Tencent, Görme ve Bilgisayar Kullanımı Özelliklerine Sahip Hy4 Modelinin Tam Sürümünü Yayımladı

Tencent, Hy4’ün tam sürümünü 4 Kasım 2026’da duyurdu; modele görme ve bilgisayar kullanımı özellikleri ekledi ve modeli barındırılan API’ler ile Tencent ürünleri üzerinden erişilebilir hâle getirdi. Model ağırlıklarının ve kapsamlı bir sistem kartının daha sonraki bir sürümde yayımlanması planlanıyor.

Buna karşılık, önceki Hy4 önizlemesi Ağustos 2026’da yayımlandığında açık kaynak hâline getirilmişti. Modelde toplam 770 milyar, etkin olarak kullanılan 49 milyar parametre ve 1 milyon tokenlık bağlam penceresi bulunuyordu. Tencent, bu ilk sürümde aşırı akıl yürütme ve gereğinden fazla doğrulamayı bilinen sorunlar olarak belirtmişti.

Tam sürümde hem ön eğitim hem de son eğitim kapsamı önemli ölçüde genişletildi. Tencent, talimatları izleme, uzun bağlamı anlama, uzun erimli görevler ve derin araştırma alanlarında önizleme sürümüne kıyasla iyileşmeler kaydedildiğini bildiriyor.

Değişmeyen Liste Fiyatlarıyla Barındırılan Erişim

Hy4’e Tencent Cloud ve OpenRouter üzerinden, ayrıca CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao ve ima içinde erişilebiliyor. Listelenen API fiyatları, önizleme sürümündeki fiyatlarla aynı: milyon giriş tokenı başına 0,834 $, milyon çıkış tokenı başına 2,501 $ ve önbelleğe alınmış milyon giriş tokenı başına 0,042 $.

OpenRouter’ın dağıtım listesinde 1.048.576 tokenlık bağlam penceresi ve 65.536 tokenlık tamamlama sınırı belirtiliyor. Model metin ve görsel girdileri kabul ediyor, metin çıktısı veriyor ve listelenen tek sağlayıcı Tencent Cloud. Bu özellikler, görme yeteneğinin Tencent’in kendi uygulamalarıyla sınırlı kalmayıp barındırılan API’nin de bir parçası olmasını sağlıyor.

Görme Yeteneği ve Profesyonel İş Akışları

Tencent’e göre Hy4, görsellerdeki ince ayrıntıları ve karmaşık grafikleri yorumlayabiliyor; komut satırı ve grafik arayüzlerinde çalışabiliyor. Blender, CAD ve birden fazla uygulamayı kapsayan uzun erimli iş akışları için hedefli eğitim verildi. Böylece profesyonel görevlerde görsel algılama, planlama ve araç kullanımı bir araya getirildi.

Ön yüz optimizasyonu; karmaşık kullanıcı arayüzü etkileşimlerini, iş mantığını, durum yönetimini ve tam yığın entegrasyonunu kapsıyordu. Tencent Interactive Entertainment Group geliştiricileri; Unreal Engine, Unity ve Godot’u, oyun mantığını, varlık işlem hatlarını ve çok oyunculu oyun geliştirmeyi kapsayan oyun geliştirme eğitim verilerinin ve değerlendirmelerinin derlenmesine yardımcı oldu. Tencent, GameDev’de %19,1, GameLogic’te ise önizleme sürümüne kıyasla %9,8 iyileşme kaydedildiğini bildiriyor.

Tencent, finans alanı için binlerce gerçekçi çalışma ortamı ve on binlerce görev oluşturdu; ardından Hy4’ü, finans kuruluşlarından 153 uzman da dâhil olmak üzere 213 finans profesyoneliyle 579 gerçek dünya görevi üzerinden değerlendirdi. Tencent, şirketin yürüttüğü bu değerlendirmede Hy4’ün 3,04 puanla açık ağırlıklı modeller arasında ilk sırada yer aldığını; 2,97 puan alan DeepSeek-V4.1-Flash-1017’yi ve 2,68’er puan alan Kimi K3.1 Pro ile GLM-5.3’ü geride bıraktığını belirtiyor.

Tencent ayrıca Hy4’ün şirket içi arama değerlendirmelerinde halüsinasyon oranını önizleme sürümündeki %15,76’dan %5,45’e, spekülatif hata oranını ise %23,1’den %5,6’ya düşürdüğünü bildiriyor. Yedi disiplinde 123 araştırma görevinden oluşan şirket içi TenureTrail testinde Hy4, açık ağırlıklı modeller arasında ilk sırada yer aldı.

Güvenlik Denetimleri ve Planlanan Açık Ağırlık Yayını

Tencent, özellikle araştırma düzeyinde matematik, uzun erimli kodlama, modelin kendi kendini iyileştirmesi ve ileri düzey görsel soru yanıtlama alanlarındaki zorlu şirket içi kıyaslamalarda, önde gelen tescilli modellere kıyasla hâlâ bir fark bulunduğunu kabul ediyor.

Tencent, eğitim sırasında siber güvenlik verilerini savunma amaçlı kavram kanıtı üretimi ve güvenlik açıklarını yamamayla sınırlarken istismar geliştirme, tersine mühendislik ve sızma testi materyallerini filtreledi. Tencent Xuanwu Lab ve Tencent Keen Security Lab kırmızı takım denetimleri gerçekleştirdi. Şirket, kriptografik algoritmaları tersine çevirme, ikili dosya gizlemelerini aşma veya güvenlik açıklarından yararlanma konularında yüksek risk bulunmadığını bildiriyor.

Tencent, Hy-BioExperimentBench’te 100 üzerinden 30,4 puan alındığını bildiriyor. Şirket içi değerlendiriciler, modelin biyolojik bilgiyi uygulanabilir deney protokollerine dönüştürme becerisini sınırlı buldu ve modelin biyolojik zarar verme eşiğini anlamlı ölçüde düşürdüğüne dair kanıt saptamadı.

Planlanan model ağırlıklarına, güvenlik değerlendirmelerini ve ek teknik ayrıntıları kapsayan kapsamlı bir sistem kartının eşlik etmesi öngörülüyor. Ekosistem desteği de vLLM ve SGLang topluluklarıyla birlikte geliştiriliyor. Yakın gelecekte, maliyet verimliliğini önemli ölçüde artırması ve çıkarım sürecini hızlandırması hedeflenen ayrı bir Hy4 Flash sürümünün yayımlanması planlanıyor.

Sonuç olarak, barındırılan hizmet şu anda daha geniş bir kapsam sunuyor; açık dağıtım, daha kapsamlı güvenlik belgeleri ve daha hızlı, maliyet verimliliği daha yüksek sürüm ise bu sürümün parçası değil, gelecekte sunulması planlanan yenilikler olarak kalıyor.