في 4 نوفمبر 2026، أطلقت Tencent Hunyuan الإصدار الرسمي من Hy4. وهو نموذج بخليط الخبراء (MoE) يضم 770B معلمة إجمالًا، وتبلغ نافذة السياق فيه 1M. كما أنه أول نموذج في سلسلة Hy يتمتع بقدرات بصرية، وأولها دعمًا للتحكم في الكمبيوتر عبر سطر الأوامر والواجهة الرسومية. وتبلغ الأسعار المعلنة لواجهة API 6 يوان لكل مليون token للإدخال، و18 يوان للإخراج، و0.3 يوان عند إصابة ذاكرة التخزين المؤقت. وحتى 31 ديسمبر 2026، يمكن استدعاؤه عبر Tencent Cloud TokenHub بخصم 50%.
هذا المقال ليس احتفاءً بنتائج الاختبارات. تقول Tencent رسميًا إن «Hy دخل لأول مرة بين أقوى النماذج مفتوحة المصدر»، لكننا سنتعامل مع هذا التصريح بوصفه طرحًا تسويقيًا فحسب. فيما يلي، نجمع ترتيب Hy4 الفعلي في الاختبارات الـ12 المعروضة في الرسم الرئيسي، مع الآراء الخارجية في يوم الإطلاق ونقاط الضعف التي أقرت بها الشركة نفسها، لتتمكن من الحكم على المهام المناسبة له.
ما ستستفيده: بعد القراءة، ستتمكن من تحديد ثلاثة أمور: المهام التي يمكنك تجربة Hy4 فيها فورًا، والمهام التي يظل فيها استخدام نموذجك الحالي أوفر، والقناة المناسبة لاستخدامه اليوم والتكلفة التقريبية.
نظرة سريعة على أبرز معلومات Hy4
| البند | التفاصيل | المصدر |
|---|---|---|
| تاريخ الإصدار | 4 نوفمبر 2026 (الإصدار الرسمي) | صفحة إصدار Tencent Hunyuan |
| البنية والمعلمات | بنية MoE بإجمالي 770B معلمة؛ وتشير بطاقة نموذج preview إلى تفعيل 49B | Tencent News / بطاقة نموذج preview على Hugging Face |
| نافذة السياق | 1M (يحددها OpenRouter عند 1,048,576 رمزًا) | صفحة النموذج على OpenRouter |
| الحد الأقصى للمخرجات | 64K (وفق وثائق preview، ولم تُحدّث وثائق الإصدار الرسمي بعد) | دليل استدعاء Hunyuan على TokenHub |
| القدرات الجديدة | دعم الرؤية وتشغيل الكمبيوتر (Computer Use) للمرة الأولى | صفحة إصدار Tencent Hunyuan |
| بروتوكولات الواجهة | متوافق مع OpenAI Chat Completions وOpenAI Responses وAnthropic Messages (وفق وثائق preview) | وثائق TokenHub |
| الأوزان | «مخطط لإتاحتها مفتوحة المصدر»؛ أوزان preview متاحة بالفعل بموجب Apache 2.0، أما أوزان الإصدار الرسمي فلم تُطرح بعد | Tencent Hunyuan / Hugging Face |
مقارنةً بإصدار Hy4 preview الذي صدر في 28 أغسطس، وُسّع نطاق التدريب المسبق وما بعد التدريب في Hy4. وتتركز التحسينات الرئيسية في اتباع التعليمات، وفهم النصوص الطويلة، والمهام طويلة الأمد، والبحث المعمّق. ووفق وثائق preview، يُفعّل وضع التفكير افتراضيًا، وتُرجع واجهة API حقل reasoning_content، لذا يجب مراعاة معالجة محتوى التفكير عند الدمج.
مهام الرؤية والحاسوب في Hy4: يرى الصور ويتعامل مع البرمجيات للمرة الأولى
في جانب الرؤية، تؤكد الجهة المطوّرة قدرة النموذج على معالجة الصور بتفاصيلها الدقيقة، وتحليل المخططات المعقدة، والاستدلال الرياضي البصري. ومن أبرز العروض التوضيحية تحديد عنصر على سطح مبنى يبلغ حجمه نحو مترين، ضمن صورة جوية بدقة 2.8 مليار بكسل. وفي عرض آخر، أعاد النموذج تركيب أحجية من 900 قطعة لاستعادة لوحة مونيه «بورديغيرا».
أما تشغيل الحاسوب فهو التغيير الأبرز هذه المرة. يدعم Hy4 للمرة الأولى أسلوب عمل يجمع بين سطر الأوامر والواجهة الرسومية، وقد خضع لتدريب مخصص على برامج احترافية مثل Blender وCAD، وعلى المهام الطويلة التي تمتد عبر عدة تطبيقات. وبحسب مجتمع مطوّري Tencent Cloud، أُنشئت أثناء التدريب بيئة معزولة بالتعاون مع فريق Tencent Cloud Agent Runtime، ونُشرت فيها مئات التطبيقات لتنفيذ المهام والتحقق من نتائجها.
تطوير الواجهات الأمامية والألعاب في Hy4: متوافق مع UE وUnity وGodot
في تطوير الواجهات الأمامية، تقول الجهة المطوّرة إن التحسينات ركزت على التفاعلات المعقدة، ومنطق الأعمال، وإدارة الحالة، والتكامل بين الواجهة الأمامية والخلفية. والهدف هو أن تكون الواجهة «جميلة وعملية ومكتملة الوظائف». وكان العرض التوضيحي عبارة عن «مجسّم رقمي ثلاثي الأبعاد لجزيرة بطاريق Tencent» ضمن ملف HTML واحد، مع تضمين Three.js داخله دون الاعتماد على CDN.
شارك مطوّرو ألعاب Tencent IEG في تطوير قدرات النموذج للألعاب، مع تكامل معمّق مع UE وUnity وGodot، والبدء بتغطية تطوير الألعاب الجماعية عبر الإنترنت. وبالمقارنة مع Hy4 preview، تحسّن الأداء بنسبة 19.1% في GameDev و9.8% في GameLogic. وتجدر الإشارة إلى أن هاتين النسبتين تقارنان النموذج بإصداره السابق، لا بالنماذج الأخرى.
Hy4 في التمويل والعمل المكتبي: انخفاض ملحوظ في معدل الهلوسة
تُعد بيانات القطاع المالي الأكثر اكتمالًا. فقد نظّم فريق التكنولوجيا المالية FiT في Tencent اختبارًا شارك فيه 213 خبيرًا، بينهم 153 من مؤسسات مالية رائدة خارج الشركة، وشمل 579 مهمة مالية حقيقية. ومن أصل 4 درجات، حقق Hy4 نتيجة 3.04، مقابل 2.97 لـ DeepSeek-V4.1-Flash، و2.68 لكل من Kimi K3.1 Pro وGLM-5.3. ويُلاحظ أن تفوق Hy4 على DeepSeek لم يكن كبيرًا.
الأكثر أهمية من الناحية العملية هو معدل الهلوسة. ففي اختبار بحث أجرته Tencent داخليًا، انخفض معدل هلوسة Hy4 من 15.76% في النسخة التجريبية إلى 5.45%، وتراجع معدل الأخطاء الناتجة عن التخمين من 23.1% إلى 5.6%. وفي العمل المكتبي، يدعم النموذج التحرير التعاوني الفوري بين المستخدم والنموذج في Word وExcel وPPT. وتقول الشركة الشريكة Manus إن معدل إنجاز مهام إنشاء المستندات المكتبية وتحريرها يقترب من 97%، وهي نسبة أعلنتها الشركة نفسها.
Hy4 في البحث العلمي والمساعدة الشخصية: من المهام البحثية إلى WeCom
في تقييم TenureTrail الداخلي لدى Tencent، الذي يغطي 7 تخصصات و123 مهمة بحثية قابلة للتنفيذ، تصدّر Hy4 النماذج مفتوحة المصدر. ومن الأمثلة التي عرضتها الشركة إعادة بناء جنين فأر ثلاثي الأبعاد باستخدام 6.99 ملايين خلية و84 مقطعًا ثنائي الأبعاد غير مرتب، بعضها معكوس مرآتيًا. وفي بيئة غير متصلة بالإنترنت ومن دون أدوات متخصصة لمحاذاة الصور، أتم Hy4 محاذاة المقاطع وإعادة البناء ثلاثي الأبعاد خلال 1.5 ساعة، من دون أي تدخل بشري.
أما في المساعدة الشخصية، فيتصل Hy4 بسجلات المحادثات والبريد الإلكتروني والمستندات والجداول الزمنية والاجتماعات عبر حزمة WeCom في WorkBuddy. ويمكنه تلخيص تاريخ التقدم في عدة مشاريع، والتذكير بالأمور التي تحتاج إلى متابعة والمهام التي تقترب مواعيدها النهائية. وستُطرح ميزات التعاون بين الفرق المدعومة بـ Hy4 مع النسخة الجديدة من «المشاريع» على WorkBuddy.
كيف نقرأ نتائج Hy4؟ المركز الثالث أو الرابع في معظم الاختبارات
أولًا، توضيح منهجية المقارنة: جميع البيانات أدناه مصدرها اختبارات Tencent الرسمية، وقد أعادت Tencent اختبار النماذج المنافسة بإعدادات موحّدة. هذه ليست النتائج التي أعلنتها الشركات بنفسها، لذا لا يمكن اعتبارها ترتيبًا مستقلًا للمقارنة بين الشركات. أما التقييمات المستقلة من أطراف ثالثة، فلا تغطي حاليًا سوى Hy4 preview، ولا يمكن اعتبارها ممثلة للإصدار الرسمي.
| الاختبار | Hy4 | أعلى نتيجة | مركز Hy4 (بين 7 نماذج) | مقارنة النموذجين مفتوحي المصدر: Hy4 مقابل Kimi K3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| ProgramBench | 30.0 | Claude Opus 5.5 56.5 | الثالث | Hy4 يفوز (24.5) |
| FrontierCode 2.0 | 31.0 | Claude 46.4 | الثالث | Hy4 يفوز (25.5) |
| 3DArena-Modeling | 37.1 | Claude 43.4 | الثالث | Hy4 يفوز (36.1) |
| Terminal Bench 4.0 | 44.4 | Kimi 66.8 | الرابع | Kimi يفوز |
| Agents’ Last Exam | 41.0 | Kimi / Claude 43.4 | الثالث | Kimi يفوز |
| AutomationBench | 56.2 | Kimi 65.6 | الثالث | Kimi يفوز |
| E-Bench 2.0 | 70.0 | Claude 80.0 | الثاني | Hy4 يفوز (50.0) |
| Hy-BrowseComp 2.0 | 59.9 | GPT-6.1 Sol 61.7 | الثالث | Hy4 يفوز (59.3) |
| PostTrainBench | 35.2 | Claude 44.2 | الرابع | Kimi يفوز |
| Terminal Bench Science | 19.8 | GPT 60.9 | الرابع | Kimi يفوز |
| TenureTrail | 53.6 | Claude 59.0 | الثالث | Hy4 يفوز (51.3) |
| OSWorld 2.1 | 78.9 | Claude 81.8 | الثالث | Kimi يفوز (79.6) |
النتيجة واضحة: لم يحصل Hy4 على المركز الأول إجمالًا في أي من الاختبارات الـ12. وكانت أفضل نتيجة له المركز الثاني في E-Bench 2.0، تليها نتيجته في OSWorld بالمركز الثالث. وفي المقارنة بين النموذجين مفتوحي المصدر، تعادل مع Kimi K3.1 Pro بنتيجة 6:6. تتركز نقاط قوة Hy4 في توليد الشفرة والنمذجة ثلاثية الأبعاد ومهام الاسترجاع والبحث، بينما يتفوق Kimi بوضوح في تشغيل الطرفية والأتمتة والمهام العلمية عبر الطرفية، مع فارق يتجاوز الضعف في Terminal Bench Science.
في معظم الاختبارات، جاءت نتائج Hy4 أقل من نتائج Claude Opus 5.5 وGPT-6.1 Sol. والفجوة أكبر في قائمة النتائج الإضافية: سجّل Hy4 نتيجة 13.0 فقط في Hy-FrontierMath T5، مقابل 97.5 لـ GPT-6.1 Sol؛ وفي Goal2Repo سجّل Hy4 نتيجة 23.2، مقابل 74.0 لـ Claude. أما في Foundation Model Bench، فجاءت نتيجة Hy4 البالغة 28.1 أقل من نتيجة DeepSeek البالغة 36.3.
اختبار Hy4 في يومه الأول: انطباعات من عينة صغيرة
تعرض صفحة OpenRouter معدل إنتاجية عند المئين الخمسين (P50) يبلغ نحو 63 tok/s، وزمن وصول لأول رمز عند المئين نفسه يبلغ نحو 2.9 ثانية، ونسبة إتاحة خلال 3 أيام تبلغ 99.87%. وقاس مستخدم X @leo114119 إنتاجية تتراوح بين 60 و70 tok/s على WorkBuddy، ورأى أنها «ليست سريعة»، كما ورد في تقييم آخر أن «الأداء الفعلي أقل مما توحي به نتائج الاختبارات المعيارية». أما @VeknQAQ فرأى أن «الأداء متوسط».
هذه كلها انطباعات شخصية نُشرت في 4 نوفمبر، وعينتها صغيرة جدًا، لذا لا يمكن اعتبارها نتائج حاسمة. لكنها تذكّرنا باحتمال وجود فجوة بين نتائج الاختبارات الرسمية والتجربة الفعلية، وأن من الأفضل اختبار النموذج بمجموعة مهامك الخاصة قبل استخدامه في بيئة الإنتاج.
أسعار Hy4 والقنوات المتاحة
| بند الفوترة (لكل مليون token) | السعر المعلن على TokenHub | سعر TokenHub بخصم 50% | السعر المعلن على OpenRouter | سعر OpenRouter بخصم 50% |
|---|---|---|---|---|
| الإدخال | 6 يوان | 3 يوان | $0.834 | $0.417 |
| الإخراج | 18 يوان | 9 يوان | $2.501 | $1.2505 |
| إصابة ذاكرة التخزين المؤقت | 0.3 يوان | 0.15 يوان | $0.042 | $0.021 |
يستمر خصم TokenHub حتى 31 ديسمبر 2026 الساعة 23:59:59 بتوقيت بكين، وسعر Hy4 هو نفسه سعر إصدار preview. وباحتساب الدولار بنحو 7 يوان، يعادل السعر المعلن على OpenRouter نحو 5.8 يوان للإدخال، و17.5 يوان للإخراج، و0.29 يوان لذاكرة التخزين المؤقت، وهو قريب من سعر TokenHub. ويعرض OpenRouter معدل إصابة لذاكرة التخزين المؤقت يبلغ نحو 93%، لذا ستكون التكلفة الفعلية للمهام ذات السياق الطويل والبادئات المتكررة أقل من السعر المعلن.
| القناة | طريقة الوصول | ملاحظات |
|---|---|---|
| Tencent Cloud TokenHub | API، معرّف النموذج hy4 |
معرّف إصدار preview هو hy4-preview |
| OpenRouter | API، معرّف النموذج tencent/hy4 |
يعرض حاليًا خصمًا بنسبة 50% |
| WorkBuddy / CodeBuddy | الاستخدام مباشرة داخل المنتج | حصة مجانية محدودة من 4 إلى 15 نوفمبر |
| 元宝، و企业微信大圆، وima | منتجات موجهة للمستهلكين أو للعمل المكتبي | لا تتطلب برمجة |
| Hermes، وOpenCode | متصلان بالفعل عبر API | مناسبان لسيناريوهات وكلاء البرمجة |
💡 نصيحة للوصول: لا يتوفر Hy4 حاليًا ضمن نماذج APIYI الـ277 المتاحة (وفق لقطة بتاريخ 2026-11-04 الساعة 10:00). راجع قائمة نماذج المنصة لمعرفة النماذج والأسعار، وسنوفر هذا النموذج في أقرب وقت. وإذا أردت إنشاء خط أساس للمقارنة، يمكنك استدعاء
deepseek-v4.1-flashالمتاح بالفعل عبر APIYI على apiyi.com، بسعر $0.3 للإدخال، و$1.2 للإخراج، و$0.006 للقراءة من ذاكرة التخزين المؤقت، لكل مليون token. الواجهة متوافقة مع OpenAI؛ ما عليك سوى ضبطbase_urlعلىhttps://api.apiyi.com/v1.
حدود Hy4: الفجوات التي تقرّ بها الشركة نفسها
تقرّ تينسنت في صفحة الإعلان بأن Hy4 لا يزال متأخراً بفارق كبير عن أفضل النماذج مغلقة المصدر، لا سيما في الرياضيات المتقدمة، ومهام التطوير طويلة المدى، وتطوير النموذج، والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالصور. ويؤكد ذلك حصول Hy4 على 55.6 في BuddyVQA Atlas، مقابل 75.3 لـ Claude. أما Hy4 flash الأقل تكلفة، فلم يُحدَّد موعد لإصداره، واكتفت الشركة بالقول إنه «سيصدر قريباً». والحد الأقصى للمخرجات البالغ 64K وارد في وثائق النسخة التجريبية، بينما لم تُحدَّث وثائق النسخة النهائية بعد. وفي جانب السلامة، حصل النموذج على 30.4/100 في التقييم الذاتي للسلامة البيولوجية Hy-BioExperimentBench. وتقول الشركة إنه لم يبلغ عتبة المخاطر المرتفعة، كما لم تُنشر بعد بطاقة نظام النموذج للنسخة النهائية.
تحليل تأثير Hy4
تأثير Hy4 على المطورين: ما المهام التي تستحق تجربة النموذج فوراً؟
| نوع المهمة | التوصية | الأساس |
|---|---|---|
| التقارير والأبحاث المالية، والأسئلة المتعلقة بأبحاث الاستثمار | جرّب Hy4 أولاً | حصل على 3.04 في تقييم جماعي للخبراء، وانخفض معدل الهلوسة إلى 5.45% |
| صفحات الواجهة الأمامية، ونماذج 3D / الألعاب الأولية | يستحق التجربة | يتصدر النماذج مفتوحة المصدر في 3DArena وFrontierCode |
| وكلاء تشغيل برامج سطح المكتب | قيّمه بالتوازي مع Kimi | حصل على 78.9 في OSWorld، ولا يزال أقل من Kimi الذي حصل على 79.6 |
| أتمتة الطرفية والحوسبة العلمية | واصل استخدام النموذج الحالي | يتأخر بوضوح عن Kimi في سلسلة اختبارات Terminal Bench |
| الرياضيات المتقدمة والتطوير طويل المدى | واصل استخدام أفضل النماذج مغلقة المصدر | لم يحصل سوى على 13.0 في FrontierMath T5 |
| المهام المجمّعة الحساسة للتكلفة | قارن الأسعار أولاً | يمكن استخدام DeepSeek V4.1 Flash عبر APIYI على apiyi.com معياراً أساسياً للتكلفة |
بالنسبة للفرق التي تختار نموذجاً مناسباً، يتمثل أكبر تغيير يقدمه Hy4 في ظهور نموذج رائد مفتوح المصدر يجمع بين فهم الصور وتشغيل الحاسوب. فإذا كان عملك يتطلب تحليل لقطات الشاشة أو تشغيل Blender أو CAD، فقد كان عليك سابقاً اللجوء إلى نموذج مغلق المصدر أو دمج عدة نماذج. أما الآن، فهناك خيار إضافي يمكن نشره في بيئة خاصة، بشرط إتاحة أوزان النسخة النهائية فعلياً؛ إذ لا يتوفر حالياً سوى الوصول عبر API ومنتجات تينسنت نفسها.
تأثير Hy4 على القطاع: لاعب رابع في منافسة النماذج الرائدة مفتوحة المصدر
مع Hy4، أصبحت تينسنت رابع شركة صينية، بعد DeepSeek وKimi وGLM، تطرح نموذجاً رائداً مفتوح المصدر في هذه الفئة. وتشير نتيجة 6:6 مع Kimi إلى أنه لم يعد هناك فائز واحد بلا منازع بين أبرز النماذج مفتوحة المصدر. ومن شأن ترقية النموذج بالسعر نفسه للنسخة التجريبية، إلى جانب خصم 50%، أن تواصل الضغط على أسعار API في السوق الصينية. وبالنسبة لفرق المحتوى والشركات الصغيرة والمتوسطة، قد تتيح أدوات مثل 元宝 وima و企业微信大圆 استخدام Hy4 دون أي تطوير برمجي، وربما قبل الوصول إليه عبر API.
الأسئلة الشائعة عن Hy4
السؤال 1: هل Hy4 نموذج مفتوح المصدر؟ وهل يمكن تنزيل الأوزان الآن؟
التصريح الرسمي هو أن أوزان النموذج «مخطط لإتاحتها مفتوحة المصدر». أوزان Hy4 preview متاحة على Hugging Face بموجب ترخيص Apache 2.0، أما أوزان الإصدار النهائي من Hy4 فلم تُطرح حتى 2026-11-04.
السؤال 2: هل يمكن مقارنة نتائج Hy4 مباشرة بالنتائج التي تنشرها الشركات الأخرى؟
لا يمكن مقارنتها مباشرة. فقد أجرت Tencent جميع الاختبارات بنفسها وفق إعدادات موحدة، ولم تشمل تقييمات الجهات المستقلة حتى الآن سوى إصدار preview. والأفضل هو الاختبار باستخدام عينات من مهامك الفعلية؛ مثلًا، يمكنك تشغيل مجموعة اختبارات على DeepSeek V4.1 Flash عبر APIYI على apiyi.com لتكون خط أساس، ثم مقارنتها بمخرجات Hy4.
السؤال 3: ما أرخص طريقة لاستدعاء Hy4 حاليًا؟
حتى 31 ديسمبر، يتوفر استدعاء النموذج عبر Tencent Cloud TokenHub بخصم 50%، بسعر 3 يوان للإدخال، و9 يوان للإخراج، و0.15 يوان للتخزين المؤقت. وإذا كنت ترغب في تجربته فقط، يتيح WorkBuddy / CodeBuddy حصة مجانية محدودة من 4 إلى 15 نوفمبر.
السؤال 4: هل يمكن استدعاء Hy4 عبر APIYI؟
وفقًا للبيانات المتاحة حتى الساعة 10:00 يوم 2026-11-04، لم يكن Hy4 مدرجًا بعد في قائمة النماذج المتاحة على APIYI. يُرجى الرجوع إلى قائمة المنصة لمعرفة النماذج والأسعار، وسنوفر هذا النموذج في أقرب وقت. وحتى ذلك الحين، يمكنك عبر APIYI على apiyi.com استخدام مفتاح API نفسه لاستدعاء النماذج المتاحة، مثل `deepseek-v4.1-flash`، وإعداد عملية التقييم مسبقًا.
أبرز النقاط عن Hy4
- المواصفات: نموذج MoE بحجم 770B ونافذة سياق تبلغ 1M، مع دعم الرؤية والتحكم في الكمبيوتر لأول مرة.
- الاختبارات المعيارية: لم يحتل المركز الأول في أي من الاختبارات الـ12 في الرسم الرئيسي؛ وكانت أفضل نتيجة له المركز الثاني في E-Bench 2.0.
- المقارنة مع النماذج مفتوحة المصدر: تعادل مع Kimi K3.1 Pro بنتيجة 6:6، مع اختلاف المهام التي يتفوق فيها كل منهما.
- أبرز نقاط القوة العملية: حقق 3.04 نقطة في تقييم جماعي للمهام المالية، وانخفض معدل الهلوسة من 15.76% إلى 5.45%.
- السعر: 6 / 18 / 0.3 يوان لكل مليون رمز، مع خصم 50% على TokenHub حتى نهاية العام.
- انطباعات اليوم الأول: بلغت سرعة المعالجة نحو 63 رمزًا في الثانية، وأفاد بعض المستخدمين بأن الأداء الفعلي لم يرتقِ إلى نتائج الاختبارات.
- طريقة البدء: يمكن استدعاء النموذج عبر TokenHub أو OpenRouter؛ كما يمكن استخدام النماذج المتاحة على APIYI apiyi.com لإنشاء خط أساس للمقارنة.
الخلاصة
أهم ما يميز Hy4:
- القدرات: يسد دعم الرؤية والتحكم في الكمبيوتر فجوة في قدرات النماذج الرائدة مفتوحة المصدر، وتظهر أبرز تحسيناته في المهام المالية والمكتبية.
- الموقع بين المنافسين: ينتمي إلى الصف الأول من النماذج مفتوحة المصدر، لكنه لا يزال متأخرًا بوضوح عن Claude Opus 5.5 وGPT-6.1 Sol، خاصة في مسائل الرياضيات المتقدمة ومهام التطوير طويلة المدى.
- التكلفة: يأتي بالسعر نفسه لإصدار preview، ومع خصم 50% يصبح سعره منافسًا بين النماذج الصينية الرائدة.
إذا كنت تعمل على تقارير الأبحاث المالية أو المستندات المكتبية أو النماذج الأولية ثلاثية الأبعاد / للواجهات الأمامية، فمن المفيد اختباره على مهام حقيقية خلال فترة الخصم. أما في أتمتة الطرفية ومهام الاستدلال شديدة الصعوبة، فلا داعي للتسرع في الانتقال إليه. وعند إنشاء خط أساس للتقييم، يمكنك الوصول إلى نماذج المقارنة المتاحة من مكان واحد عبر APIYI apiyi.com.
مواضع مقترحة لإضافة لقطات شاشة فعلية
- الجزء الأول من صفحة إطلاق Tencent Hunyuan Hy4: توضع بعد صورة الغلاف في بداية المقال. التعليق: المصدر Tencent Hunyuan، hy.tencent.com/research/hy4، التُقطت في 2026-11-04.
- جدول أسعار النماذج في Tencent Cloud TokenHub: يوضع بعد الجدول الأول في قسم «أسعار Hy4 وقنوات الوصول إليه». التعليق: المصدر وثائق أسعار النماذج في Tencent Cloud TokenHub، التُقطت في 2026-11-04.
- صفحة نموذج Hy4 على OpenRouter: توضع في قسم «اختبار Hy4 في يومه الأول». التعليق: المصدر صفحة نموذج tencent/hy4 على OpenRouter، التُقطت في 2026-11-04، وقد تتغير بيانات معدل المعالجة وزمن الاستجابة بمرور الوقت.
📚 المراجع
- Tencent Hunyuan «الإطلاق الرسمي لـ Hy4»: صفحة الإطلاق الرسمية وثلاثة رسوم لنتائج الاختبارات
- الرابط:
hy.tencent.com/research/hy4 -
التفاصيل: مصدر المواصفات وعروض القدرات وبيانات الرسم الرئيسي ذي المعايير الـ12 والملحق
-
أسعار النماذج في Tencent Cloud TokenHub: الأسعار الرسمية لـ Hy4 والخصم المحدود المدة
- الرابط:
cloud.tencent.com/document/product/1823/130055 -
التفاصيل: الأسعار بالرنمينبي وموعد انتهاء خصم 50%
-
دليل استدعاء Hunyuan في Tencent Cloud TokenHub: بروتوكول الواجهة ومعلمات السياق
- الرابط:
cloud.tencent.com/document/product/1823/132252 -
التفاصيل: الحد الأقصى للمدخلات والمخرجات وشرح وضع التفكير في إصدار preview
-
صفحة نموذج Hy4 على OpenRouter: الأسعار بالدولار وإحصاءات الأداء
- الرابط:
openrouter.ai/tencent/hy4 -
التفاصيل: معدل المعالجة وزمن استجابة أول token ومعدل التوافر
-
بطاقة نموذج Hy4-preview على Hugging Face: تفاصيل بنية إصدار preview وأوزانه
- الرابط:
huggingface.co/tencent/Hy4-preview -
التفاصيل: المعلمات المُفعّلة وعدد الطبقات والخبراء وغيرها
-
جدول أسعار النماذج الشامل من APIYI: النماذج المتاحة وأسعارها
- الرابط:
docs.apiyi.com/models - التفاصيل: لقطة بتاريخ 2026-11-04 الساعة 10:00، تضم 277 نموذجًا متاحًا
الكاتب: فريق APIYI التقني
التواصل التقني: يمكنكم التواصل معنا عبر الصفحة الرئيسية لـ APIYI على apiyi.com، والاطلاع على مزيد من موارد التكامل في مركز الوثائق docs.apiyi.com
