Hy4 Preview da Tencent: modelo aberto de 770 bilhões
O Hy4 preview da Tencent é um modelo open source de 770 bilhões de parâmetros, com 49 bilhões de parâmetros ativos e janela de contexto de 1 milhão de tokens. Apresentado pela empresa em 29 de agosto de 2026, segundo a publicação original, ele foi direcionado a engenharia de software, trabalho com documentos, desenvolvimento de jogos e pesquisa científica. O acesso foi anunciado por Tencent Cloud, OpenRouter, produtos da própria Tencent e repositórios públicos.
Os números e comparativos abaixo foram divulgados pela Tencent e devem ser lidos como resultados informados pela desenvolvedora, não como testes independentes.
Tabela de conteúdos
O que muda com o Hy4 preview da Tencent
O principal diferencial anunciado é a combinação entre escala e eficiência. Embora tenha 770 bilhões de parâmetros totais, o Hy4 preview da Tencent ativa 49 bilhões por vez, uma arquitetura que tende a reduzir o custo computacional por consulta em relação a modelos densos de tamanho semelhante. A janela de contexto de 1 milhão de tokens, por sua vez, busca permitir a leitura de grandes bases de código, documentos longos e conjuntos extensos de arquivos sem perder o fio da tarefa.
Na prática, a Tencent afirma que o modelo consegue entender, planejar, depurar e verificar projetos de software ao longo de sessões prolongadas. A promessa inclui atenção à qualidade visual de interfaces front-end, além da capacidade de transformar arquivos dispersos em documentos, planilhas e apresentações. Há também menção a análises de dados, equações e modelos financeiros.
Contexto de 1 milhão de tokens
É a quantidade de texto, código ou outros dados que o modelo pode considerar em uma mesma interação. O limite anunciado favorece tarefas que dependem de muitos arquivos e histórico extenso.
Software, jogos e pesquisa científica
Para programação, a proposta do Hy4 preview da Tencent é operar como agente em fluxos longos: analisar requisitos, dividir etapas, alterar código, identificar falhas e validar resultados. A companhia também diz que o sistema pode criar protótipos jogáveis a partir de um único prompt e refiná-los em várias conversas dentro de engines de jogos.
- Planejamento e depuração de software.
- Produção de documentos e planilhas.
- Protótipos para desenvolvimento de jogos.
- Pesquisa em IA, física e matemática.
- Análise de dados e modelos financeiros.
Segundo a Tencent, um experimento colocou o modelo para coordenar várias sessões do Codex em paralelo. Em uma tarefa de pós-treinamento de modelos pequenos, o Hy4 teria reorganizado a direção da pesquisa conforme os resultados chegavam e superado sessões independentes do Codex em oito benchmarks. A descrição sugere foco em organizar experimentos e iterar em atividades de pesquisa e desenvolvimento, mas os dados detalhados do teste precisam de validação externa.
O post da conta Tencent Hunyuan destaca outra frente: a conversão do Hy4 preview para GGUF. De acordo com a publicação, o arquivo foi comprimido de 1,5 TB para cerca de 200 GiB com a técnica MIX-STQ1_0, que aplica diferentes níveis de quantização por camada. Isso pode ampliar o interesse de quem pesquisa execução local, mas os requisitos reais de hardware e a perda de qualidade dependem da configuração usada.
Resultados contra GLM 5.3 e Kimi K3
Em uma comparação interna cega, 163 especialistas da Tencent avaliaram saídas em 203 tarefas de engenharia. O Hy4 preview registrou média de 2,99, contra 2,92 do GLM 5.3 e 2,94 do Kimi K3. No confronto direto, o modelo teve 46,8% de vitórias, 12,8% de empates e 40,4% de derrotas ante o GLM 5.3. Contra o Kimi K3, foram 51,2% de vitórias, 7,9% de empates e 40,9% de derrotas.
| Comparação | Hy4 preview | Resultado informado |
|---|---|---|
| Média geral | 2,99 | GLM 5.3: 2,92; Kimi K3: 2,94 |
| Contra GLM 5.3 | 46,8% de vitórias | 12,8% empates; 40,4% derrotas |
| Contra Kimi K3 | 51,2% de vitórias | 7,9% empates; 40,9% derrotas |
Acesso, API e limitações declaradas
A Tencent informa que treinou o modelo com dados ligados ao trabalho de engenheiros de software, desenvolvedores de jogos, analistas financeiros e especialistas em segurança. O projeto segue sendo cocriado com CodeBuddy e WorkBuddy. Para uso via API, os valores anunciados por milhão de tokens são US$ 0,042 para entrada em cache, US$ 0,834 para entrada e US$ 2,501 para saída.
A Tencent classifica o Hy4 preview como uma versão inicial e reconhece que ele pode raciocinar por mais tempo do que o necessário e verificar excessivamente o próprio trabalho.
Informações do anúncio da Tencent
Essa ressalva é relevante: raciocínio prolongado pode elevar a qualidade em tarefas complexas, mas também aumentar tempo de resposta e custo. Empresas interessadas devem testar o modelo em seus próprios repositórios, políticas de segurança e métricas de produtividade antes de levá-lo a ambientes críticos.
Perguntas frequentes sobre o Hy4 preview
O Hy4 preview da Tencent é realmente open source?
Sim. A Tencent anunciou o Hy4 preview como modelo open source, disponível em repositórios públicos. O acesso também foi citado para Tencent Cloud, OpenRouter, Yuanbao e ima; confirme licença e condições no canal escolhido.
Qual é o contexto do Hy4 preview?
O modelo tem janela de contexto de 1 milhão de tokens. Em tese, isso permite lidar com bases de código, documentos e históricos muito extensos em uma interação, conforme a capacidade da plataforma usada.
Quanto custa a API do Hy4 preview?
Os preços anunciados por milhão de tokens são US$ 0,042 para entrada em cache, US$ 0,834 para entrada e US$ 2,501 para saída. Valores e disponibilidade podem mudar após o lançamento.
Quais são as limitações do Hy4 preview?
A própria Tencent diz que esta é uma versão inicial. O Hy4 preview pode prolongar demais o raciocínio e revisar seu trabalho além do necessário, afetando latência e custo em tarefas complexas.
Considerações finais
O Hy4 preview da Tencent chega com ambição de disputar tarefas longas de engenharia de software, documentos e pesquisa científica. Seus números de parâmetros, contexto e preço chamam atenção, assim como o acesso por Tencent Cloud e OpenRouter. Ainda assim, desempenho, segurança, licença e eficiência devem ser verificados em testes independentes. Consulte o anúncio técnico da Tencent para atualizações e documentação oficial.
