Hy-Nomas vs Odyssey-3: open gewichten zonder scores, scores zonder gewichten

Vraag Odyssey om Odyssey-3 en je krijgt een getal: 66,1 op Physics-IQ Verified, de hoogste ruwe video-naar-video-score die het bedrijf rapporteert. Vraag om de checkpoint en je krijgt een contactformulier. Vraag Tencent Hunyuan om Hy-Nomas en de uitwisseling werkt andersom: ongeveer 196 GB Apache 2.0-gewichten, een inferentie-harness, een LoRA-trainer en een browserdemo, zonder dat er een score aan verbonden is. De twee modellen vallen in dezelfde categorie, interactieve autoregressieve diffusion-transformer-wereldmodellen, en in dezelfde maand. De openbare onderzoekspreview van Odyssey-3 ging open op 8 oktober 2026; de gewichten van Hy-Nomas kwamen tussen 21 en 23 oktober 2026 online. Maar de keuze tussen hen is geen kwestie van welke beter is, want geen van beide partijen heeft het bewijs gepubliceerd dat dat zou beslechten, en elk mist een andere helft.

Wat volgt is alleen wat uit de twee releases kan worden opgemaakt: hoe elk model met de camera omgaat, wat de cijfers aan weerszijden wel en niet meten, en wat het kost om een van beide voor een gebruiker draaiende te krijgen.

De doos, niet de architectuur

Beide zijn autoregressieve diffusietransformers, en op het niveau van blokdiagrammen zijn ze neefjes. Hy-Nomas rendert een videosegment, voegt het toe aan de sessie en conditioneert het volgende segment op een levenslange KV-cache; de backbone is een 54-blok dual-stream MMDiT met verborgen grootte 2.048, 16 attention heads en 128 dimensies per head, een Qwen2.5-VL-7B-Instruct tekstencoder en 32-kanaals DCAE-V latents. Odyssey-3 wordt door zijn maker beschreven als een multi-step videodiffusietransformer die autoregressief is uitgebreid met teacher forcing en causale masking, en vervolgens gedistilleerd voor realtime interactie. Beide besluiten de wereld in stukken te renderen en te onthouden wat ervoor kwam.

Het verschil dat ertoe doet, is wat er in de release zit. Hy-Nomas levert een kit: basis-DiT in FP32, een gedistilleerde DiT, een INT8-build, de DCAE-V-autoencoder, een PixelUMM-decoder in FP32 en FP8, de Nomas-PE-promptversterker, twee LoRA-adapters, een Docker-image, een captioning-harnas voor het bouwen van fine-tuningdata, offline sequence packing, een LoRA-trainer en een mergescript. Odyssey-3 levert een browsertab en een wachtrij.

• Gewichten — Hy-Nomas Apache 2.0, ongeveer 196 GB; Odyssey-3: niets vrijgegeven en geen licentie gepubliceerd

• Inferentiecode — Hy-Nomas-repository plus een Docker-image; Odyssey-3: geen

• Fijnafstelling — Hy-Nomas levert de LoRA-trainer en een gedocumenteerd recept; Odyssey-3 wordt niet aangeboden

• Aantal parameters — geen van beide leveranciers maakt dit bekend; het Hy-Nomas FP32-checkpoint is 34,2 GB, wat ruwweg 8,5 miljard parameters impliceert als je uitgaat van 32-bits opslag en geen optimizerstatus, een rekenkundige schatting in plaats van een specificatie

• Toegang — Hy-Nomas zelf hosten of Tencent-demo; Odyssey-3 browserpreview, API via contactformulier

Wie bepaalt waar de camera komt

Het interactiemodel van Odyssey-3 is navigatie. De preview ondersteunt beweging in de eerste persoon, beweging in de derde persoon en onafhankelijke camerabeweging, en de wereld blijft voorspellen terwijl je dat doet. Dat is het juiste ontwerp voor iemand die een omgeving verkent, en voor de demo reel die het model verkocht: je loopt, de wereld reageert, de illusie houdt stand.

Het interactiemodel van Hy-Nomas is een trajectorie. Je levert camera-extrinsieken, een pad voor positie en oriëntatie, en het model rendert dat pad. Tekst en camera zijn afzonderlijke kanalen: de prompt geeft aan wat er in de scène zit, de trajectorie geeft aan waar de lens zich bevindt. De twee vullen elkaar aan in plaats van met elkaar te concurreren. Nomas-PE bestaat om een beknopte instructie te herschrijven tot iets waarop het model effectiever conditioneert, wat je iets vertelt over de scherpe randen van het tekstkanaal.

De praktische consequentie is reproduceerbaarheid. Een navigatiesessie is een doorgang: realtime, door een persoon gestuurd en lastig exact opnieuw af te spelen. Een trajectorie is een parameter die je kunt loggen, variëren en opnieuw kunt genereren. Als je synthetische trainingsdata produceert voor een robot of een agent, dan is de tweede een annotatie en de eerste een demonstratie. Dat is geen claim dat Hy-Nomas er beter uitziet. Daar is geen bewijs voor. Het is een claim over welk besturingsoppervlak een pipeline kan consumeren.

De resolutieregel, en waarom je daar niet mee moet beginnen

De voor de hand liggende bewering is dat Hy-Nomas 720 × 1280 bij 24 FPS weergeeft, terwijl Odyssey-3 832 × 480 weergeeft, met een Pro-tier op 1280 × 720. Die vergelijking klopt en is op zichzelf vrijwel betekenisloos. Het getal van 24 FPS is de weergave van een gegenereerd segment, niet de generatiesnelheid. De 16 FPS van Odyssey-3 is gemeten op de Physics-IQ-harness, en de framesnelheid van de Pro-tier wordt helemaal niet gepubliceerd. Geen van beide leveranciers heeft laten zien hoe hun uitvoer er naast die van de ander uitziet bij dezelfde resolutie, omdat ze nooit op dezelfde taak zijn gedraaid.

• Basisresolutie — Hy-Nomas 720 × 1280, overschrijfbaar naar 480 × 832; Odyssey-3 832 × 480

• Topklasse — Hy-Nomas heeft één configuratie; Odyssey-3 Pro draait op 1280 × 720

• Framesnelheid — Hy-Nomas 24 FPS-weergave, generatiesnelheid niet vermeld; Odyssey-3 16 FPS op de benchmarkopstelling, Pro niet vermeld

• Denoising — Hy-Nomas 8 stappen in de gedistilleerde configuratie, waarbij 4 en 6 ook worden geaccepteerd; Odyssey-3 is gedistilleerd voor realtime, maar het aantal stappen is niet gepubliceerd

Eén ranglijst, twee manieren om er geen antwoord op te geven.

Physics-IQ Verified, uitgevoerd door Anates Labs samen met Google DeepMind, is het dichtst dat een van beide modellen bij onafhankelijke toetsing komt. Het vraagt een model de video van een echt natuurkundig experiment voort te zetten en beoordeelt de voortzetting aan de hand van wat er feitelijk gebeurde. Eenenveertig modellen van zestien labs staan op het scorebord. De 66,1 van Odyssey-3 Pro is het cijfer waarmee het bedrijf uitpakt, en het is de hoogste gerapporteerde ruwe video-naar-videoscore.

Lees het bord zelf en het beeld wordt specifieker. Het rangschikt op netto verbetering ten opzichte van het trackgemiddelde, niet op ruwe score, en in die kolom staat FLUX 3 [large] eerste met +12,27 punten, Odyssey-3 Pro tweede met +11,15, en de basis-Odyssey-3 derde met +9,99. Odyssey's inzendingen verschijnen twee keer onder twee promptregimes: met aangepaste prompts, +11,15 en +9,99; met de eigen prompts van de benchmark zakt het basismodel naar +2,15 en de achtste plaats. De 66,1 komt uit best-of-8-sampling; een enkele generatie scoort 63,37. Het bord is een inzendbord, geen run door derden.

Niets daarvan maakt Odyssey-3 een slecht model. Het maakt van de kop een geselecteerde configuratie, en van de rangschikking van het leaderboard zelf een andere bewering dan die in de lanceringstekst. Een lezer die 66.1 citeert en een lezer die rang 02 citeert, citeren allebei hetzelfde leaderboard, en slechts één van hen citeert hoe dat leaderboard scoort.

De bewijskant van Hy-Nomas is eenvoudiger en leger. Tencent publiceerde Hy-Nomas-Bench: 280 gevallen verdeeld over vier tracks, die meerronde tekstbesturing, cameranavigatie, afwisselende tekst- en camerabesturing en ruimtelijk geheugen omvatten, met ongeveer 220 referentiecameratrajecten. De dataset is echt en downloadbaar. De resultatentabel bestaat niet. De link naar het technische rapport op de modelkaart zegt "Coming Soon" en leidt naar niets.

Dus de eerlijke stand van zaken in deze vergelijking, zestien dagen nadat de preview van Odyssey-3 opende en drie dagen nadat de gewichten van Hy-Nomas verschenen, is dat de twee modellen nog nooit op dezelfde taak, met dezelfde harness en met dezelfde instellingen zijn geëvalueerd. Physics-IQ vermeldt Hy-Nomas niet. Hy-Nomas-Bench vermeldt Odyssey-3 niet. Iedereen die je vertelt welke beter is, extrapoleert op basis van architectuur en democlips.

Wat het kost om aan te raken

Odyssey-3 heeft geen gepubliceerde prijs. Het Physics-IQ-scorebord vermeldt een genormaliseerde kostenraming van $0,139 per gegenereerde video voor het basismodel en $0,267 voor Pro, waar mogelijk genormaliseerd naar 24 fps en 1280 pixels brede output, maar dat zijn boekhoudkundige benchmarkcijfers, geen tarieven waartegen je kunt inkopen. Toegang verloopt via de browservoorbeeldweergave en een contactformulier voor API-prioriteit. De API-voorwaarden van de site beschrijven nog steeds een Odyssey-2-prototype, wat een redelijke aanwijzing is voor hoe ver de commerciële laag is opgeschoven.

Hy-Nomas heeft ook geen prijs, omdat er niets te kopen valt. Tencent beheert er geen gehost endpoint voor. De kosten zijn hardware: acht GPU's met achtvoudige sequentieparalleliteit op het standaardpad, of één RTX 4090 met INT8 DiT-gewichten, een INT8 KV-cache, een FP8-decoder, een begrenzing van de geschiedenis met een sliding window en CPU-offload. De volledige checkpointset is ongeveer 196 GB, het gedocumenteerde demopad downloadt ongeveer 86 GB, en het pad voor weinig geheugen vereist ongeveer 38 GB plus de tekstencoder. Het trainingvoorbeeld in de repository gebruikt 128 GPU's als zestien dataparallelle replica's over acht sequentieparallelle ranks.

Zet ze naast elkaar en qua gemak is de afweging niet eens close: Odyssey-3 kost vandaag een browsertab, Hy-Nomas kost een GPU en een weekend. Dat weekend levert iets op wat een browsertab nooit zal opleveren: een checkpoint dat je kunt fine-tunen op je eigen beeldmateriaal, kunt samenvoegen tot een gedistilleerde build en kunt serveren zonder iemand om toestemming te vragen.

Waar de routeringslaag eigenlijk thuishoort

Geen van beide modellen staat in onze catalogus. Hy-Nomas is open weights die je zelf host; Odyssey-3 is een gesloten preview achter een contactformulier. We gaan niet suggereren dat het anders is, en voor geen van beide hebben we een eigen modelpagina om naar te linken.

De reden dat routering nog steeds ter sprake komt, is de lus rond het model, niet het model zelf. Een Hy-Nomas-sessie heeft iets nodig om de volgende instructie te bepalen en vaak om de prompt te herschrijven voordat Nomas-PE die ziet. Een Odyssey-3-prototype heeft iets nodig om de sessie te loggen, te beoordelen of de omgeving coherent bleef, en een traversal om te zetten in een gestructureerde evaluatie. Dat zijn gewone taalmodelaanroepen, en juist die falen om drie uur 's nachts. OrcaRouter zet 200+ gehoste modellen achter één sleutel tegen 0% opslag, geeft de lijstprijs van de provider ongewijzigd door, en laat je de prompt-herschrijver, de beoordelaar en de fallback samenbrengen in één routerings-DSL keten in plaats van drie leverancierscontracten. Het wereldmodel blijft waar het is; de scaffolding eromheen krijgt één endpoint en automatische failover.

Drie beslissingen, drie antwoorden

• Je hebt een model nodig dat je kunt fine-tunen op bedrijfseigen beeldmateriaal, op je eigen hardware kunt uitrollen, of waarin je een domein-LoRA kunt samenvoegen — Hy-Nomas, zonder serieus alternatief in dit paar. Het gedocumenteerde recept, rang en alpha 256 onder Muon bij een constante 1e-4 gedurende 2.000 stappen, getraind vanaf het FP32-checkpoint en samengevoegd in het gedistilleerde, is specifiek genoeg om deze week uit te voeren.

• Je hebt vanmiddag een verkenbare omgeving nodig voor een stakeholder, en je hoeft er geen eigenaar van te zijn — de preview van Odyssey-3. Het is ook de enige van de twee met een inzending op een board van een derde partij, kanttekeningen inbegrepen.

• Je hebt een verdedigbaar antwoord nodig op "wat is beter" voor een inkoopdocument — geen van beide. Dat document heeft nog geen bron.

Wat zou het antwoord veranderen

Drie dingen, in volgorde van waarschijnlijkheid. Een technisch rapport van Hy-Nomas met echte cijfers zou het probleem van eenzijdig bewijs oplossen en de volgende versie van deze pagina omvormen tot een echte vergelijking. Een community-LoRA-golf zou laten zien of het fine-tuningrecept buiten Tencent's eigen voorbeelden werkt, en dat is de bewering die het snelst te testen valt. Een release van Odyssey-3-gewichten, of zelfs een gedocumenteerde API-prijs, zou het veranderen van een demo die je bezoekt in een component waarop je kunt plannen.

Totdat een van die twee beschikbaar komt, kun je dit tweetal het beste interpreteren aan de hand van wat elk ervan je laat behouden. Odyssey-3 laat je een indruk behouden. Hy-Nomas laat je het model behouden. Welke van die twee je nodig hebt, is een vraag over je project, niet over de benchmark.