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腾讯发布 Hy4,加入视觉与电脑操作能力,权重将在数日内公布

腾讯于11月4日发布 Hy4,新增视觉与电脑操作能力,输入 token 价格维持每百万 0.834 美元不变。腾讯称将在数日内公布模型权重和系统卡,但未说明采用何种许可证。

人工智能与模型分析林晓雯发布: 2026年11月5日4 分钟阅读资料来源 27
腾讯发布 Hy4,加入视觉与电脑操作能力,权重将在数日内公布

模型更强,发布更薄

腾讯目前通过腾讯云和 OpenRouter 提供 Hy4,输入价格为每百万 token 0.834 美元,输出价格为每百万 token 2.501 美元。

有些团队当初选择 8 月预览版,是因为能直接下载。这次的后继版本暂时没有这项条件。腾讯表示将在数日内公布开放权重和系统卡,但没有说明许可证。OrcaRouter 在 11 月 4 日指出,权重只是以计划形式公布,模型卡尚不存在。

腾讯在公告中没有给出参数量。TechNode 报道称,Hy4 拥有 7700亿参数。

新的地方在于能力。Hy4 能读出图像中的细节,分析复杂图表,并解答视觉数学题。它的电脑操作模式可以驱动命令行工具和图形界面。腾讯称,训练中使用了 Blender 和 CAD 等专业软件。这让模型能够规划并完成更长的多步骤任务。这部分今天就可以通过 API 测试。

腾讯表示,网络安全训练数据只限于防御性材料,已过滤掉漏洞利用开发、逆向工程和渗透测试相关内容。腾讯称,它已认识到先进网络能力和生物能力带来的安全风险。

这次发布处在竞争密集的赛道。南华早报 11 月 4 日报道,腾讯把 Hy4 与 DeepSeek、Z.ai 和阿里巴巴等开放权重对手摆在一起竞争。

预览版留下了什么

Hy4 Preview 于 2026 年 8 月 28 日发布,采用 Apache 2.0 许可证。其 7700亿参数可从 Hugging Face 下载,并附有八行已公布数字的基准测试附录。腾讯没有为新版本公布许可证,也没有发布基准测试附录。

预览版公布的数字是:总参数 7700亿,每 token 激活 490亿,78 层,上下文长度 1048576 个 token。这些材料都没有随新模型一同发布。腾讯没有公布它的架构说明。腾讯把这次变化描述为预训练和后训练规模的提升,而不是新设计。视觉编码器是否是一个单独拼接的模型,这只是推测,并非官方披露。

预览版的模型卡对两个问题写得异常坦率:它在困难任务上推理时间过长,并且对自己的答案过度验证。腾讯称新版本缩短了推理过程,改进了指令遵循。它没有公布前后对比的 token 数量。

OrcaRouter 在 11 月 4 日的对比中说得很直白:在混元系列里,版本号上去了,开放程度下来了。

腾讯确实公布的数字

腾讯称,与 Hy4 Preview 相比,其 GameDev 基准测试提升 19.1%,GameLogic 提升 9.8%。腾讯表示,在重做模型的搜索功能后,幻觉率从 12.95% 降至 7.2%。OrcaRouter 的对比对同一指标给出了不同数字,从 15.76% 降至 5.45%,并称方法未公开。腾讯称,由无依据假设导致的错误从 23.1% 降至 5.6%。这些都是腾讯自己的测试,对照的是它自己的上一代模型。

在一次盲测中,213 名金融专业人士参与,其中 153 人来自外部机构,覆盖 579 项真实任务,Hy4 得分 3.04,领先 DeepSeek-V4.1-Flash 的 2.97,以及 Kimi K3.1 Pro 和 GLM-5.3 各自的 2.68。在腾讯的 AI 工作助手 WorkBuddy 上,该模型平均得分 83.18,通过率 96.15%。腾讯称,它在中国大陆测试的 12 个场景中拿下 9 个第一。腾讯还报告称,在金融 AI 公司 Rabyte 运营的投资研究智能体基准 iRaB 上,它比预览版提升 12.03 个百分点。

ShiftDelete 报道称,这些数字都没有经过独立核实。

价格不变,折扣叠加

腾讯云 TokenHub 在 2026 年 12 月 31 日前对 Hy4 提供五折优惠,Token Plan 订阅在 11 月 18 日前对额度消耗提供 75% 折扣。

腾讯称,更便宜的 Hy4 Flash 版本即将推出。它将继承视觉理解和智能体功能。

仍未确定的部分

腾讯承认与顶级闭源模型存在差距。它点名研究级数学、长程编程和高级视觉问答是弱项。

在权重出现之前,Hy4 只能通过 API 和腾讯自家应用使用。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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