plus long ; Laguna est le leader de catégorie de poids plus léger, axé sur le codage, open-weight. La question est de savoir si votre charge de travail est large et à contexte long (Hy3) ou centrée sur le codage et auto-hébergée (Laguna).

Mode de réflexion et coût

Les deux sont des MoEs axés sur l'efficacité et offrent un effort de raisonnement configurable — Laguna via la pensée/non-pensée, Hy3 via son paramètre d'effort de raisonnement. Côté prix, Laguna est un peu moins cher (0,10 $/0,20 $ contre 0,18 $/0,59 $) : un appel de 15 000 entrées / 3 000 sorties coûte environ 0,0021 $ sur Laguna contre 0,0045 $ sur Hy3 — les deux sont minimes. Les différences les plus importantes sont structurelles : Laguna est open-weight et auto-hébergeable (supprimant entièrement le coût par token pour le codage), tandis que Hy3 offre bien plus de paramètres actifs et un contexte de 262 K pour un travail étendu sur de longs documents. Pour une charge de travail dominée par le codage, sensible aux coûts ou aux données, Laguna l'emporte ; pour des tâches étendues avec de longs contextes, la capacité de Hy3 justifie sa prime modeste.

Comment accéder à chacun

Laguna S 2.1 est open-weight — hébergé à $0,10/$0,20 ou auto-hébergé depuis Hugging Face (poolside/Laguna-S-2.1). Tencent Hy3 est disponible via une API compatible OpenAI (ID du modèle tencent/hy3), et via OrcaRouter. Routez les deux derrière un seul endpoint compatible OpenAI — Laguna pour le trafic intensif en codage, Hy3 pour les travaux larges et longs contextes.

Trois scénarios du monde réel

1. Automatisation du codage à volume élevé

Laguna S 2.1 est spécialement conçue et la moins chère ici ; ses chiffres SWE-Bench Multilingual et DeepSWE ciblent exactement cette charge de travail, et l'auto-hébergement élimine le coût par token.

2. Charges de travail à long contexte et agentiques

Le contexte de 262K de Tencent Hy3, ses 21B de paramètres actifs et la force rapportée de BrowseComp en font le modèle unique le plus sûr lorsque les tâches nécessitent de grandes entrées, la navigation et l'utilisation d'outils.

3. Déploiements auto-hébergés et résidents des données

Les poids ouverts de Laguna vous permettent de garder le code propriétaire en interne — Hy3 est une API hébergée, donc pour le codage résident des données, Laguna est le facilitateur.

Quand ne pas utiliser chacun

Ne choisissez pas Laguna S 2.1 pour des tâches générales larges, à contexte long ou gourmandes en navigation — le modèle actif plus grand de Hy3 et son contexte de 262K couvrent plus. Ne choisissez pas Hy3 si l'objectif est le pur rapport codage/dollar ou l'auto-hébergement — Laguna est moins chère et en poids ouvert. Et considérez les chiffres de codage du fournisseur de Laguna comme provisoires.

Liste de contrôle des décisions

• Choisissez Laguna S 2.1 si : le codage est la charge de travail, le coût est critique, ou vous avez besoin d'un codeur auto-hébergeable qui surpasse sa catégorie de poids.

• Choisissez Tencent Hy3 si : vous voulez un généraliste MoE large, à long contexte et efficace, à un prix d'hébergement bas.

• Exécutez les deux si : routage du code vers Laguna et travail à contexte large/long vers Hy3, derrière un point de terminaison.

FAQ

Laguna S 2.1 est-il meilleur que Tencent Hy3 ?

Pour l'efficacité et l'ouverture du codage, Poolside rapporte que Laguna mène dans sa catégorie de poids ouvert, et il est auto-hébergeable. Pour un travail large et à long contexte, Hy3 est un MoE plus grand (295B/21B actifs) avec un contexte de 262K. Spécialiste du codage vs généraliste.

Lequel est moins cher ?

Laguna S 2.1 (0,10$/0,20$) est un peu moins cher que Hy3 (0,18$/0,59$), et Laguna peut être auto-hébergé pour supprimer le coût par jeton.

Puis-je auto-héberger l'un ou l'autre ?

Laguna S 2.1 oui (poids ouverts sur Hugging Face) ; Tencent Hy3 est une API hébergée.

Qu'est-ce que Tencent Hy3 ?

Hy3 est le MoE de qualité production de Tencent Hunyuan — 295B de paramètres au total, 21B actifs par passage (192 experts, routage top-8), contexte 262K, texte en entrée / texte en sortie, publié le 6 juillet 2026.

Est-ce que Laguna a un score indépendant ?

Pas encore — ses scores de codage sont rapportés par Poolside. Les spécifications et le prix du Hy3 proviennent de sa page de modèle OrcaRouter en direct.

Laquelle devrait choisir une startup de codage ?

Pour les fonctionnalités de codage sensibles aux coûts ou auto-hébergées, Laguna S 2.1 ; ajoutez Hy3 si vous avez également besoin d'une capacité large et à long contexte.

Puis-je exécuter les deux ensemble ?

Oui — acheminez le codage vers Laguna et le travail général/long contexte vers Hy3 via un seul point de terminaison compatible OpenAI.

En résumé

Tencent Hy3 est un généraliste MoE large et efficace — 295B total / 21B actifs, un contexte de 262K, et un score rapporté de 84,2 sur BrowseComp — à un prix d'hébergement bas de 0,18 $/0,59 $, le modèle unique le plus sûr lorsque votre charge de travail nécessite de l'étendue et un long contexte. Laguna S 2.1 est le spécialiste du codage : Poolside rapporte qu'il mène les modèles ouverts à taille divulguée sur SWE-Bench Multilingual (78,5 %) à 0,10 $/0,20 $, avec des poids ouverts que vous pouvez héberger vous-même — bien que ses chiffres soient fournis par le vendeur et uniquement pour le codage. Pour un codage bon marché et auto-hébergé, Laguna ; pour un travail à large contexte long, Tencent Hy3. Acheminez les deux — et tous les modèles phares concurrents — via un seul point de terminaison compatible OpenAI chez OrcaRouter.