Am 4. November 2026 hat Tencent Hunyuan die finale Version von Hy4 veröffentlicht. Das Mixture-of-Experts-Modell (MoE) verfügt über insgesamt 770 Milliarden Parameter und ein Kontextfenster von 1 Million Tokens. Es ist das erste Modell der Hy-Serie mit visuellen Fähigkeiten und kann erstmals einen Computer sowohl über die Kommandozeile als auch über eine grafische Oberfläche bedienen. Die regulären API-Preise liegen pro Million Tokens bei 6 Yuan für die Eingabe, 18 Yuan für die Ausgabe und 0,3 Yuan bei Cache-Treffern. Bis zum 31. Dezember 2026 gibt es für Aufrufe über Tencent Cloud TokenHub 50 Prozent Rabatt.
Das hier ist keine Benchmark-Jubelmeldung. Tencent erklärt offiziell, Hy gehöre „erstmals zu den leistungsfähigsten Open-Source-Modellen“. Wir behandeln diese Aussage als Werbeversprechen. Stattdessen stellen wir Hy4s tatsächliche Platzierungen in den 12 Benchmarks der Hauptgrafik, externe Rückmeldungen vom Veröffentlichungstag und die von Tencent selbst eingeräumten Schwächen nebeneinander. So kannst du besser einschätzen, für welche Aufgaben sich das Modell eignet.
Das bringt dir der Artikel: Du kannst danach drei Fragen beantworten: Für welche Aufgaben lohnt sich ein sofortiger Test mit Hy4? Wo ist es günstiger, beim bisherigen Modell zu bleiben? Und über welchen Kanal kannst du Hy4 heute nutzen und mit welchen Kosten musst du ungefähr rechnen?
Hy4: Die wichtigsten Informationen im Überblick
| Information | Details | Quelle |
|---|---|---|
| Veröffentlichung | 4. November 2026 (finale Version) | Tencent-Hunyuan-Veröffentlichungsseite |
| Architektur und Parameter | MoE, insgesamt 770B Parameter; die Modellkarte der Preview gibt 49B aktive Parameter an | Tencent News / Hugging-Face-Modellkarte der Preview |
| Kontextfenster | 1M (OpenRouter gibt 1.048.576 Tokens an) | OpenRouter-Modellseite |
| Maximale Ausgabe | 64K (laut Preview-Dokumentation; die Dokumentation der finalen Version wurde noch nicht aktualisiert) | TokenHub-Leitfaden für Hunyuan-Modellaufrufe |
| Neue Fähigkeiten | Erstmals Unterstützung für visuelle Eingaben und Computerbedienung (Computer Use) | Tencent-Hunyuan-Veröffentlichungsseite |
| API-Protokolle | Kompatibel mit OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses und Anthropic Messages (laut Preview-Dokumentation) | TokenHub-Dokumentation |
| Modellgewichte | „Open Source geplant“; die Preview-Gewichte sind bereits unter Apache 2.0 verfügbar, die Gewichte der finalen Version wurden noch nicht veröffentlicht | Tencent Hunyuan / Hugging Face |
Im Vergleich zur am 28. August veröffentlichten Hy4 Preview wurde bei Hy4 der Umfang von Vortraining und Nachtraining erweitert. Die wichtigsten Verbesserungen betreffen das Befolgen von Anweisungen, das Verständnis langer Texte, langfristige Aufgaben und tiefgehende Recherche. Laut Preview-Dokumentation ist der Denkmodus standardmässig aktiviert. Die API gibt das Feld reasoning_content zurück – bei der Integration sollte daher eine Verarbeitung der Denkinhalte vorgesehen werden.
Hy4 und visuelle Computeraufgaben: Erstmals Bilder verstehen und Software bedienen
Bei den visuellen Fähigkeiten hebt Tencent die Verarbeitung feiner Bilddetails, die Analyse komplexer Diagramme und mathematisches visuelles Schlussfolgern hervor. In einer besonders anschaulichen Demo lokalisiert Hy4 ein etwa zwei Meter großes Bauteil auf einem Dach in einer Luftaufnahme mit 2,8 Milliarden Pixeln. In einer weiteren Demo setzt das Modell ein Puzzle aus 900 Teilen zusammen und rekonstruiert so Monets „Bordighera“.
Die Bedienung von Computern ist die spannendere Neuerung: Hy4 unterstützt erstmals die kombinierte Nutzung von Kommandozeile und grafischer Oberfläche. Es wurde gezielt für professionelle Software wie Blender und CAD-Anwendungen sowie für umfangreiche, anwendungsübergreifende Aufgaben trainiert. Laut der Tencent Cloud Developer Community wurde dafür gemeinsam mit dem Agent-Runtime-Team von Tencent Cloud eine Sandbox aufgebaut. Darin liefen mehrere Hundert Anwendungen, mit denen Aufgaben ausgeführt und Ergebnisse überprüft wurden.
Hy4 für Frontend und Spieleentwicklung: angepasst an UE, Unity und Godot
Im Frontend-Bereich konzentrieren sich die Optimierungen laut Tencent auf komplexe Interaktionen, Geschäftslogik, Zustandsverwaltung und das Zusammenspiel von Frontend und Backend. Das Ziel: Oberflächen sollen „nicht nur gut aussehen, sondern auch vollständig nutzbar sein“. Als Demo dient ein „Tencent Penguin Island 3D Digital Sandbox“ in einer einzelnen HTML-Datei, die Three.js direkt einbindet und kein CDN benötigt.
An der Spieleentwicklung waren Entwickler von Tencent IEG beteiligt. Hy4 wurde umfassend an UE, Unity und Godot angepasst und unterstützt inzwischen auch die Entwicklung von Multiplayer-Spielen. Gegenüber Hy4 preview verbessert sich GameDev um 19,1 % und GameLogic um 9,8 %. Wichtig dabei: Beide Werte beziehen sich auf die eigene Vorgängerversion, nicht auf andere Modelle.
Hy4 in Finanzwesen und Büro: Halluzinationsrate deutlich gesunken
Für den Finanzbereich liegen die umfangreichsten Daten vor. Tencent Financial Technology (FiT) organisierte einen Test mit 213 Fachleuten, darunter 153 von führenden externen Finanzinstituten. Getestet wurden 579 reale Finanzaufgaben. Bei maximal 4 Punkten erreichte Hy4 insgesamt 3,04 Punkte, DeepSeek-V4.1-Flash 2,97, Kimi K3.1 Pro 2,68 und GLM-5.3 ebenfalls 2,68. Der Vorsprung von Hy4 gegenüber DeepSeek ist also nicht groß.
Für die Praxis ist die Halluzinationsrate aussagekräftiger. In einem von Tencent entwickelten Suchtest sank sie bei Hy4 von 15,76 % in der Preview-Version auf 5,45 %. Die Fehlerrate durch bloßes Raten fiel von 23,1 % auf 5,6 %. Im Bürobereich unterstützt Hy4 die gemeinsame Bearbeitung von Word-, Excel- und PPT-Dateien durch Mensch und Modell in Echtzeit. Laut dem Partner Manus liegt die Erfolgsquote bei Aufgaben zur Erstellung und Bearbeitung von Bürodokumenten bei knapp 97 %. Dieser Wert beruht auf eigenen Angaben des Anbieters.
Hy4 in Forschung und als persönlicher Assistent: von Forschungsaufgaben bis WeCom
In Tencents internem Benchmark TenureTrail mit sieben Fachgebieten und 123 ausführbaren Forschungsaufgaben belegte Hy4 unter den Open-Source-Modellen den ersten Platz. Als Beispiel nennt Tencent die dreidimensionale Rekonstruktion eines Mausembryos: Aus 6,99 Millionen Zellen und 84 ungeordneten, teilweise gespiegelten zweidimensionalen Schnittbildern erstellte Hy4 innerhalb von 1,5 Stunden eine Ausrichtung der Schnitte und eine 3D-Rekonstruktion. Die Aufgabe lief offline, ohne spezielle Registrierungswerkzeuge und ohne menschliches Eingreifen.
Als persönlicher Assistent verbindet Hy4 über die WeCom-Suite von WorkBuddy Chatverläufe, E-Mails, Dokumente, Kalender und Besprechungen. Es kann den Verlauf mehrerer Projekte zusammenfassen und an offene Punkte sowie bevorstehende Fristen erinnern. Die auf Hy4 basierende Funktion für die Teamarbeit soll zusammen mit der neuen Version von „Projekte“ in WorkBuddy erscheinen.
Hy4-Benchmarkwerte richtig lesen: meist auf Platz 3 oder 4
Zunächst zur Einordnung: Alle folgenden Daten stammen aus eigenen Tests von Tencent. Tencent hat die Vergleichsmodelle unter einheitlichen Bedingungen erneut getestet. Die Werte stammen also nicht aus den Veröffentlichungen der jeweiligen Anbieter und sind keine unabhängige, herstellerübergreifende Rangliste. Unabhängige Tests Dritter gibt es bisher nur für Hy4 preview – sie lassen sich nicht auf die finale Version übertragen.
| Benchmark | Hy4 | Höchstwert | Hy4-Platzierung (7 Modelle) | Open-Source-Vergleich Hy4 vs. Kimi K3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| ProgramBench | 30.0 | Claude Opus 5.5 56.5 | Platz 3 | Hy4 gewinnt (24.5) |
| FrontierCode 2.0 | 31.0 | Claude 46.4 | Platz 3 | Hy4 gewinnt (25.5) |
| 3DArena-Modeling | 37.1 | Claude 43.4 | Platz 3 | Hy4 gewinnt (36.1) |
| Terminal Bench 4.0 | 44.4 | Kimi 66.8 | Platz 4 | Kimi gewinnt |
| Agents‘ Last Exam | 41.0 | Kimi / Claude 43.4 | Platz 3 | Kimi gewinnt |
| AutomationBench | 56.2 | Kimi 65.6 | Platz 3 | Kimi gewinnt |
| E-Bench 2.0 | 70.0 | Claude 80.0 | Platz 2 | Hy4 gewinnt (50.0) |
| Hy-BrowseComp 2.0 | 59.9 | GPT-6.1 Sol 61.7 | Platz 3 | Hy4 gewinnt (59.3) |
| PostTrainBench | 35.2 | Claude 44.2 | Platz 4 | Kimi gewinnt |
| Terminal Bench Science | 19.8 | GPT 60.9 | Platz 4 | Kimi gewinnt |
| TenureTrail | 53.6 | Claude 59.0 | Platz 3 | Hy4 gewinnt (51.3) |
| OSWorld 2.1 | 78.9 | Claude 81.8 | Platz 3 | Kimi gewinnt (79.6) |
Das Ergebnis ist klar: In keinem der 12 Benchmarks belegt Hy4 den ersten Platz. Sein bestes Ergebnis ist Platz 2 bei E-Bench 2.0, gefolgt von Platz 3 bei OSWorld. Im direkten Vergleich der Open-Source-Modelle steht es zwischen Hy4 und Kimi K3.1 Pro 6:6. Hy4 punktet vor allem bei Codegenerierung, 3D-Modellierung, Recherche und Forschungsaufgaben. Kimi liegt dagegen bei Terminalbedienung, Automatisierung und wissenschaftlichen Terminalaufgaben klar vorn. Bei Terminal Bench Science beträgt der Unterschied mehr als das Doppelte.
In den meisten Disziplinen liegt Hy4 hinter Claude Opus 5.5 und GPT-6.1 Sol. In der ergänzenden Rangliste sind die Abstände noch größer: Bei Hy-FrontierMath T5 erreicht Hy4 nur 13.0, GPT-6.1 Sol dagegen 97.5. Bei Goal2Repo kommt Hy4 auf 23.2, Claude auf 74.0. Im Foundation Model Bench liegt Hy4 mit 28.1 sogar hinter DeepSeek mit 36.3.
Hy4 im Praxistest am ersten Tag: Feedback aus einer kleinen Stichprobe
Laut OpenRouter liegt der P50-Durchsatz von Hy4 bei rund 63 tok/s, die P50-Latenz bis zum ersten Token bei etwa 2,9 Sekunden und die Verfügbarkeit über drei Tage bei 99,87 %. Der X-Nutzer @leo114119 maß auf WorkBuddy einen Durchsatz von 60–70 tok/s und fand das „nicht schnell“. Ein weiteres Urteil lautete: „In der Praxis schlechter als die Benchmark-Ergebnisse.“ @VeknQAQ fand die Ergebnisse „mittelmäßig“.
Das sind persönliche Rückmeldungen vom 4. November. Die Stichprobe ist sehr klein und erlaubt keine abschließende Bewertung. Sie erinnert aber daran, dass offizielle Benchmark-Ergebnisse und tatsächliche Erfahrungen auseinanderliegen können. Vor dem produktiven Einsatz sollte man das Modell deshalb mit eigenen Aufgaben testen.
Hy4: Preise und verfügbare Zugangswege
| Abrechnung (pro Million Tokens) | TokenHub-Listenpreis | TokenHub mit 50 % Rabatt | OpenRouter-Listenpreis | OpenRouter mit 50 % Rabatt |
|---|---|---|---|---|
| Eingabe | 6 Yuan | 3 Yuan | $0.834 | $0.417 |
| Ausgabe | 18 Yuan | 9 Yuan | $2.501 | $1.2505 |
| Cache-Treffer | 0,3 Yuan | 0,15 Yuan | $0.042 | $0.021 |
Der Rabatt bei TokenHub gilt bis zum 31. Dezember 2026 um 23:59:59 Uhr Pekinger Zeit. Hy4 und die Preview kosten gleich viel. Bei einem geschätzten Wechselkurs von 1 US-Dollar zu 7 Yuan entspricht der Listenpreis von OpenRouter rund 5,8 Yuan für die Eingabe, 17,5 Yuan für die Ausgabe und 0,29 Yuan für Cache-Treffer. Damit liegen die Preise praktisch auf dem Niveau von TokenHub. OpenRouter zeigt eine Cache-Trefferquote von rund 93 % an. Bei Aufgaben mit langem Kontext und vielen wiederholten Präfixen fallen die tatsächlichen Kosten daher niedriger aus als der Listenpreis.
| Kanal | Zugang | Hinweis |
|---|---|---|
| Tencent Cloud TokenHub | API, Modell-ID hy4 |
Preview unter hy4-preview |
| OpenRouter | API, Modell-ID tencent/hy4 |
Derzeit 50 % Rabatt |
| WorkBuddy / CodeBuddy | Direkt im Produkt | Vom 4. bis 15. November zeitlich begrenztes Gratiskontingent |
| 元宝, 企业微信大圆, ima | Verbraucher- oder Büroprodukte | Keine Entwicklung nötig |
| Hermes, OpenCode | API bereits integriert | Geeignet für Programmier-Agenten |
💡 Empfehlung für den Einstieg: Hy4 gehört derzeit nicht zu den 277 online verfügbaren Modellen von APIYI (Stand: 2026-11-04, 10:00 Uhr). Massgeblich für Modelle und Preise ist die Modellliste der Plattform. Wir werden dieses Modell so bald wie möglich anbieten. Wenn Sie zunächst eine Vergleichsbasis schaffen möchten, können Sie über APIYI auf apiyi.com das bereits verfügbare Modell
deepseek-v4.1-flashaufrufen. Es kostet pro Million Tokens $0.3 für die Eingabe, $1.2 für die Ausgabe und $0.006 für Cache-Lesezugriffe. Die Schnittstelle ist mit OpenAI kompatibel; tragen Sie einfachhttps://api.apiyi.com/v1als base_url ein.
Die Grenzen von Hy4: Wo Tencent selbst Rückstände einräumt
Tencent räumt auf der Veröffentlichungsseite ein, dass Hy4 noch deutlich hinter führenden Closed-Source-Modellen zurückliegt – insbesondere bei anspruchsvoller Mathematik, langfristigen Entwicklungsaufgaben, Modelliteration und visueller Fragebeantwortung. Das zeigt sich auch bei BuddyVQA Atlas: Hy4 erreicht 55,6 Punkte, Claude 75,3. Für das günstigere Hy4 flash heisst es lediglich, es werde „in Kürze“ veröffentlicht; ein Datum gibt es nicht. Die maximale Ausgabelänge von 64K stammt aus der Dokumentation der Preview, die Angaben zur finalen Version wurden noch nicht aktualisiert. Bei der Sicherheitsselbsteinschätzung zur biologischen Sicherheit erreicht Hy4 im Hy-BioExperimentBench 30,4 von 100 Punkten. Laut Tencent liegt das unter dem Schwellenwert für ein hohes Risiko. Eine Model System Card für die finale Version wurde ebenfalls noch nicht veröffentlicht.
Hy4: Analyse der Auswirkungen
Auswirkungen von Hy4 auf Entwickler: Für welche Aufgaben sich ein sofortiger Wechsel lohnt
| Aufgabentyp | Empfehlung | Grundlage |
|---|---|---|
| Finanzanalysen, Fragen und Antworten zur Anlageanalyse | Hy4 bevorzugt testen | 3,04 Punkte im Expertentest, Halluzinationsrate auf 5,45 % gesunken |
| Frontend-Seiten, 3D- / Spieleprototypen | Einen Versuch wert | Führend unter den Open-Source-Modellen bei 3DArena und FrontierCode |
| Agenten zur Bedienung von Desktop-Software | Parallel zu Kimi evaluieren | OSWorld: 78,9, weiterhin unter Kimi mit 79,6 |
| Terminal-Automatisierung, wissenschaftliche Berechnungen | Bisheriges Modell weiterverwenden | In der Terminal-Bench-Reihe deutlich hinter Kimi |
| Anspruchsvollste Mathematik, langfristige Entwicklungsaufgaben | Weiterhin führende Closed-Source-Modelle verwenden | Nur 13,0 bei FrontierMath T5 |
| Kostensensible Massenaufgaben | Zunächst Preise vergleichen | DeepSeek V4.1 Flash lässt sich über APIYI apiyi.com als Kostenbasis heranziehen |
Für Teams, die gerade ein Modell auswählen, ist die grösste Veränderung durch Hy4: Im Open-Source-Lager gibt es erstmals ein Flaggschiffmodell, das sowohl visuelle Aufgaben als auch die Bedienung eines Computers abdeckt. Wenn Ihre Anwendung Screenshots auswerten oder Blender beziehungsweise CAD bedienen muss, waren bislang Closed-Source-Modelle oder die Kombination mehrerer Modelle nötig. Nun gibt es einen weiteren Kandidaten, der sich selbst hosten lässt – vorausgesetzt, die Gewichte der finalen Version werden tatsächlich veröffentlicht. Derzeit ist Hy4 nur über die API und Tencents eigene Produkte nutzbar.
Auswirkungen von Hy4 auf die Branche: Ein vierter Anbieter im Wettbewerb der Open-Source-Flaggschiffe
Nach DeepSeek, Kimi und GLM bringt mit Hy4 nun ein vierter chinesischer Anbieter ein Open-Source-Flaggschiff auf dieses Niveau. Das 6:6 gegen Kimi zeigt, dass es an der Open-Source-Spitze keinen eindeutigen Gewinner mehr gibt. Das Upgrade zum gleichen Preis wie die Preview-Version und der Rabatt von 50 % dürften die API-Preise in China weiter unter Druck setzen. Für Content-Teams sowie kleine und mittlere Unternehmen könnten Angebote wie Yuanbao, ima und DaYuan in WeCom, die keine Entwicklungsarbeit erfordern, Hy4 sogar früher zugänglich machen als die API.
Häufige Fragen zu Hy4
F1: Ist Hy4 ein Open-Source-Modell? Kann man die Gewichte schon herunterladen?
Offiziell ist geplant, die Modellgewichte als Open Source zu veröffentlichen. Die Gewichte von Hy4 preview sind bereits auf Hugging Face unter Apache 2.0 verfügbar. Die Gewichte der finalen Hy4-Version waren am 4. November 2026 noch nicht veröffentlicht.
F2: Lassen sich die Benchmark-Ergebnisse von Hy4 direkt mit denen anderer Anbieter vergleichen?
Nein, ein direkter Vergleich ist nicht möglich. Tencent hat alle Ergebnisse selbst unter einheitlichen Bedingungen ermittelt. Unabhängige Tests decken bislang nur die Preview-Version ab. Am besten testen Sie mit Beispielen aus Ihrem eigenen Anwendungsfall: Erstellen Sie etwa auf APIYI apiyi.com zunächst eine Vergleichsbasis mit DeepSeek V4.1 Flash und vergleichen Sie diese anschließend mit den Ausgaben von Hy4.
F3: Wie lässt sich Hy4 aktuell am günstigsten nutzen?
Bis zum 31. Dezember gibt es bei Aufrufen über Tencent Cloud TokenHub 50 Prozent Rabatt. Der Preis beträgt 3 Yuan für Eingaben, 9 Yuan für Ausgaben und 0,15 Yuan für den Cache. Wer Hy4 nur ausprobieren möchte, erhält bei WorkBuddy / CodeBuddy vom 4. bis 15. November ein begrenztes kostenloses Kontingent.
F4: Kann ich Hy4 über APIYI aufrufen?
Stand 4. November 2026, 10:00 Uhr, war Hy4 noch nicht in der Liste der verfügbaren Modelle von APIYI enthalten. Maßgeblich für verfügbare Modelle und Preise ist die Modellliste auf der Plattform. Wir werden dieses Modell schnellstmöglich anbieten. Bis dahin können Sie über APIYI apiyi.com mit demselben API-Schlüssel bereits verfügbare Modelle wie `deepseek-v4.1-flash` aufrufen und Ihren Testablauf vorbereiten.
Hy4: Das Wichtigste auf einen Blick
- Spezifikationen: 770B MoE, 1 Mio. Kontext; erstmals Unterstützung für visuelle Verarbeitung und Computerbedienung
- Benchmarks: Kein erster Platz in den 12 Hauptbenchmarks; bestes Ergebnis ist Platz zwei bei E-Bench 2.0
- Open-Source-Vergleich: 6:6 gegen Kimi K3.1 Pro, mit unterschiedlichen Stärken bei den Aufgaben
- Praktischstes Highlight: 3,04 Punkte im Community-Test für Finanzaufgaben; die Halluzinationsrate sank von 15,76 % auf 5,45 %
- Preis: 6 / 18 / 0,3 Yuan pro Million Token, bis Jahresende 50 % Rabatt bei TokenHub
- Erste Rückmeldungen: Durchsatz von rund 63 Token/s; einige Nutzer berichten, dass die Ergebnisse hinter den Benchmark-Werten zurückbleiben
- Einstieg: Modellaufruf über TokenHub oder OpenRouter; bei APIYI apiyi.com lässt sich mit bereits verfügbaren Modellen zunächst eine Vergleichsbasis aufbauen
Fazit
Die wichtigsten Punkte zu Hy4:
- Fähigkeiten: Visuelle Verarbeitung und Computerbedienung schliessen Lücken gegenüber anderen Open-Source-Spitzenmodellen. Am überzeugendsten sind die Verbesserungen bei Finanz- und Büroaufgaben.
- Einordnung: Hy4 gehört zur ersten Reihe der Open-Source-Modelle, liegt aber noch deutlich hinter Claude Opus 5.5 und GPT-6.1 Sol – besonders bei anspruchsvoller Mathematik und längeren Entwicklungsaufgaben.
- Kosten: Der Preis entspricht dem der Preview-Version. Mit dem zusätzlichen Rabatt von 50 % ist Hy4 unter den chinesischen Spitzenmodellen preislich konkurrenzfähig.
Wer Finanzanalysen, Bürodokumente oder 3D- und Frontend-Prototypen erstellt, sollte die Rabattphase nutzen, um Hy4 mit echten Aufgaben zu testen. Bei Terminalautomatisierung und anspruchsvollen Aufgaben mit komplexen Schlussfolgerungen besteht vorerst kein Grund für einen schnellen Wechsel. Für den Aufbau einer Evaluierungsbasis lassen sich über APIYI apiyi.com bereits verfügbare Vergleichsmodelle einheitlich anbinden.
Empfohlene Stellen für Screenshots
- Oberer Bereich der Tencent-Hunyuan-Veröffentlichungsseite zu Hy4: nach dem Titelbild am Anfang des Artikels platzieren. Bildunterschrift: Quelle: Tencent Hunyuan, hy.tencent.com/research/hy4, aufgenommen am 04.11.2026.
- Modellpreisliste von Tencent Cloud TokenHub: nach der ersten Tabelle im Abschnitt „Hy4: Preise und verfügbare Zugänge“ platzieren. Bildunterschrift: Quelle: Preisdokumentation für Modelle von Tencent Cloud TokenHub, aufgenommen am 04.11.2026.
- OpenRouter-Modellseite für Hy4: im Abschnitt „Hy4 im Praxistest am ersten Tag“ platzieren. Bildunterschrift: Quelle: OpenRouter-Modellseite tencent/hy4, aufgenommen am 04.11.2026. Durchsatz und Latenz können sich im Laufe der Zeit ändern.
📚 Quellen
- Tencent Hunyuan „Offizielle Veröffentlichung von Hy4“: offizielle Veröffentlichungsseite und drei Benchmark-Grafiken
- Link:
hy.tencent.com/research/hy4 -
Erläuterung: Quelle für Spezifikationen, Demonstrationen der Fähigkeiten, die Hauptgrafik mit 12 Messwerten und Daten im Anhang
-
Modellpreise von Tencent Cloud TokenHub: Listenpreis und zeitlich begrenzter Rabatt für Hy4
- Link:
cloud.tencent.com/document/product/1823/130055 -
Erläuterung: Preise in Renminbi und Endzeitpunkt des 50-%-Rabatts
-
Tencent Cloud TokenHub: Anleitung zum Aufruf von Hunyuan: Schnittstellenprotokoll und Kontextparameter
- Link:
cloud.tencent.com/document/product/1823/132252 -
Erläuterung: maximale Eingabe- und Ausgabelänge sowie Denkmodus gemäß den Angaben zur Preview-Version
-
OpenRouter-Modellseite für Hy4: Dollarpreise und Leistungsstatistiken
- Link:
openrouter.ai/tencent/hy4 -
Erläuterung: Durchsatz, Latenz bis zum ersten Token und Verfügbarkeit
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Hugging-Face-Modellkarte für Hy4-preview: Architekturdetails und Gewichte der Preview-Version
- Link:
huggingface.co/tencent/Hy4-preview -
Erläuterung: aktivierte Parameter, Anzahl der Schichten und Experten sowie weitere Details
-
APIYI-Gesamtübersicht der Modellpreise: online verfügbare Modelle und Preise
- Link:
docs.apiyi.com/models - Erläuterung: Momentaufnahme vom 04.11.2026 um 10:00 Uhr, 277 online verfügbare Modelle
Autor: APIYI-Technikteam
Technischer Austausch: Kontaktieren Sie uns über die Startseite von APIYI unter apiyi.com. Weitere Informationen zur Anbindung finden Sie im Dokumentationszentrum unter docs.apiyi.com.
