Tencent lancia Hy4 con visione e computer use, i pesi promessi nei prossimi giorni
Tencent ha rilasciato Hy4 il 4 novembre, aggiungendo visione e computer use a un prezzo invariato di 0,834 dollari per milione di token in input. L'azienda dice che pubblicherà i pesi del modello e una system card nei prossimi giorni, senza indicare una licenza.

Un modello migliore, un rilascio più scarno
Tencent offre ora Hy4 tramite Tencent Cloud e OpenRouter a 0,834 dollari per milione di token in input e 2,501 dollari per milione di token in output.
I team che avevano scelto la preview di agosto perché potevano scaricarla, con il successore non possono ancora farlo. Tencent dice che pubblicherà i pesi aperti e una system card nei prossimi giorni, ma non ha indicato una licenza. OrcaRouter ha fatto notare il 4 novembre che i pesi sono annunciati come un piano e che la model card non esiste.
Tencent non ha pubblicato un conteggio dei parametri nell'annuncio. TechNode riferisce che Hy4 ha 770.000.000.000 di parametri.
La novità sono le capacità. Hy4 legge dettagli fini nelle immagini, analizza grafici complessi e risolve problemi di matematica visiva. La modalità computer use pilota strumenti da riga di comando e interfacce grafiche. Tencent dice di aver addestrato il modello su software professionali tra cui Blender e CAD. Quell'addestramento gli permette di pianificare e portare a termine compiti multi-step più lunghi. Questa parte è verificabile oggi tramite l'API.
Tencent ha dichiarato di aver limitato i dati di addestramento sulla cybersicurezza a materiale difensivo, filtrando i contenuti su sviluppo di exploit, reverse engineering e penetration testing. Ha detto di riconoscere i rischi per la sicurezza legati a capacità cyber e biologiche avanzate.
Il rilascio arriva in un campo affollato. Il South China Morning Post ha riportato il 4 novembre che Tencent schiera Hy4 contro rivali a pesi aperti tra cui DeepSeek, Z.ai e Alibaba.
Cosa aveva rivelato la preview
Hy4 Preview è uscito il 28 agosto 2026 con licenza Apache 2.0. I suoi 770.000.000.000 di parametri erano scaricabili da Hugging Face e portava un'appendice di benchmark con otto righe di numeri pubblicati. Tencent non ha pubblicato una licenza per la nuova build e non ha rilasciato alcuna appendice di benchmark.
Le cifre pubblicate della preview erano 770.000.000.000 di parametri totali, 49.000.000.000 attivati per token, 78 layer e una finestra di contesto di 1.048.576 token. Niente di questa documentazione accompagna il nuovo modello. Tencent non ha pubblicato una descrizione dell'architettura. Presenta il cambiamento come scala nel pre-training e nel post-training, non come un nuovo design. Che l'encoder visivo sia un modello separato innestato sopra è un'inferenza, non una dichiarazione.
La model card della preview era insolitamente franca su due problemi: ragionava più a lungo del necessario sui compiti difficili e verificava troppo le proprie risposte. Tencent dice che la nuova build accorcia il ragionamento e migliora il rispetto delle istruzioni. Non ha pubblicato conteggi di token prima e dopo.
Il confronto di OrcaRouter del 4 novembre lo metteva in chiaro: nella linea Hunyuan il numero di versione è salito e l'apertura è scesa.
I numeri che Tencent ha pubblicato
Tencent riporta guadagni del 19,1% sul proprio benchmark GameDev e del 9,8% su GameLogic rispetto a Hy4 Preview. Dice che il tasso di allucinazione è sceso al 7,2% dal 12,95% dopo aver rielaborato le funzioni di ricerca del modello. Il confronto di OrcaRouter dà cifre diverse per la stessa metrica, dal 15,76% al 5,45%, e sostiene che la metodologia non è pubblicata. Gli errori causati da assunzioni non supportate sono calati dal 23,1% al 5,6%, dice Tencent. Sono test di Tencent, misurati contro il suo stesso modello precedente.
In una valutazione in cieco con 213 professionisti della finanza, 153 dei quali da istituzioni esterne, su 579 compiti reali, Hy4 ha ottenuto 3,04, davanti a DeepSeek-V4.1-Flash a 2,97 e a Kimi K3.1 Pro e GLM-5.3 a 2,68 ciascuno. Su WorkBuddy, l'assistente di lavoro AI di Tencent, il modello ha registrato un punteggio medio di 83,18 e un tasso di superamento del 96,15%. Tencent dice che è arrivato primo in nove dei 12 scenari testati nella Cina continentale. Riporta anche un guadagno di 12,03 punti percentuali sulla preview su iRaB, un benchmark per agenti di ricerca sugli investimenti gestito dalla società di AI finanziaria Rabyte.
ShiftDelete ha riportato che nessuna di queste cifre era stata verificata in modo indipendente.
Prezzo fermo, sconti cumulati
Tencent Cloud TokenHub offre Hy4 con il 50% di sconto fino al 31 dicembre 2026, e gli abbonamenti Token Plan hanno uno sconto del 75% sul consumo di crediti fino al 18 novembre.
Una versione più economica, Hy4 Flash, arriverà presto, dice Tencent. Erediterà la comprensione visiva e le funzioni di agente.
Cosa resta aperto
Tencent ha ammesso un divario con i migliori modelli proprietari. Indica come punti deboli la matematica a livello di ricerca, il coding su orizzonti lunghi e la risposta avanzata a domande visive.
Finché i pesi non compariranno, Hy4 è disponibile solo tramite API e le app di Tencent.
Fonti
27- 01Tencent Hy4: Open-Weight AI Model Adds Vision, Computer UseEN
- 02Tencent Unveils Official Version of Hunyuan Hy4, Its First Model With Vision and Computer-Operation CapabilitiesEN
- 03Tencent Hy4 vs Hy4 Preview: Newer Model, Less OpenEN
- 04Tencent Launches Hy4, Its New Flagship AI Model to Compete with Advanced Open-Weight ModelsEN
- 05Tencent Launches Hy4, Joining the Ranks of the World's Leading Open-Source AI ModelsEN
- 06Global AI Brief: Tencent Announces 770 Billion Parameter Hy4JA
- 07Tencent Unveils Its Most Powerful AI Model at Extremely Low CostEN
- 08Tencent unveils Hy4 as open-weight AI race with DeepSeek, Z.ai, Alibaba heats upEN
- 09Tencent releases Hy4, a powerful frontier AI model introducing visual understanding and computer useEN
- 10Tencent Launches Hy4 AI Model with Restricted Cybersecurity Training DataEN
- 11Open source AI is booming. Hugging Face explains who profits.EN
- 12Building on open source AI? Hugging Face’s policy chief on the costs, risks, and trade-offsEN
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