Laguna S 2.1 대 Tencent Hy3: 저렴한 오픈 코더 대 텐센트의 효율적인 MoE

Poolside의 Laguna S 2.1 (2026년 7월 21일)은 오픈 가중치 118B/8B 활성 코딩 MoE로, 100만 토큰당 $0.10 / $0.20입니다. Tencent의 Hy3 (2026년 7월 6일 출시)는 Tencent Hunyuan의 프로덕션 등급 Mixture-of-Experts 모델로, 총 295B 파라미터에 패스당 21B만 활성화됩니다. 262K 토큰 컨텍스트로 100만 토큰당 $0.18 / $0.59에 가격이 책정되었습니다. 두 모델 모두 효율성 우선의 MoE 모델이며, 이 가이드는 코딩, 일반 능력, 가격, 개방성 및 적합성을 비교합니다.

모든 수치는 출처별로 표시됩니다. Laguna의 코딩 점수는 Poolside가 보고한 것이며, Hy3의 사양과 가격은 OrcaRouter 모델 페이지에서 가져왔습니다. 벤치마크와 가격은 변동될 수 있으니 확정 전에 확인하세요.

TL;DR 결론. Tencent Hy3는 더 넓은 범용 모델입니다: 295B/21B 활성 MoE, 262K 컨텍스트, 강력한 추론 능력, 긴 컨텍스트 및 에이전트 기능, BrowseComp에서 84.2점 기록, 가격 $0.18/$0.59. Laguna S 2.1은 코딩 전문 모델입니다: Poolside에 따르면 공개된 규모가 알려진 모델 중 SWE-Bench Multilingual(78.5%)에서 선두를 달리며, 가격은 $0.10/$0.20, 직접 호스팅할 수 있는 오픈 가중치를 제공합니다. 하지만 이 수치는 벤더가 실행한 것이며 코딩 전용입니다. 광범위하고 긴 컨텍스트 작업에는 Hy3를, 저렴하고 자체 호스팅 가능한 코딩 중심 작업에는 Laguna S 2.1을 선택하세요.

주요 시사점

• Tencent Hy3는 보다 광범위한 범용 모델이다. 295B/21B-active MoE, 262K 컨텍스트, 추론 및 에이전트 능력이 특징이다.

• Laguna는 코딩 전문가이며 약간 더 저렴합니다. $0.10/$0.20 대 Hy3의 $0.18/$0.59, 오픈 가중치, 자체 호스팅 가능.

• 라구나의 점수는 벤더 운영 및 코드 전용입니다; Hy3의 사양은 라이브 모델 페이지에서 가져옵니다.

둘 다 효율성을 우선시하는 MoE입니다; Laguna는 패스당 약 8B, Hy3는 약 21B를 활성화합니다.

• 분할: 광범위한 긴 컨텍스트 일반주의자(Hy3) 대 최고 가성비 오픈 코더(Laguna).

사양과 가격, 나란히

• 벤더 / 라이선스 — Laguna S 2.1: Poolside, 오픈웨이트; Tencent Hy3: Tencent, 호스팅 API (OpenAI 호환).

• 1M당 가격 (입력/출력) — Laguna S 2.1: $0.10 / $0.20; Tencent Hy3: $0.18 / $0.59.

• 아키텍처 — Laguna S 2.1: 총 118B / 약 8B 활성 MoE; Tencent Hy3: 총 295B / 21B 활성 MoE (192개 전문가, top-8 라우팅).

• 맥락 — Laguna S 2.1: 1M-class; Tencent Hy3: 262K 토큰 (텍스트 입력, 텍스트 출력).

• 코딩 (벤더) — 라구나 S 2.1: SWE-Bench Multilingual 78.5% (Poolside 기준 오픈 공개 크기 리드); 텐센트 Hy3: 강력한 일반 코딩 (BrowseComp 84.2 보고됨).

벤치마크 심층 분석: 광범위한 MoE 범용 모델 대 가중치 클래스 코더

Tencent Hy3의 강점은 규모에서의 폭과 효율성입니다. 패스당 21B만 활성화하는 295B 파라미터 MoE로, Hy3-preview 라인을 기반으로 추론, 장기 컨텍스트 및 에이전트 작업을 위해 확장된 RL 훈련을 적용했습니다. Tencent는 이 모델이 파라미터 크기가 몇 배 더 큰 플래그십 모델과 견줄 만한 결과를 달성한다고 평가하며, BrowseComp 브라우징/장기 컨텍스트 벤치마크에서 84.2점을 기록했다고 보고했습니다. 긴 문서를 다루는 폭넓은 작업에서 강력하고 비용 효율적인 선택입니다.

Laguna S 2.1의 강점은 코딩 효율성과 개방성입니다. Poolside는 SWE-Bench Multilingual에서 78.5%를 기록했으며(공개된 규모의 선도 모델 중 최고), 약 8B 활성 매개변수 모델로 DeepSWE/Terminal-Bench에서도 뛰어난 결과를 저렴한 비용(호출당 1센트 미만)으로 달성했습니다. 단점: 벤더 측 수치, 독립적인 Intelligence Index 부재, 코딩 전용 초점, 그리고 Poolside도 최첨단 모델이 여전히 여러 벤치마크에서 앞서고 있음을 인정합니다. 따라서 Hy3는 훨씬 더 많은 활성 매개변수와 더 긴 실제 컨텍스트를 가진 광범위한 범용 모델이고, Laguna는 더 가볍고 코딩에 특화된 오픈 웨이트 체급 리더입니다. 문제는 당신의 워크로드가 광범위하고 긴 컨텍스트(Hy3)인지, 아니면 코딩 중심의 자체 호스팅(Laguna)인지입니다.

사고 모드 및 비용

둘 다 효율성을 우선시하는 MoE이며, 둘 다 구성 가능한 추론 노력을 제공합니다 — Laguna는 생각/비생각을 통해, Hy3는 추론 노력 설정을 통해. 가격 면에서 Laguna가 약간 더 저렴합니다 ($0.10/$0.20 대비 $0.18/$0.59): Laguna의 15,000 입력 / 3,000 출력 호출은 약 $0.0021인 반면, Hy3의 경우 약 $0.0045입니다 — 둘 다 미미합니다. 더 큰 차이점은 구조적입니다: Laguna는 오픈 웨이트이며 자체 호스팅이 가능하여 (코딩에 대한 토큰당 비용을 완전히 제거), 반면 Hy3는 훨씬 더 많은 활성 매개변수와 262K 컨텍스트를 제공하여 광범위하고 긴 문서 작업에 적합합니다. 코딩 중심의 비용 또는 데이터에 민감한 워크로드의 경우 Laguna가 승리하며; 광범위한 긴 컨텍스트 작업의 경우 Hy3의 용량이 적당한 프리미엄을 정당화합니다.

각각에 액세스하는 방법

Laguna S 2.1은 오픈 가중치(open-weight)입니다 — $0.10/$0.20에 호스팅되거나 Hugging Face(poolside/Laguna-S-2.1)에서 자체 호스팅할 수 있습니다. Tencent Hy3는 OpenAI 호환 API(모델 ID tencent/hy3)와 OrcaRouter를 통해 사용할 수 있습니다. 두 모델을 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에 라우팅하세요 — 코딩 중심 트래픽에는 Laguna, 광범위하고 긴 컨텍스트 작업에는 Hy3를 사용합니다.

세 가지 실제 시나리오

1. 대량 코딩 자동화

Laguna S 2.1은 목적에 맞게 제작되었으며 여기서 가장 저렴합니다; SWE-Bench Multilingual 및 DeepSWE 수치는 정확히 이 작업 부하를 대상으로 하며, 자체 호스팅은 토큰당 비용을 제거합니다.

2. 긴 컨텍스트 및 에이전트 워크로드

Tencent Hy3의 262K 컨텍스트, 21B 활성 파라미터 및 보고된 BrowseComp 강점은 대규모 입력, 브라우징 및 도구 사용이 필요한 작업에서 더 안전한 단일 모델로 만듭니다.

3. 자체 호스팅, 데이터 상주 배포

라구나의 오픈 가중치를 사용하면 독점 코드를 사내에 유지할 수 있습니다. Hy3는 호스팅 API이므로 데이터 상주 코딩의 경우 라구나가 이를 가능하게 합니다.

각각을 사용하지 말아야 할 때

광범위하고 긴 컨텍스트 또는 브라우징이 많은 일반 작업에는 Laguna S 2.1을 선택하지 마세요. Hy3의 더 큰 활성 모델과 262K 컨텍스트가 더 많은 부분을 커버합니다. 순수한 코딩 효율성 대비 비용이나 자체 호스팅이 목표라면 Hy3를 선택하지 마세요. Laguna는 더 저렴하고 오픈 가중치입니다. 그리고 Laguna의 벤더 코딩 수치는 잠정적인 것으로 간주하세요.

결정 체크리스트

• 다음과 같은 경우 Laguna S 2.1을 선택하십시오: 코딩이 작업 부하이고, 비용이 중요하거나, 자체 호스팅이 가능한 중량급을 능가하는 코더가 필요한 경우.

• Tencent Hy3를 선택하세요: 저렴한 호스팅 가격으로 광범위하고 긴 컨텍스트를 가진 효율적인 MoE 일반론자를 원한다면.

• 두 가지 모두 실행: 라우트 코딩은 Laguna로, 광범위/장기 컨텍스트 작업은 Hy3로, 단일 엔드포인트 뒤에서.

자주 묻는 질문

Laguna S 2.1이 Tencent Hy3보다 더 나은가요?

코딩 효율성과 개방성을 위해 Poolside는 Laguna가 자체 오픈 웨이트 클래스를 선도하며 자체 호스팅이 가능하다고 보고합니다. 광범위하고 긴 컨텍스트 작업의 경우 Hy3는 더 큰 MoE(295B/21B 활성)로 262K 컨텍스트를 제공합니다. 코딩 전문가 vs 범용 모델입니다.

어느 게 더 싸요?

Laguna S 2.1($0.10/$0.20)는 Hy3($0.18/$0.59)보다 약간 저렴하며, Laguna는 자가 호스팅이 가능하여 토큰당 비용을 없앨 수 있습니다.

둘 중 하나를 자체 호스팅할 수 있나요?

Laguna S 2.1 예 (Hugging Face에서 오픈 가중치); Tencent Hy3는 호스팅 API입니다.

Tencent Hy3는 무엇인가?

Hy3는 Tencent Hunyuan의 프로덕션 등급 MoE입니다 — 총 295B 파라미터, 패스당 21B 활성화 (192개 전문가, top-8 라우팅), 262K 컨텍스트, 텍스트 입력/텍스트 출력, 2026년 7월 6일 출시.

라구나에 독립적인 점수가 있나요?

아직 아닙니다 — 코딩 점수는 Poolside에서 보고한 것입니다. Hy3의 사양과 가격은 실시간 OrcaRouter 모델 페이지에서 가져왔습니다.

코딩 스타트업은 어떤 것을 선택해야 할까?

비용에 민감하거나 자체 호스팅 코딩 기능의 경우 Laguna S 2.1; 광범위하고 긴 컨텍스트 기능도 필요하면 Hy3를 추가하세요.

둘 다 함께 실행할 수 있나요?

예 — 코딩은 Laguna로, 일반/장문맥 작업은 Hy3로, 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 라우팅합니다.

결론

Tencent Hy3는 효율적이고 광범위한 MoE 범용 모델입니다 — {{1}}총 295B / 활성 21B{{/1}}, {{2}}262K 컨텍스트{{/2}}, 그리고 보고된 {{3}}BrowseComp에서 84.2{{/3}} — 저렴한 호스팅 가격 {{4}}$0.18/$0.59{{/4}}로, 워크로드에 폭과 긴 컨텍스트가 필요할 때 더 안전한 단일 모델입니다. Laguna S 2.1은 {{5}}코딩 전문가{{/5}}입니다: Poolside는 규모가 공개된 오픈 모델 중 {{6}}SWE-Bench Multilingual (78.5%){{/6}}에서 선두를 달리고 있다고 보고하며, {{7}}$0.10/$0.20{{/7}}의 가격에, {{8}}직접 호스팅할 수 있는 오픈 가중치{{/8}}를 제공합니다 — 하지만 그 수치는 {{9}}공급업체 실행 및 코딩 전용{{/9}}입니다. {{10}}저렴하고 셀프 호스팅 가능한 코딩{{/10}}에는 Laguna; {{11}}광범위한 긴 컨텍스트 작업{{/11}}에는 Tencent Hy3. {{12}}두 모델과 모든 경쟁 플래그십{{/12}}을 {{13}}OrcaRouter의 단일 OpenAI 호환 엔드포인트{{/13}}를 통해 라우팅하세요.