Модели и платформы ИИ
Tencent выпустила полную версию модели Hy4 с поддержкой зрения и управления компьютером
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
4 ноября 2026 года Tencent объявила о полном выпуске Hy4, добавив возможности распознавания изображений и управления компьютером и сделав модель доступной через размещённые API и продукты Tencent. Выпуск весов модели и подробной системной карты запланирован на более поздний срок.
В отличие от полной версии, предыдущая предварительная версия Hy4 вышла в открытый доступ в августе 2026 года. В ней было 770 миллиардов параметров в общей сложности, 49 миллиардов активных параметров и контекстное окно на 1 млн токенов. Tencent отмечала, что на раннем этапе модель склонна к чрезмерным рассуждениям и избыточной перепроверке.
В полной версии значительно увеличен масштаб как предварительного обучения, так и дообучения. По данным Tencent, по сравнению с предварительной версией улучшились следование инструкциям, понимание длинного контекста, выполнение длительных задач и возможности глубокого исследования.
Доступ через облачные сервисы по прежним ценам
Hy4 доступна через Tencent Cloud и OpenRouter, а также в CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao и ima. Указанные цены на API не изменились по сравнению с предварительной версией: $0.834 за миллион входных токенов, $2.501 за миллион выходных токенов и $0.042 за миллион кэшированных входных токенов.
В карточке модели на OpenRouter указаны контекстное окно на 1 048 576 токенов и ограничение на завершение в 65 536 токенов. Модель принимает текстовые и графические данные и выдаёт текст; единственный указанный провайдер — Tencent Cloud. Благодаря этим характеристикам зрение доступно через размещённый API, а не только в собственных приложениях Tencent.
Работа с изображениями и профессиональные рабочие процессы
По словам Tencent, Hy4 умеет распознавать мелкие детали изображений и сложные диаграммы, а также работать через интерфейсы командной строки и графические интерфейсы. Целевое обучение охватывало Blender, CAD и длительные рабочие процессы, включающие несколько приложений. Это позволило объединить визуальное восприятие с планированием и использованием инструментов для решения профессиональных задач.
Оптимизация фронтенд-разработки охватывала сложные взаимодействия с пользовательским интерфейсом, бизнес-логику, управление состоянием и интеграцию полного стека. Разработчики Tencent Interactive Entertainment Group помогали отбирать данные для обучения разработке игр и оценивать модель в задачах, связанных с Unreal Engine, Unity и Godot, логикой игрового процесса, конвейерами работы с ресурсами и многопользовательской разработкой. По данным Tencent, в тестах GameDev и GameLogic результаты выросли по сравнению с предварительной версией на 19.1% и 9.8% соответственно.
Для финансовой сферы Tencent создала тысячи реалистичных рабочих сред и десятки тысяч задач, а затем оценила Hy4 с участием 213 финансовых специалистов, включая 153 экспертов из финансовых учреждений, на 579 реальных задачах. В этой оценке, проведённой компанией, Hy4 заняла первое место среди моделей с открытыми весами, набрав 3.04 балла. Она опередила DeepSeek-V4.1-Flash-1017 с результатом 2.97, а также Kimi K3.1 Pro и GLM-5.3, набравшие по 2.68 балла.
Tencent также сообщает, что в ходе внутренних тестов поиска доля галлюцинаций у Hy4 снизилась с 15.76% в предварительной версии до 5.45%, а доля предположительных ошибок — с 23.1% до 5.6%. Внутреннем наборе TenureTrail, состоящем из 123 исследовательских задач по семи дисциплинам, Hy4 заняла первое место среди моделей с открытыми весами.
Проверки безопасности и запланированный выпуск весов в открытый доступ
Tencent признаёт, что до ведущих проприетарных моделей ещё сохраняется разрыв, особенно в сложных внутренних тестах по математике исследовательского уровня, длительному программированию, самосовершенствованию моделей и продвинутым задачам визуального вопросно-ответного поиска.
В ходе обучения Tencent ограничила данные по кибербезопасности созданием подтверждений концепции в защитных целях и устранением уязвимостей, отфильтровав материалы по разработке эксплойтов, обратному инжинирингу и тестированию на проникновение. Tencent Xuanwu Lab и Tencent Keen Security Lab провели проверки методом красной команды. По данным компании, повышенного риска при восстановлении криптографических алгоритмов, обходе обфускации двоичного кода или эксплуатации уязвимостей не выявлено.
По данным Tencent, результат Hy4 на Hy-BioExperimentBench составил 30.4 из 100. Внутренние эксперты установили, что способность модели превращать биологические знания в применимые на практике экспериментальные протоколы ограничена; доказательств того, что она существенно снижает порог для причинения биологического вреда, нет.
К запланированному выпуску весов прилагается подробная системная карта с результатами оценок безопасности и дополнительными техническими сведениями. Поддержку экосистемы разрабатывают совместно с сообществами vLLM и SGLang. В ближайшем будущем также планируется выпустить отдельную версию Hy4 Flash, рассчитанную на значительно более высокую экономическую эффективность и более быстрый вывод.
Практический итог — более широкая доступность модели через размещённые сервисы уже сейчас, тогда как развёртывание в открытом доступе, более подробная документация по безопасности и более быстрая и экономичная версия остаются планами на будущее и не входят в текущий выпуск.
