Tencent rilascia la versione completa del modello Hy4 con capacità visive e di utilizzo del computer

Il 4 novembre 2026 Tencent ha annunciato il rilascio completo di Hy4, aggiungendo capacità visive e di utilizzo del computer e rendendo il modello disponibile tramite API ospitate e prodotti Tencent. I pesi del modello e una scheda di sistema completa sono previsti per un rilascio successivo.

La precedente anteprima di Hy4, invece, era stata rilasciata come open source al suo debutto nell’agosto 2026. Contava 770 miliardi di parametri totali, 49 miliardi di parametri attivi e una finestra di contesto da 1 milione di token. Tencent aveva inoltre indicato come problemi noti di quella prima versione l’eccesso di ragionamento e le verifiche eccessive.

Il rilascio completo amplia notevolmente sia il pre-addestramento sia il post-addestramento. Tencent riferisce miglioramenti rispetto all’anteprima nell’esecuzione delle istruzioni, nella comprensione di contesti estesi, nelle attività a lungo orizzonte e nella ricerca approfondita.

Accesso tramite servizi ospitati a prezzi di listino invariati

Hy4 è disponibile tramite Tencent Cloud e OpenRouter e all’interno di CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao e ima. I prezzi API indicati sono invariati rispetto all’anteprima: 0,834 $ per milione di token in ingresso, 2,501 $ per milione di token in uscita e 0,042 $ per milione di token in ingresso memorizzati nella cache.

La scheda di distribuzione di OpenRouter indica una finestra di contesto di 1.048.576 token e un limite di completamento di 65.536 token. Accetta input testuali e immagini e restituisce testo; Tencent Cloud è l’unico provider indicato. Queste specifiche integrano la capacità visiva nell’API ospitata, anziché limitarla alle applicazioni proprietarie di Tencent.

Capacità visive e flussi di lavoro professionali

Tencent afferma che Hy4 è in grado di interpretare dettagli minuziosi delle immagini e grafici complessi, oltre a operare tramite interfacce a riga di comando e interfacce grafiche. L’addestramento mirato ha riguardato Blender, CAD e flussi di lavoro a lungo orizzonte che coinvolgono più applicazioni, collegando la percezione visiva alla pianificazione e all’uso di strumenti per le attività professionali.

L’ottimizzazione del frontend ha riguardato interazioni complesse con l’interfaccia utente, logica aziendale, gestione dello stato e integrazione full-stack. Gli sviluppatori di Tencent Interactive Entertainment Group hanno contribuito alla selezione dei dati di addestramento e delle valutazioni per lo sviluppo di videogiochi, che comprendevano Unreal Engine, Unity e Godot, la logica di gioco, le pipeline degli asset e lo sviluppo multiplayer. Tencent riferisce miglioramenti del 19,1% su GameDev e del 9,8% su GameLogic rispetto all’anteprima.

Per il settore finanziario, Tencent ha creato migliaia di ambienti di lavoro realistici e decine di migliaia di attività, quindi ha valutato Hy4 con 213 professionisti della finanza, tra cui 153 esperti di istituzioni finanziarie, su 579 attività del mondo reale. In questa valutazione condotta dall’azienda, Tencent afferma che Hy4 si è classificato al primo posto tra i modelli a pesi aperti, con un punteggio di 3,04, davanti a DeepSeek-V4.1-Flash-1017 con 2,97 e a Kimi K3.1 Pro e GLM-5.3, entrambi con 2,68.

Tencent riferisce inoltre che, nelle valutazioni della ricerca interna, Hy4 ha ridotto le allucinazioni dal 15,76% dell’anteprima al 5,45% e gli errori speculativi dal 23,1% al 5,6%. Su TenureTrail, un insieme interno di 123 attività di ricerca in sette discipline, Hy4 si è classificato al primo posto tra i modelli a pesi aperti.

Verifiche di sicurezza e rilascio pianificato dei pesi aperti

Tencent riconosce che permane un divario rispetto ai principali modelli proprietari, soprattutto nei benchmark interni più impegnativi per la matematica di livello avanzato, la programmazione a lungo orizzonte, l’auto-miglioramento dei modelli e la risposta avanzata a domande visive.

Durante l’addestramento, Tencent ha limitato i dati sulla cybersicurezza alla generazione difensiva di prove di concetto e all’applicazione di patch alle vulnerabilità, filtrando invece i contenuti relativi allo sviluppo di exploit, al reverse engineering e ai test di penetrazione. Tencent Xuanwu Lab e Tencent Keen Security Lab hanno condotto audit red team e l’azienda riferisce che non sono emersi rischi elevati legati all’inversione di algoritmi crittografici, all’elusione dell’offuscamento binario o allo sfruttamento di vulnerabilità.

Tencent riferisce un punteggio di 30,4 su 100 in Hy-BioExperimentBench. Secondo i revisori interni, la capacità del modello di trasformare le conoscenze biologiche in protocolli sperimentali attuabili è limitata e non vi sono prove che riduca in misura significativa gli ostacoli alla realizzazione di danni biologici.

I pesi previsti saranno accompagnati da una scheda di sistema completa, che illustrerà le valutazioni di sicurezza e ulteriori dettagli tecnici; il supporto dell’ecosistema sarà sviluppato insieme alle community di vLLM e SGLang. Nel prossimo futuro è previsto anche il rilascio di una versione separata, Hy4 Flash, con l’obiettivo di migliorare sensibilmente l’efficienza dei costi e accelerare l’inferenza.

Il risultato pratico è un’offerta più ampia tramite servizi ospitati, già disponibile, mentre la distribuzione aperta, una documentazione sulla sicurezza più completa e la variante più veloce ed efficiente in termini di costi restano sviluppi futuri e non fanno parte di questo rilascio.