Tencent ra mắt đầy đủ mô hình Hy4 với khả năng xử lý hình ảnh và sử dụng máy tính

Ngày 4 tháng 11 năm 2026, Tencent công bố phát hành đầy đủ Hy4, bổ sung khả năng xử lý hình ảnh và sử dụng máy tính, đồng thời cung cấp mô hình thông qua API lưu trữ và các sản phẩm của Tencent. Trọng số mô hình và tài liệu hệ thống toàn diện dự kiến sẽ được phát hành sau.

Trái lại, phiên bản xem trước của Hy4 được phát hành dưới dạng mã nguồn mở khi ra mắt vào tháng 8 năm 2026. Phiên bản này có tổng cộng 770 tỷ tham số, trong đó 49 tỷ tham số hoạt động, cùng cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token; Tencent cũng xác định suy luận quá mức và kiểm chứng quá mức là những vấn đề đã biết trong phiên bản đầu tiên đó.

Bản phát hành đầy đủ mở rộng đáng kể cả giai đoạn tiền huấn luyện lẫn hậu huấn luyện; Tencent cho biết mô hình đạt tiến bộ so với bản xem trước trong việc làm theo chỉ dẫn, hiểu ngữ cảnh dài, thực hiện tác vụ dài hạn và nghiên cứu chuyên sâu.

Truy cập qua dịch vụ lưu trữ với giá niêm yết không đổi

Hy4 hiện có trên Tencent Cloud và OpenRouter, cũng như trong CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao và ima. Giá API niêm yết không đổi so với bản xem trước: 0,834 USD cho mỗi triệu token đầu vào, 2,501 USD cho mỗi triệu token đầu ra và 0,042 USD cho mỗi triệu token đầu vào được lưu vào bộ nhớ đệm.

Danh sách triển khai của OpenRouter nêu rõ cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token và giới hạn hoàn tất 65.536 token. Mô hình nhận đầu vào dạng văn bản và hình ảnh, đồng thời trả về văn bản; Tencent Cloud là nhà cung cấp duy nhất được liệt kê. Những thông số này cho thấy khả năng xử lý hình ảnh là một phần của API lưu trữ, chứ không chỉ giới hạn ở các ứng dụng riêng của Tencent.

Khả năng xử lý hình ảnh và quy trình làm việc chuyên nghiệp

Tencent cho biết Hy4 có thể diễn giải các chi tiết hình ảnh tinh vi và biểu đồ phức tạp, đồng thời hoạt động trên cả giao diện dòng lệnh lẫn giao diện đồ họa. Quá trình huấn luyện có mục tiêu bao gồm Blender, CAD và các quy trình dài hạn trải rộng trên nhiều ứng dụng, kết nối khả năng nhận thức hình ảnh với lập kế hoạch và sử dụng công cụ để thực hiện các tác vụ chuyên nghiệp.

Công tác tối ưu hóa giao diện người dùng bao gồm các tương tác phức tạp, logic nghiệp vụ, quản lý trạng thái và tích hợp toàn ngăn xếp. Các nhà phát triển thuộc Tencent Interactive Entertainment Group đã hỗ trợ tuyển chọn dữ liệu huấn luyện và đánh giá về phát triển trò chơi, bao quát Unreal Engine, Unity và Godot, logic trò chơi, quy trình xử lý tài nguyên và phát triển nhiều người chơi. Tencent cho biết Hy4 đạt mức cải thiện 19,1% trên GameDev và 9,8% trên GameLogic so với bản xem trước.

Đối với lĩnh vực tài chính, Tencent đã xây dựng hàng nghìn môi trường làm việc sát thực tế và hàng chục nghìn tác vụ, sau đó đánh giá Hy4 với 213 chuyên gia tài chính, trong đó có 153 chuyên gia từ các tổ chức tài chính, trên 579 tác vụ thực tế. Trong đợt đánh giá do công ty thực hiện này, Tencent cho biết Hy4 đứng đầu trong số các mô hình có trọng số mở với điểm 3,04, vượt DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (2,97) và Kimi K3.1 Pro cùng GLM-5.3 (mỗi mô hình đạt 2,68).

Tencent cũng cho biết Hy4 đã giảm tỷ lệ ảo giác trong các đợt đánh giá tìm kiếm nội bộ từ 15,76% ở bản xem trước xuống còn 5,45%, đồng thời giảm lỗi suy đoán từ 23,1% xuống 5,6%. Trên TenureTrail, bộ gồm 123 tác vụ nghiên cứu nội bộ thuộc bảy lĩnh vực, Hy4 đứng đầu trong số các mô hình có trọng số mở.

Đánh giá an toàn và kế hoạch phát hành trọng số mở

Tencent thừa nhận Hy4 vẫn còn khoảng cách so với các mô hình độc quyền hàng đầu, đặc biệt ở những tiêu chuẩn nội bộ khó về toán học cấp độ nghiên cứu, lập trình dài hạn, khả năng tự cải thiện của mô hình và trả lời câu hỏi trực quan nâng cao.

Trong quá trình huấn luyện, Tencent giới hạn dữ liệu an ninh mạng ở việc tạo bằng chứng khái niệm mang tính phòng thủ và vá lỗ hổng, đồng thời lọc bỏ tài liệu về phát triển mã khai thác, kỹ thuật đảo ngược và kiểm thử xâm nhập. Tencent Xuanwu Lab và Tencent Keen Security Lab đã tiến hành các đợt kiểm toán tấn công mô phỏng; công ty cho biết không có rủi ro gia tăng trong việc đảo ngược thuật toán mật mã, vượt qua kỹ thuật làm rối mã nhị phân hoặc khai thác lỗ hổng.

Tencent cho biết Hy4 đạt 30,4 trên 100 điểm ở Hy-BioExperimentBench; các chuyên gia đánh giá nội bộ nhận thấy khả năng chuyển kiến thức sinh học thành quy trình thí nghiệm có thể thực hiện của mô hình còn hạn chế, đồng thời không có bằng chứng cho thấy mô hình làm giảm đáng kể rào cản dẫn đến hành vi gây hại sinh học.

Trọng số dự kiến phát hành sẽ đi kèm tài liệu hệ thống toàn diện, bao gồm các đánh giá an toàn và thông tin kỹ thuật bổ sung; việc hỗ trợ hệ sinh thái sẽ được phát triển cùng cộng đồng vLLM và SGLang. Một phiên bản Hy4 Flash riêng biệt dự kiến ra mắt trong tương lai gần, hướng đến hiệu quả chi phí cao hơn đáng kể và tốc độ suy luận nhanh hơn.

Kết quả thực tế là dịch vụ lưu trữ hiện đã có phạm vi cung cấp rộng hơn, trong khi khả năng triển khai mở, tài liệu an toàn đầy đủ hơn và phiên bản nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn vẫn là những hạng mục sẽ được cung cấp trong tương lai, chứ không thuộc bản phát hành này.