Hy4 يعد نقطة انطلاق قوية لأبحاث المال وتوليد النصوص بكميات كبيرة؛ أما GPT-6.1 Terra فهو نقطة انطلاق قوية للبرمجة في الطرفية وتصحيح الأخطاء. كلاهما يقبل النصوص والصور ويدعم استخدام الأدوات. أبرز الفروق هي أداء المهام، وسعة الإخراج، والسعر: يتصدر Terra اختبار الترميز في الطرفية أدناه، بينما يتصدر Hy4 اختبارات المال والبحث ويكلف أقل وفق أسعار CometAPI المُدرجة.
خُصّصت المواصفات ولقطات المعايير والأسعار وتم التحقق منها في 6 نوفمبر 2026.
الخلاصات الرئيسية
اختر بحسب عبء العمل: Hy4 لأعمال البحث والتطبيقات كثيفة الإخراج؛ Terra للبرمجة في الطرفية وتصحيح الأخطاء.
كلاهما يوفر نوافذ سياق تقارب مليون رمز. يوفّر Terra ميزانية إخراج قصوى أكبر.
يتصدر Terra اختبار Terminal-Bench 4.0 بفارق 10.10 نقاط مئوية؛ نموذج Tencent يتصدر Finance Agent v2.1 بفارق 8.74 نقاط وفق نتائج Vals AI.
تمت المراجعة للوضوح ودقة المصدر ومصطلحات API الحالية.
مثال CometAPI لـ 10M رموز إدخال و2M رموز إخراج يكلف $10.672 مقابل $16.00 بالأسعار الأساسية المعروضة.
طابق نقطة النهاية، وسلوك الأدوات، وإعدادات الاستدلال مع تطبيقك قبل تبديل المزوّد.
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: المواصفات والقدرات
يجمع Hy4 بين فهم النصوص والصور مع الاستدلال واستخدام الأدوات، بما في ذلك سير عمل عبر سطر الأوامر والواجهات الرسومية. يدعم GPT-6.1 Terra الاستدلال البصري، واستخدام الحاسوب، والكتابة، مع ضوابط صريحة لجهد الاستدلال وسقف إخراج أكبر. يعرض الجدول أدناه مقارنة للمواصفات من Tencent وOpenAI.
المواصفات الرسمية لواجهة البرمجة
المواصفة
Hy4 · مواصفات Tencent Cloud الرسمية
GPT-6.1 Terra · مواصفات OpenAI الرسمية
المطوّر
Tencent
OpenAI
معرّف نموذج API
hy4
gpt-6.1-terra
الإدخال / الإخراج
نصوص وصور / نص
نصوص وصور / نص
نافذة السياق
1024K من الرموز (وفق اصطلاح Tencent)
1,050,000 رمز
الحد الأقصى للإخراج
64K من الرموز (وفق اصطلاح Tencent)
128,000 رمز
استدعاء الأدوات
مدعوم (Function Calling)
مدعوم؛ يتطلب Responses API
المخرجات المُهيكلة
مدعومة
مدعومة
الاستخدامات الرئيسية
هندسة البرمجيات، التحليل المالي، ومهام الوكلاء طويلة الأمد
الاستدلال المرئي، استخدام الحاسوب، الكتابة، ومهام كود محدودة النطاق
يمكن لكلا النموذجين التعامل مع مجموعات وثائق كبيرة وقواعد شيفرة واسعة. مع المطالبات الطويلة، احجز حيزًا للاستجابة أيضًا: تسرد Tencent حدًا أقصى لإدخال Hy4 يبلغ 960K. الفارق الصغير في سعة السياق المُعلَن عنها أقل فائدة للاختيار من مدى دقة استخدام كل نموذج لمادتك.
يوفّر Terra مساحة أكبر لاستجابة طويلة، بحد أقصى 128,000 رمز إخراج مقابل حد 64K المنشور لـ Hy4. يساعد هذا عندما يجب أن يستوعب الرد تقريرًا أو مخرج كود في استجابة واحدة. كما تستهلك رموز الاستدلال من ميزانية إخراج Terra.
ضوابط الاستدلال
يوفّر Terra ستة إعدادات لجهد الاستدلال: none وlow وmedium وhigh وxhigh وmax، مع medium كافتراضي. يمنح هذا التطبيقات طريقة صريحة لضبط جهد الاستدلال بحسب المهمة. فطلب تصنيف ومهمة تصحيح أخطاء صعبة لا يلزم أن يستخدمَا الميزانية نفسها.
تذكر Tencent عند الإطلاق الاستدلال المدمج مع الإدراك البصري واستخدام الأدوات، لكنها لا تحدد تحكمًا مكافئًا بستة مستويات في ذلك الإعلان. عالج معاملات الاستدلال كمحددّة بنقطة النهاية: لا تنسخ إعداد جهد مزود إلى طلب مزود آخر وتفترض أن له المعنى نفسه.
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: الأداء
توفّر Vals AI نتائج مباشرة لكلا النموذجين عبر مهام البرمجة والمال والبحث القانوني والضرائب. تُظهر هذه الدرجات أين يكون كل نموذج مرشحًا مفيدًا لعبء عملك.
نتائج المعايير المستقلة وظروف الاختبار
تم التحقق من النتائج التالية لـ Vals Index v2.2 في 10 نوفمبر 2026. الدرجات الأعلى أفضل.
المعيار أو المقياس
Hy4: نتائج Vals AI
GPT-6.1 Terra: نتائج Vals AI
التفسير
Vals Index
59.35% ± 1.08
60.54% ± 0.99
Terra +1.19 نقطة مئوية
Terminal-Bench 4.0
39.39%
49.49%
Terra +10.10 نقاط
Vibe Code Bench v1.1
81.01%
84.00%
Terra +2.99 نقاط
Finance Agent v2.1
64.70%
55.96%
نموذج Tencent +8.74 نقطة
Legal Research Bench
41.35%
25.96%
نموذج Tencent +15.39 نقطة
Tax Agent Bench
34.40%
17.08%
نموذج Tencent +17.32 نقطة
تذكر Vals AI temperature 0.9 وtop_p 1.0 وحد إخراج 65,536 رمزًا لـ Hy4؛ ويستخدم Terra أقصى جهد استدلال وحد إخراج 128,000 رمز. هذه الإعدادات تختلف، لذا اقرأ النتائج كمقارنات لتهيئات الاختبار لا كتشغيلات بميزانية متساوية.
يتسع تقدم Terra في مهام الطرفية أكثر منه في توليد الشيفرة: 10.10 نقاط مئوية على Terminal-Bench 4.0 مقابل 2.99 نقطة على Vibe Code Bench. يجعل هذا التصحيح والتطوير عبر سطر الأوامر أبرز مواضع البدء في تقييم Terra.
يتصدر Hy4 اختبارات Finance Agent وLegal Research Bench وTax Agent Bench بفوارق 8.74 و15.39 و17.32 نقطة مئوية. لذا تُعد سير عمل البحث التي تجمع الأدلة وتطبق القواعد المعرفية مجالات واعدة لبدء استخدام Hy4.
الفارق الإجمالي 1.19 نقطة مئوية، وفواصل عدم اليقين المنشورة تتداخل.
معايير إطلاق Hy4 من Tencent
تضيف مخططات إطلاق Tencent نتائج للبرمجة واستخدام الحاسوب. تقارن Hy4 مع GPT-6.1 Sol؛ استخدم جدول Vals AI أعلاه للمقارنة المباشرة مع GPT-6.1 Terra.
نتائج معايير Hy4 وفق Tencent، نوفمبر 2026. نموذج OpenAI المعروض هو GPT-6.1 Sol.
في مخطط الإطلاق لدى Tencent، يسجل Hy4 مقدار 44.4 على Terminal Bench 4.0 و78.9 على OSWorld 2.1. تصف هذه الأرقام إعداد تقييم Tencent وهي مستقلة عن نتائج Vals AI أعلاه.
سير عمل الرؤية واستخدام الحاسوب
تقدم Tencent فهم الصور في الإصدار الرسمي وتصف تدريبًا لسير عمل يشمل أدوات سطر الأوامر والواجهات الرسومية وBlender وCAD. يجعل هذا تحليل المخططات والمهام البرمجية المرئية محور تموضعه.
تضع OpenAI نموذجها لسير العمل القائم على الشاشة، والكتابة المختصرة، وإصلاحات الكود ذات النطاق المحدود. لتطبيق فهرسة منتجات، اختبر مطابقة صور المنتجات؛ للعمل التقني، استخدم رسومات ذات تسميات صغيرة وقياسات؛ ولأتمتة سطح المكتب، تحقق من الملفات المحفوظة وحالة التطبيق.
يجب أن يفصل طقم اختبار بصري جيد بين القراءة والتنفيذ. قم أولًا بقياس ما إذا كان النموذج يستخرج القيم الصحيحة أو يحدد عنصر الواجهة الصحيح. ثم قِس ما إذا كان سير العمل الكامل يصل إلى النتيجة المطلوبة دون نقرات خاطئة أو ملفات مفقودة أو تدخل بشري غير ضروري.
السرعة والزمن الشامل للاستجابة
بالنسبة للدردشة، المقاييس المهمة هي مدى سرعة بدء الإجابة ومدة إنهائها. وبالنسبة للوكلاء، قِس المهمة كاملة، بما في ذلك تنفيذ الأدوات وأي إصلاحات.
قارن النموذجين في مهام نموذجية ومُجهِدة على مستوى التوازي المتوقع لديك. تتبّع وسيط وزمن الطرفيات (الذيل) إلى جانب الإكمال الناجح: الاستجابة السريعة مفيدة فقط إذا أنجزت العمل.
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: التكلفة
قارن أسعار الرموز أولًا، ثم احسب العمل المطلوب للحصول على نتيجة قابلة للاستخدام. الأسعار أدناه هي أسعار CometAPI الأساسية بالدولار الأمريكي لكل مليون رمز؛ وهي منفصلة عن أرقام تكلفة الاختبار التي تبلغ عنها Vals AI.
تسعير الإدخال والإخراج في CometAPI
بند التكلفة
Hy4 API في CometAPI
GPT-6.1 Terra API في CometAPI
الإدخال لكل مليون رمز
$0.6672
$0.80
الإخراج لكل مليون رمز
$2.00
$4.00
يستخدم الجدول أدناه الأسعار الأساسية المُدرجة لدى CometAPI بالدولار لكل مليون رمز. قارن الإدخال والإخراج كلٌ على حدة، ثم احسب تكلفة طلبك النموذجي.
مثال تكلفة لـ 10,000 طلب
اعتبر 10,000 طلب، يستخدم كلٌ منها 1,000 رمز إدخال غير مخزّن مؤقتًا و200 رمز إخراج مُفوترة. عبر جميع الطلبات، هذا يعني 10 ملايين رمز إدخال و2 مليون رمز إخراج. باستخدام أسعار CometAPI الأساسية أعلاه:
يكلف Hy4 أقل بحوالي 33.3% في هذا المثال. يغطي هذا التقدير الإدخال غير المخزّن مؤقتًا والإخراج المُفوّر؛ أضف تكاليف التخزين المؤقت والأدوات وإعادة المحاولة عند إعداد ميزانية سير عمل كامل.
فوترة المزوّد المباشر والطلبات طويلة السياق
بالنسبة للوثائق الطويلة على واجهة OpenAI المباشرة، تؤدي المطالبات التي تتجاوز 272K رمز إدخال إلى مضاعفة 2× لأسعار الإدخال والتخزين المؤقت و1.5× لأسعار الإخراج للطلب بالكامل. طبّق قواعد الفوترة للخدمة التي تستخدمها؛ مثال CometAPI أعلاه يستخدم أسعار CometAPI الأساسية. OpenAI pricing details.
التكلفة لكل مهمة مقبولة
المهمة المقبولة هي التي تلبّي فحوصات الجودة والإكمال في تطبيقك. احسب جميع المحاولات، واستخدام الأدوات، وأعمال المراجعة اللازمة للوصول إلى تلك النتيجة، بما في ذلك الإنفاق على المحاولات الفاشلة.
التكلفة لكل مهمة مقبولة = إجمالي تكاليف النموذج وإعادة المحاولة والأدوات والمراجعة البشرية ÷ المهام التي تجتاز فحوصات القبول.
قد تكون المكالمة الأكثر تكلفة اقتصادية إذا ألغت عدة محاولات إصلاح. وبالمقابل، عندما يلبّي نموذج أقل تكلفة عتبة الجودة، قد لا تضيف الدفعة الأعلى لكل مهمة قيمة تُذكر.
أي نموذج تختار: Hy4 أم GPT-6.1 Terra؟
ابدأ بالنموذج الذي تتوافق نقاط قوته مع عبء عملك الرئيسي. استخدم الخيارات التالية لبناء قائمة قصيرة، ثم قارن جودة وتكلفة المهام المكتملة.
متى تختار Hy4
اختر Hy4 أولًا لأبحاث المال، وتحليل الوثائق القانونية أو الضريبية، والتطبيقات التي تولد نصوصًا كبيرة. تقدمه في ثلاث معايير مجالية يجعله مرشحًا مفيدًا لأبحاث غزيرة الأدلة. وبالأسعار المُدرجة لدى CometAPI، فإن سعر إخراجه نصف سعر Terra، ما قد يحدث فرقًا ماديًا في الصياغة والتقارير كثيفة الحجم.
في أعمال البحث، احكم على الإجابة النهائية بالدقة في المصادر والحسابات وتغطية السؤال. يكون Hy4 أنسب عندما يحقق هذه المتطلبات بتكلفة إجمالية أقل، بما في ذلك المراجعة وإعادة المحاولة.
متى تختار GPT-6.1 Terra
اختر GPT-6.1 Terra أولًا للبرمجة في الطرفية وتصحيح الأخطاء وإصلاحات الكود. تقدمه بـ 10.10 نقاط في Terminal-Bench هو أقوى إشارة برمجية في هذه المقارنة. كما أن ميزانية إخراجه الأكبر تجعله جديرًا بالاختبار للتقارير الطويلة ومخرجات الكود الكبيرة.
احكم على Terra بما إذا كانت الترقيعات تجتاز اختباراتك وكانت مخرجاته مكتملة. وللعمل المرئي أو المكتبي، قارن النموذجين على شاشاتك ومخططاتك وملفاتك الفعلية، مع التحقق من النتيجة المحفوظة النهائية.
توجيه البحث والبرمجة إلى نماذج مختلفة
قد يستفيد عبء العمل المختلط من استخدام كلا النموذجين. يمكن لمساعد تحليل مالي استخدام Hy4 للبحث وصياغة التقرير، ثم استدعاء Terra عند الحاجة لتصحيح برنامج التحليل:
أرسل جمع الأدلة وصياغة التقارير إلى Hy4.
تحقق من الاستشهادات والقيم المصدرية والحسابات قبل قبول التقرير.
وجّه برنامج التحليل الفاشل إلى Terra مع الشيفرة ومخرجات الخطأ والسلوك المتوقع.
شغّل البرنامج المصحح وطبّق فحوص الأدلة نفسها قبل إعادة النتيجة النهائية.
استخدم نموذجًا ثانيًا عندما يحسّن النتيجة النهائية بما يكفي لتغطية التكلفة الإضافية وعملية التكامل.
تقدم CometAPI كلا النموذجين تحت المعرفين hy4 وgpt-6.1-terra. تسرد صفحات النماذج أمثلة الطلبات والتسعير لكل مسار: Hy4 وGPT-6.1 Terra.
لتطبيقات تمكين الأدوات، تحقّق من دعم المسار المحدد لاستدعاءات الوظائف والمخرجات المُهيكلة. على واجهة OpenAI المباشرة، يتطلب استدعاء أدوات Terra استخدام Responses API.
كيفية الاختبار والإطلاق التدريجي لاختيارك
قبل تحويل حركة الإنتاج، قارن النموذجين على مهام تمثيلية باستخدام المدخلات نفسها والأدوات ومعايير النجاح. سجّل حالات الإكمال الناجح والتكلفة الإجمالية والوقت المنقضي، ثم اطلق المسار الأقوى تدريجيًا.
ضمّن الطلبات الروتينية والحالات الصعبة المهمة لمستخدميك.
تحقق من معاملات الأدوات والمخرجات المهيكلة والأخطاء وحالة الإكمال.
عيّن حدودًا لإعادة المحاولة ومشغلات للتراجع قبل إرسال حركة فعلية.
الخلاصة
اختر Hy4 عندما تكون جودة البحث وانخفاض تكلفة توليد النصوص أولوياتك. اختر GPT-6.1 Terra عندما تكون برمجة الطرفية وتصحيح الأخطاء وميزانية إخراج أكبر ذات أهمية أكبر.
بالنسبة لتطبيق مختلط، ابدأ بنموذج لكل عبء عمل رئيسي وأضف مسارًا ثانيًا حيث يحسّن النتائج. أفضل خيار هو ما يُتم مهامك بدقة وبكلفة يمكنك تحمّلها.
