Tencent lança o modelo Hy4 completo com visão e uso do computador

A Tencent anunciou o lançamento completo do Hy4 em 4 de novembro de 2026, acrescentando recursos de visão e uso do computador e disponibilizando o modelo por meio de APIs hospedadas e produtos da Tencent. Os pesos do modelo e um cartão abrangente do sistema estão previstos para um lançamento posterior.

Em contrapartida, a prévia do Hy4, lançada em agosto de 2026, foi disponibilizada como código aberto. Ela tinha 770 bilhões de parâmetros no total, 49 bilhões de parâmetros ativos e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens. A Tencent identificou o raciocínio excessivo e a verificação excessiva como problemas conhecidos daquela versão inicial.

O lançamento completo amplia substancialmente tanto o pré-treinamento quanto o pós-treinamento, e a Tencent relata avanços em relação à prévia no seguimento de instruções, na compreensão de contextos longos, em tarefas de longa duração e na pesquisa aprofundada.

Acesso hospedado com preços de tabela inalterados

O Hy4 está disponível por meio da Tencent Cloud e da OpenRouter, além de estar integrado ao CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao e ima. Os preços de tabela da API permanecem iguais aos da prévia: US$ 0,834 por milhão de tokens de entrada, US$ 2,501 por milhão de tokens de saída e US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada em cache.

A página de implantação da OpenRouter especifica uma janela de contexto de 1.048.576 tokens e um limite de conclusão de 65.536 tokens. A API aceita entradas de texto e imagem e retorna texto, tendo a Tencent Cloud como única provedora listada. Essas especificações incorporam a visão à API hospedada, em vez de limitá-la aos próprios aplicativos da Tencent.

Visão e fluxos de trabalho profissionais

Segundo a Tencent, o Hy4 consegue interpretar detalhes minuciosos de imagens e gráficos complexos, além de operar em interfaces de linha de comando e gráficas. O treinamento direcionado abrangeu Blender, CAD e fluxos de trabalho de longa duração que envolvem vários aplicativos, conectando a percepção visual ao planejamento e ao uso de ferramentas em tarefas profissionais.

A otimização de interfaces front-end abrangeu interações complexas com interfaces de usuário, lógica de negócios, gerenciamento de estado e integração full-stack. Desenvolvedores do Tencent Interactive Entertainment Group ajudaram a selecionar dados de treinamento e avaliações de desenvolvimento de jogos que abrangem Unreal Engine, Unity e Godot, lógica de jogo, fluxos de trabalho de ativos e desenvolvimento multijogador. A Tencent relata avanços de 19,1% no GameDev e de 9,8% no GameLogic em relação à prévia.

Para o setor financeiro, a Tencent criou milhares de ambientes de trabalho realistas e dezenas de milhares de tarefas. Em seguida, avaliou o Hy4 com 213 profissionais de finanças, incluindo 153 especialistas de instituições financeiras, em 579 tarefas do mundo real. Nessa avaliação conduzida pela empresa, segundo a Tencent, o Hy4 ficou em primeiro lugar entre os modelos de pesos abertos, com pontuação de 3,04, à frente do DeepSeek-V4.1-Flash-1017, com 2,97, e do Kimi K3.1 Pro e do GLM-5.3, ambos com 2,68.

A Tencent também relata que, nas avaliações de busca interna, o Hy4 reduziu as alucinações de 15,76% na prévia para 5,45% e diminuiu os erros especulativos de 23,1% para 5,6%. No TenureTrail, um conjunto interno de 123 tarefas de pesquisa em sete disciplinas, o Hy4 ficou em primeiro lugar entre os modelos de pesos abertos.

Verificações de segurança e o lançamento planejado dos pesos abertos

A Tencent reconhece que ainda existe uma diferença em relação aos principais modelos proprietários, sobretudo em avaliações internas desafiadoras de matemática em nível de pesquisa, programação de longa duração, autoaperfeiçoamento de modelos e respostas avançadas a perguntas visuais.

Durante o treinamento, a Tencent limitou os dados de cibersegurança à geração defensiva de provas de conceito e à correção de vulnerabilidades, filtrando materiais sobre desenvolvimento de exploits, engenharia reversa e testes de intrusão. O Tencent Xuanwu Lab e o Tencent Keen Security Lab realizaram auditorias de equipe vermelha, e a empresa relata não haver risco elevado de reversão de algoritmos criptográficos, quebra de ofuscação binária ou exploração de vulnerabilidades.

A Tencent relata uma pontuação de 30,4 em 100 no Hy-BioExperimentBench. Revisores internos consideraram limitada a capacidade do modelo de transformar conhecimento biológico em protocolos experimentais aplicáveis e não encontraram evidências de que ele reduza de forma significativa as barreiras para causar danos biológicos.

Os pesos planejados serão acompanhados por um cartão abrangente do sistema, com avaliações de segurança e detalhes técnicos adicionais. O suporte ao ecossistema será desenvolvido em conjunto com as comunidades do vLLM e do SGLang. Um lançamento separado do Hy4 Flash está previsto para o futuro próximo, com o objetivo de oferecer eficiência de custos significativamente maior e inferência mais rápida.

Na prática, a oferta hospedada é ampliada desde já, enquanto a implantação aberta, a documentação de segurança mais completa e a variante mais rápida e eficiente em custos continuam sendo entregas futuras, e não componentes deste lançamento.