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Hunyuan Hy4 è disponibile su CometAPI: funzionalità, accesso all'API
Accedi oggi a Tencent Hunyuan Hy4 su CometAPI. Esplora le sue funzionalità, gli esempi delle API Python, le capacità degli agenti e cosa aspettarsi da Hy4 Flash.
Hunyuan Hy4 e Hy4 Preview sono entrambe accessibili tramite CometAPI, offrendo agli sviluppatori un modo per testare il nuovo modello di punta di Tencent rispetto alla versione precedente all’interno della stessa integrazione API. Hy4 Flash arriverà presto.
Tencent ha rilasciato ufficialmente Hy4 il 4 novembre 2026. L’annuncio su X presenta il modello con “Hy4 is here, new with vision”, mentre la pagina ufficiale di rilascio di Hy4 descrive i miglioramenti in ambito coding, uso del computer, ricerca e produttività.
Per gli sviluppatori, il punto di partenza immediato è l’ su CometAPI. Il modello è elencato come disponibile con l’identificatore , a $0.6672 per milione di token in input e $2.00 per milione di token in output. I team che già utilizzano Hy4 Preview possono mantenerlo come baseline mentre valutano la versione completa.
Hy4 e Hy4 Preview sono accessibili su CometAPI. Gli sviluppatori possono confrontarli attraverso un’unica integrazione compatibile con OpenAI.
Hy4 è ufficialmente rilasciato**.** “Coming soon” ora si applica a Hy4 Flash, i cui prezzi finali e specifiche di serving non sono pubblicati nei materiali citati.
Il rilascio completo aggiunge comprensione visiva e capacità d’uso del computer, oltre a un ragionamento su orizzonti più lunghi e workflow di produttività più solidi.
Tencent riporta 78.9 su OSWorld 2.1 e 44.4 su Terminal Bench 4.0, con ulteriori risultati che coprono coding, automazione e lavori scientifici.
CometAPI elenca i prezzi di input e output di Hy4 circa il 20% inferiori rispetto ai prezzi ufficiali mostrati sulla pagina del modello.
L’implementazione pratica richiede un runtime applicativo: il modello pianifica e richiede azioni; il runtime esegue strumenti, mantiene lo stato e verifica i risultati.
Che cos’è Hunyuan Hy4?
Hunyuan Hy4 è il modello di punta di Tencent per il ragionamento complesso, l’ingegneria del software, il lavoro d’ufficio, l’analisi finanziaria, lo sviluppo di giochi e la ricerca scientifica. Il rilascio di novembre estende la generazione Hy4 ai compiti visivi e all’interazione con il computer, includendo sia interfacce a riga di comando sia interfacce grafiche.
Secondo il rapporto di lancio di Tencent Technology, Hy4 utilizza un’architettura Mixture-of-Experts con 770 miliardi di parametri. La documentazione API di Tencent elenca una finestra di contesto da 1M token, con un massimo di 960.000 token in input e 64.000 token in output per chiamata API. Questi sono i limiti documentati da Tencent; configura le richieste CometAPI in base ai limiti esposti dal suo endpoint attivo.
Un modello MoE instrada i token attraverso esperti selezionati invece di utilizzare ogni parametro per ogni token. La precedente Hy4 Preview ha divulgato 49 miliardi di parametri backbone attivi per token; quel valore di Preview dovrebbe rimanere associato a Preview quando si discute della sua architettura.
Tencent afferma che i pesi di Hy4 saranno open source in seguito, con il supporto di deployment in sviluppo insieme a vLLM e SGLang. L’accesso via API è già disponibile, mentre i pesi scaricabili del modello finale rappresentano una milestone di rilascio separata.
Prestazioni di Hy4
Il rilascio ufficiale di Tencent riporta i seguenti risultati. Si tratta di punteggi dichiarati da Tencent nelle sue configurazioni di valutazione; i benchmark usano metodi di punteggio differenti e andrebbero confrontati all’interno di ciascun benchmark.
Benchmark
Punteggio Hy4
Carico di lavoro rilevante
OSWorld 2.1
78.9
Interazione con il computer e task GUI
Terminal Bench 4.0
44.4
Problem solving a riga di comando
FrontierCode 2.0
31.0
Compiti di coding difficili
AutomationBench 1.0.6
56.2
Automazione multi-step
Hy-BrowseComp 2.0 — internal
59.9
Navigazione e raccolta informazioni
TenureTrail — internal
53.6
Compiti di ricerca scientifica
L’insieme delle prove di lancio include una valutazione finanziaria che coinvolge 213 esperti e 579 task. Tencent Technology riporta un punteggio medio di 3.04 per Hy4, rispetto a 2.97 per DeepSeek V4.1 Flash 1017 e 2.68 per Kimi K3.1 Pro e GLM-5.3 nella stessa valutazione.
Per un team che costruisce analisi di documenti finanziari o assistenti di ricerca, questo è un motivo per includere Hy4 in un confronto controllato. I punteggi dei benchmark non forniscono una latenza misurata o una velocità in token al secondo su CometAPI; tali valori vanno raccolti in base al deployment previsto.
Hy4 vs. Hy4 Preview: cosa è cambiato?
Tencent ha evidenziato tre principali upgrade per il rilascio completo di Hy4.
Esecuzione più forte di compiti a lungo orizzonte
Hy4 Preview ha stabilito l’attenzione della famiglia su compiti estesi di coding e produttività. Le debolezze documentate includevano verifiche eccessive e un ragionamento più lungo del necessario in alcuni problemi. Il rilascio completo punta a un ragionamento più efficiente e a un’esecuzione più sostenuta attraverso una sequenza di azioni.
Per un’applicazione basata su agenti, il confronto utile è se Hy4 raggiunge gli stessi criteri di accettazione con meno tentativi, meno contesto ripetuto o meno passaggi abbandonati. Una risposta più breve riduce i costi solo quando il risultato passa comunque la validazione.
Comprensione visiva e uso del computer
Hy4 aggiunge comprensione visiva e ragionamento visivo alla famiglia. Può interpretare grafici, schermate e altre immagini, mentre il suo addestramento all’uso del computer copre interazioni CLI e GUI. Tencent descrive specificamente un training che coinvolge Blender, CAD e workflow che attraversano i confini tra applicazioni.
Questo amplia i compiti che un agente può affrontare. Può ispezionare un grafico prima di spiegarne gli errori, esaminare una pagina web dopo averla generata o utilizzare una schermata per decidere la successiva azione d’interfaccia. L’esecuzione in browser e desktop richiede un ambiente di strumenti connessi, come descritto nel runtime sottostante.
Evidenze più concrete da valutazioni di produttività
Tencent riporta miglioramenti in ingegneria, lavoro d’ufficio, finanza e giochi. Il rapporto di lancio attribuisce a Hy4 un tasso di superamento del 96,15% nella valutazione interna di WorkBuddy e riporta miglioramenti rispetto a Preview del 19,1% su GameDev e del 9,8% su GameLogic.
Questi risultati supportano i test di Hy4 su lavori di produttività multi-step. Il loro valore è massimo quando l’applicazione assomiglia ai compiti valutati: coding, lavoro su documenti, analisi strutturate e uso ripetuto di strumenti.
4 scenari pratici: dove Hy4 sembra utile
Tencent Technology ha testato Hy4 su quattro scenari che coprono coding, comprensione visiva, analisi finanziaria e pianificazione.
Sviluppo frontend interattivo
Hy4 ha costruito una pagina web del sistema solare interattiva, con pianeti cliccabili, velocità orbitale regolabile e spiegazioni adatte ai bambini. L’esecuzione riportata includeva 15 verifiche di interazione in Chrome, mostrando un workflow che si estende dalla generazione del codice alla verifica nel browser. Le applicazioni che usano CometAPI possono supportare questo workflow collegando Hy4 a strumenti per il browser.
Pianificazione visiva sotto vincoli mutevoli
Utilizzando una foto del frigorifero, Hy4 ha pianificato nove pasti in tre giorni entro un budget di 100 RMB e un limite di 40 minuti di preparazione per pasto. Ha segnalato quattro ingredienti incerti e ha rivisto il piano quando sono cambiate le esigenze dietetiche, dimostrando come la comprensione visiva possa supportare la pianificazione rispetto a vincoli multipli.
Analisi di grafici finanziari
Hy4 ha identificato affermazioni fuorvianti in un grafico fittizio: i ricavi sono aumentati del 25%, invece dell’80% dichiarato, mentre l’utile è diminuito del 40%, nonostante l’affermazione che fosse raddoppiato. Ha inoltre rilevato un asse troncato che esagerava la crescita, combinando interpretazione visiva con verifiche numeriche.
Pianificazione oraria e verifiche di fattibilità
Dato un lavoro seriale di 555 minuti entro una finestra di 480 minuti, Hy4 ha identificato il deficit di capacità di 75 minuti e ha proposto tre piani rivisti. Lo scenario illustra l’utilità nell’individuare requisiti in conflitto e spiegare i compromessi necessari per rendere un piano fattibile.
CometAPI elenca le tariffe ufficiali di Hy4 di Tencent a $0.8340 per l’input e $2.50 per l’output per milione di token, rendendo i prezzi di input e output di CometAPI approssimativamente inferiori del 20%. Queste tariffe si applicano a Hy4; consultare il listino separato per Hy4 Preview.
Costo tipico per richiesta
Per una richiesta illustrativa che utilizza 10.000 token di input non in cache e 2.000 token di output, il costo token di Hy4 è:
Si tratta di circa $0.0107 per richiesta, ovvero $10.67 per 1.000 richieste con lo stesso uso di token. Questa è una stima dei costi token, esclusi i costi del browser o dell’infrastruttura di calcolo e altri addebiti degli strumenti. La tariffazione delle letture cache si applica ai token effettivamente fatturati come letture di cache.
Per gli agenti, calcola l’uso sull’intero task. Prompt ripetuti, risultati degli strumenti, ragionamenti generati e retry possono rendere un’esecuzione in dieci passaggi sostanzialmente più costosa di quanto suggerisca la risposta finale. La metrica aziendale utile è la spesa totale divisa per i task completati con successo.
Come accedere all’API di Hy4
Hy4 e Hy4 Preview sono entrambe accessibili tramite CometAPI. Usa hy4 per il rilascio completo o hy4-preview per confrontare la versione precedente.
CometAPI documenta due interfacce compatibili con OpenAI:
Chat Completions (/v1/chat/completions) usa un array messages contenente i turni di user e assistant. Questa è l’interfaccia usata nell’esempio Hy4 qui sotto e si adatta ad applicazioni già basate su messaggi di chat.
Responses (/v1/responses) usa un campo input e una struttura di output diversa. Usala quando il modello selezionato supporta esplicitamente Responses tramite CometAPI.
Per Hy4, inizia con Chat Completions. Controlla la documentazione API di CometAPI per la compatibilità del modello prima di passare a Responses.
Invia la tua prima richiesta
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
result = client.chat.completions.create(
model="hy4", # Or "hy4-preview"
messages=[{"role": "user", "content": "Explain how to resolve a scheduling conflict."}],
)
print(result.choices[0].message.content)
Mantieni la stessa configurazione del client quando confronti Hy4 con Preview e cambia l’identificatore del modello. Per le tariffe attuali, vedi prezzi di Hy4 su CometAPI; per ulteriori dettagli di configurazione, segui la guida alla API key e alla prima chiamata.
Cosa dovrebbero preparare ora gli sviluppatori
Gli sviluppatori possono prepararsi a Hy4 e Hy4 Flash rendendo configurabile il livello del modello. Il nome del modello, l’endpoint API, lo schema degli strumenti, la logica di instradamento e gli script di valutazione non dovrebbero essere hard-coded nel resto dell’applicazione.
Prima di inviare traffico di produzione a un nuovo modello, stabilisci una baseline con Hy4 Preview o un altro modello attualmente disponibile. La baseline dovrebbe coprire i carichi di lavoro rilevanti per l’applicazione, come assistenza clienti, coding, elaborazione di documenti o analisi dei dati.
La valutazione dovrebbe registrare più del semplice “l’aspetto” della risposta finale. I team dovrebbero tenere traccia delle seguenti metriche:
Tasso di completamento dei task: misura la frequenza con cui l’agente completa l’intero workflow e fornisce il risultato richiesto senza intervento umano. Un task dovrebbe essere considerato riuscito solo quando tutti i passaggi richiesti sono stati completati, non quando il modello produce una risposta intermedia plausibile.
Tasso di successo delle chiamate agli strumenti: registra la frequenza con cui l’agente seleziona lo strumento corretto, usa parametri validi, riceve un risultato utilizzabile e prosegue il workflow con successo. Questo aiuta a distinguere un problema di ragionamento da un problema di integrazione o di schema.
Frequenza di retry: conta quante volte l’agente deve ritentare una chiamata a uno strumento, rigenerare una risposta o riavviare un passaggio. Un alto tasso di retry può aumentare i costi e ritardare il completamento anche quando la risposta finale appare corretta.
Latenza media di risposta: misura il tempo richiesto al modello per restituire una risposta e, per i workflow degli agenti, il tempo necessario per completare l’intero task. È utile monitorare sia la latenza per passaggio sia quella end-to-end, perché una risposta individuale veloce può comunque produrre un workflow multi-step lento.
Uso di token: traccia i token di input, i token di output, i token in cache dove applicabile e i token totali per richiesta. Questo mostra se lo stile di ragionamento di un modello sta creando overhead inutili in termini di contesto o verifica.
Costo per task completato: calcola il costo totale del modello e dell’infrastruttura necessario per completare un task con successo. Questo è più utile che confrontare solo i prezzi per token, perché un modello più economico può richiedere più retry, prompt più lunghi o ulteriore intervento umano.
Una volta che Hy4 e Hy4 Flash saranno disponibili, gli sviluppatori potranno eseguire gli stessi carichi di lavoro su entrambi i modelli e confrontare qualità del completamento, affidabilità, velocità e costo.
Una politica di instradamento pratica invierebbe compiti ripetitivi e standardizzati a Hy4 Flash e riserverebbe Hy4 a pianificazione complessa, lunghe catene di strumenti, ragionamento visivo e workflow che richiedono una migliore capacità di recupero.
Hy4 Flash: un modello pratico per carichi ad alto volume
Hy4 è già disponibile, mentre Hy4 Flash dovrebbe essere lanciato a breve. Tencent non ha ancora annunciato la data di rilascio. Tencent lo posiziona come un modello altamente efficiente in termini di costi per applicazioni pratiche.
Si prevede che la versione Flash mantenga le capacità visive e da agente di Hy4, beneficiando al contempo di una co-progettazione più stretta tra il modello e i prodotti Tencent. Questo posizionamento suggerisce un modello ottimizzato per chiamate frequenti, cicli di risposta più rapidi e volumi di richieste maggiori.
Hy4 sarebbe più adatto a compiti di agenti complessi e di lunga durata che richiedono pianificazione più profonda, molte chiamate a strumenti e una migliore capacità di recupero. Hy4 Flash sarebbe più adatto a classificazioni ad alto volume, estrazione di informazioni, elaborazione routinaria di documenti e altri compiti strutturati in cui costo e throughput sono prioritari.
Entrambi i modelli possono essere utili per carichi visivi. Hy4 Flash potrebbe gestire OCR di base, classificazione di immagini ed estrazione di campi, mentre Hy4 potrebbe essere riservato a compiti visivi che richiedono analisi su più pagine, giudizi complessi o diversi cicli di utilizzo degli strumenti.
Hy4 Flash può anche essere utile durante lo sviluppo rapido di agenti. I team possono usarlo per testare prompt, schemi degli strumenti e logica di instradamento a costo inferiore prima di inviare carichi più impegnativi a Hy4.
Per decisioni critiche per la sicurezza o altamente difficili, Hy4 dovrebbe essere abbinato a una revisione umana. Il modello può svolgere l’analisi, ma una persona dovrebbe rimanere responsabile per azioni che coinvolgono rimborsi, pagamenti, permessi o altri esiti rilevanti.
Posso accedere a Hy4 e Hy4 Preview tramite CometAPI?
Sì. Entrambi sono accessibili tramite CometAPI. Usa hy4 per Hy4 e hy4-preview per Preview e mantieni configurabile l’identificatore del modello quando confronti i risultati.
Una chiamata API consente a Hy4 di operare automaticamente il mio browser?
Un workflow di uso del computer richiede un’applicazione che colleghi Hy4 a un ambiente browser o desktop. L’applicazione esegue le azioni e restituisce al modello schermate o risultati degli strumenti.
Quanto costa Hy4 su CometAPI?
L’elenco del 4 novembre indica prezzi di $0.6672 per milione di token in input, $2.00 per milione di token in output e $0.0336 per milione di token di lettura dalla cache. La pagina del modello è il riferimento per le tariffe attuali.
Hy4 Flash è disponibile ora?
Gli annunci citati descrivono Hy4 Flash come in arrivo a breve. I suoi prezzi finali e le specifiche di serving non sono stati pubblicati in tali materiali.
Conclusione
Hy4 è pronto per la valutazione via API su CometAPI, e Preview offre ai team una baseline per misurare l’upgrade. I risultati pubblicati e gli scenari pratici riportati rendono coding, analisi visiva, pianificazione vincolata e lavoro di produttività multi-step i punti di partenza più utili.
Inizia dalla pagina API e prezzi di Hy4, collega gli strumenti richiesti dal workflow e confronta il costo per task completato. Quando Hy4 Flash arriverà, lo stesso setup di valutazione potrà determinare quali attività traggono beneficio dal suo orientamento all’efficienza.
