Hy 4 API

Especificações técnicas do Tencent Hy4 Preview

Os números de arquitetura acima descrevem o backbone; a ficha do modelo da Tencent descreve uma camada nativa adicional de MTP para decodificação especulativa. A janela de contexto de 1M da API não é o mesmo que seu limite máximo de entrada de 960K.

O que é o Tencent Hy4 Preview?

Tencent Hy4 Preview é um modelo de linguagem de pesos abertos desenvolvido pela equipe Hunyuan da Tencent. Lançado em 28 de agosto de 2026, é uma versão inicial da geração Hy4 e está otimizado para produtividade no mundo real: engenharia de software, execução de tarefas agênticas, análise de escritório e financeira, desenvolvimento de jogos e pesquisa científica.

Hy4 Preview usa uma arquitetura de Mistura de Especialistas com 770 bilhões de parâmetros totais no backbone e 49 bilhões de parâmetros ativados por token. Sua pilha de atenção utiliza Atenção Esparsa DeepSeek com portas (Gated DSA) com IndexCache para reutilização de índices esparsos entre camadas. O modelo também usa Hiperconexões de Identidade (iHC) em seu caminho residual. Uma camada nativa de predição de múltiplos tokens (MTP) é incluída para decodificação especulativa.

A Tencent lançou os pesos do modelo, uma variante quantizada em FP8 e orientações de implantação para vLLM e SGLang. A ficha do modelo especifica a licença Apache 2.0.

Principais recursos do Tencent Hy4 Preview

• Contexto de um milhão de tokens: A janela de contexto de 1,048,576 tokens é destinada a grandes bases de código, material técnico extenso e informação distribuída em vários documentos. A Tencent Cloud lista uma entrada máxima de 960,000 tokens e uma saída máxima de 64,000 tokens.
• Engenharia de software de longo horizonte: A Tencent destaca compreensão de código, planejamento, depuração e verificação ao longo de tarefas estendidas de desenvolvimento, incluindo implementação e iteração de front-end.
• Execução de tarefas agênticas: O modelo é posicionado para tarefas complexas envolvendo planejamento e uso de ferramentas. As receitas de serviço publicadas incluem análise de chamadas de ferramenta e configuração de escolha automática de ferramentas.
• Fluxos de trabalho de escritório e analíticos: A Tencent descreve criação de documentos, planilhas e apresentações, análise de dados, equações e trabalho de modelos financeiros.
• Raciocínio científico e técnico: A Tencent relata trabalho em pesquisa e desenvolvimento de IA, dinâmica molecular, física da matéria condensada e matemática fundamental.
• Opções abertas de implantação: Desenvolvedores podem usar os pesos sob licença Apache 2.0, a variante em FP8 e as receitas de implantação da Tencent para vLLM ou SGLang.

Desempenho em benchmarks do Tencent Hy4 Preview

A Tencent relata uma avaliação interna cega na qual 163 especialistas internos avaliaram saídas em 203 tarefas de engenharia. Hy4 Preview recebeu uma pontuação média de 2.99/4.00, comparada a 2.92/4.00 para o GLM 5.3 e 2.94/4.00 para o Kimi K3.

Estes são resultados da avaliação interna de engenharia baseada em avaliação humana da Tencent, não um ranking padronizado público de benchmarks. Eles não devem ser tratados como prova de que o Hy4 Preview lidera em todos os benchmarks de codificação, raciocínio ou uso geral. O texto disponível na ficha do modelo não fornece uma tabela completa, legível por máquina, de pontuações de benchmarks padronizados, portanto nenhuma é inferida aqui.

Como o Hy4 Preview se compara ao GLM 5.3 e ao Kimi K3

A evidência publicada mais diretamente comparável é a avaliação de engenharia da Tencent com 203 tarefas. O Hy4 Preview obteve 2.99/4.00, ligeiramente acima do GLM 5.3 com 2.92 e do Kimi K3 com 2.94. A comparação é útil para entender os resultados dos fluxos de trabalho de engenharia internos da Tencent, mas não é uma avaliação independente e não estabelece superioridade em cargas de trabalho não relacionadas.

Escolha o Hy4 Preview quando implantação com pesos abertos, contexto de um milhão de tokens e fluxos de trabalho de agentes orientados à produtividade forem requisitos centrais. Compare GLM 5.3 e Kimi K3 em suas próprias tarefas representativas antes de selecionar um modelo de produção; suas especificações de arquitetura e contexto não são reproduzidas aqui porque não foram verificadas a partir de fontes primárias equivalentes para esta comparação.

Limitações conhecidas

A Tencent descreve o Hy4 Preview como uma iteração inicial com espaço para melhorias tanto no pré-treinamento quanto no pós-treinamento. As questões conhecidas publicadas incluem gastar mais tempo do que o necessário raciocinando sobre tarefas complexas e uma tendência a verificar em excesso o próprio trabalho. Esses comportamentos podem aumentar a latência e o comprimento da saída. As equipes devem testar o sucesso da tarefa, latência, correção de chamadas de ferramenta e uso total de tokens em relação aos seus próprios critérios de aceitação antes da implantação em produção.

Casos de uso representativos

1. Engenharia de software em escala de repositório: Analisar arquivos-fonte e histórico de issues, planejar mudanças em vários arquivos, depurar e verificar correções.
2. Fluxos de trabalho de desenvolvimento agênticos: Coordenar tarefas de codificação em múltiplas etapas e execução assistida por ferramentas, com autorização e validação do lado da aplicação.
3. Análise de negócios: Consolidar informações entre documentos e criar relatórios, planilhas e apresentações.
4. Modelagem financeira: Auxiliar com equações, análise de dados e fluxos de trabalho de modelos financeiros, com validação independente dos cálculos.
5. Prototipagem de jogos: Gerar e refinar iterativamente protótipos jogáveis com um fluxo de trabalho de engine de jogo.
6. Assistência à pesquisa científica: Explorar literatura técnica, formular análises e apoiar trabalhos em áreas que a Tencent identifica, como dinâmica molecular e matemática fundamental.