El 4 de noviembre de 2026, Tencent Hunyuan lanzó la versión oficial de Hy4. Se trata de un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 770B de parámetros totales y una ventana de contexto de 1M. También es el primer modelo de la serie Hy con capacidades de visión y el primero que permite operar una computadora mediante línea de comandos e interfaz gráfica. La tarifa oficial de la API es de 6 yuanes por millón de tokens de entrada, 18 yuanes por millón de tokens de salida y 0,3 yuanes por millón de tokens recuperados de la caché. Hasta el 31 de diciembre de 2026, las invocaciones a través de Tencent Cloud TokenHub tienen un 50 % de descuento.
Este artículo no es una celebración de resultados en benchmarks. Tencent afirma que «Hy se sitúa por primera vez entre los modelos de código abierto más potentes», pero aquí trataremos esa frase como lo que es: una afirmación promocional. A continuación reunimos las posiciones reales de Hy4 en las 12 pruebas del gráfico principal, las opiniones externas del día del lanzamiento y las limitaciones que reconoce la propia empresa, para que puedas valorar en qué tareas te conviene usarlo.
Lo esencial: al terminar de leer, podrás decidir qué tareas puedes probar ya con Hy4, en cuáles te conviene seguir con tu modelo actual y qué canal usar si quieres empezar hoy, además de cuánto te costaría aproximadamente.
Hy4: información clave de un vistazo
| Dato | Detalle | Fuente |
|---|---|---|
| Fecha de lanzamiento | 4 de noviembre de 2026 (versión oficial) | Página de lanzamiento de Tencent Hunyuan |
| Arquitectura y parámetros | MoE, 770B de parámetros totales; la ficha del modelo preview indica 49B de parámetros activos | Tencent News / ficha del modelo preview en Hugging Face |
| Contexto | 1M (OpenRouter indica 1.048.576 tokens) | Página del modelo en OpenRouter |
| Salida máxima | 64K (según la documentación de preview; la documentación de la versión oficial aún no se ha actualizado) | Guía de invocación de Hunyuan en TokenHub |
| Nuevas capacidades | Primer soporte para visión y para manejo de computadoras (Computer Use) | Página de lanzamiento de Tencent Hunyuan |
| Protocolos de API | Compatible con OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses y Anthropic Messages (según la documentación de preview) | Documentación de TokenHub |
| Pesos | «Se planea publicarlos como código abierto»; los pesos de preview ya están disponibles bajo Apache 2.0, pero los de la versión oficial aún no se han publicado | Tencent Hunyuan / Hugging Face |
En comparación con Hy4 preview, lanzado el 28 de agosto, Hy4 amplía la escala del preentrenamiento y del posentrenamiento. Las mejoras se centran en el seguimiento de instrucciones, la comprensión de textos largos, las tareas de larga duración y la investigación profunda. Según la documentación de preview, el modo de razonamiento está activado por defecto y la API devuelve el campo reasoning_content, por lo que conviene prever cómo procesar ese contenido durante la integración.
Visión y tareas en computadora de Hy4: por primera vez, puede interpretar imágenes y manejar software
En el apartado visual, Tencent destaca el procesamiento detallado de imágenes, el análisis de gráficos complejos y el razonamiento visual matemático. La demostración más representativa consiste en localizar un elemento de unos 2 metros en un tejado dentro de una imagen aérea de 2.800 millones de píxeles. En otra demostración, el modelo recompone un rompecabezas de 900 piezas para reconstruir Bordighera, de Monet.
La capacidad de manejar computadoras es el cambio que más atención merece. Por primera vez, Hy4 permite combinar operaciones en la línea de comandos y en interfaces gráficas. También recibió entrenamiento específico para usar software profesional como Blender y CAD, y para realizar tareas prolongadas que abarcan varias aplicaciones. Según la comunidad de desarrolladores de Tencent Cloud, durante el entrenamiento se creó un entorno aislado junto con el equipo de Agent Runtime de Tencent Cloud, donde se implementaron cientos de aplicaciones para ejecutar tareas y verificar los resultados.
Desarrollo frontend y de juegos con Hy4: adaptado a UE, Unity y Godot
En frontend, Tencent afirma que las mejoras se centran en las interacciones complejas, la lógica de negocio, la gestión de estados y la integración entre frontend y backend. El objetivo es que las interfaces «no solo se vean bien, sino que sean plenamente funcionales». El ejemplo mostrado es un «entorno digital 3D de la Isla de los Pingüinos de Tencent» en un solo archivo HTML, con Three.js integrado y sin depender de una CDN.
En el área de videojuegos participaron desarrolladores de Tencent IEG. El modelo se adaptó en profundidad a UE, Unity y Godot, y comenzó a cubrir el desarrollo de juegos multijugador en línea. Frente a Hy4 preview, mejoró un 19,1 % en GameDev y un 9,8 % en GameLogic. Es importante señalar que estas cifras comparan el modelo con su propia versión anterior, no con otros modelos.
Hy4 en finanzas y ofimática: una caída notable en la tasa de alucinaciones
El ámbito financiero cuenta con los datos más completos. Tencent Financial Technology FiT organizó una evaluación con 213 expertos, de los cuales 153 procedían de importantes instituciones financieras externas. La prueba abarcó 579 tareas financieras reales. Sobre una puntuación máxima de 4, Hy4 obtuvo 3.04; DeepSeek-V4.1-Flash, 2.97; Kimi K3.1 Pro, 2.68; y GLM-5.3, 2.68. La ventaja de Hy4 sobre DeepSeek fue pequeña.
Más relevante en la práctica es la tasa de alucinaciones. En una prueba de búsqueda desarrollada por Tencent, la tasa de Hy4 bajó del 15.76% en la versión preview al 5.45%, mientras que la tasa de errores causados por conjeturas cayó del 23.1% al 5.6%. En ofimática, permite que las personas y el modelo editen documentos de Word, Excel y PPT de forma colaborativa y en tiempo real. Según su socio Manus, la tasa de finalización de tareas de generación y edición de documentos ofimáticos se acerca al 97%; se trata de una cifra proporcionada por la propia empresa.
Hy4 en investigación y asistencia personal: de las tareas de investigación a WeCom
En TenureTrail, una evaluación interna de Tencent que abarca 7 disciplinas y 123 tareas de investigación ejecutables, Hy4 ocupó el primer puesto entre los modelos de código abierto. El caso presentado por la empresa es la reconstrucción tridimensional de un embrión de ratón: a partir de 6.99 millones de células y 84 cortes bidimensionales desordenados, algunos de ellos invertidos en espejo, Hy4 completó la alineación de los cortes y la reconstrucción 3D en 1.5 horas, sin conexión, sin herramientas especializadas de registro y sin intervención humana durante todo el proceso.
Como asistente personal, Hy4 se conecta a los historiales de chat, el correo, los documentos, los calendarios y las reuniones mediante la suite de WeCom de WorkBuddy. Puede organizar el historial de avances de varios proyectos y recordar los asuntos pendientes de seguimiento y las tareas cuyo plazo está próximo a vencer. Las funciones de colaboración en equipo basadas en Hy4 llegarán a WorkBuddy junto con la nueva versión de «Proyectos».
Cómo interpretar los benchmarks de Hy4: entre el tercer y el cuarto puesto en la mayoría
Primero, una aclaración sobre los datos. Todos proceden de pruebas realizadas por Tencent, que volvió a evaluar a los modelos competidores con una configuración uniforme. No son las puntuaciones publicadas por cada fabricante, por lo que no deben tomarse como una clasificación independiente entre fabricantes. Por ahora, las evaluaciones independientes de terceros solo cubren Hy4 preview y no representan la versión final.
| Benchmark | Hy4 | Puntuación más alta | Puesto de Hy4 (7 modelos) | Comparativa entre modelos abiertos: Hy4 vs Kimi K3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| ProgramBench | 30.0 | Claude Opus 5.5 56.5 | 3.º | Gana Hy4 (24.5) |
| FrontierCode 2.0 | 31.0 | Claude 46.4 | 3.º | Gana Hy4 (25.5) |
| 3DArena-Modeling | 37.1 | Claude 43.4 | 3.º | Gana Hy4 (36.1) |
| Terminal Bench 4.0 | 44.4 | Kimi 66.8 | 4.º | Gana Kimi |
| Agents’ Last Exam | 41.0 | Kimi / Claude 43.4 | 3.º | Gana Kimi |
| AutomationBench | 56.2 | Kimi 65.6 | 3.º | Gana Kimi |
| E-Bench 2.0 | 70.0 | Claude 80.0 | 2.º | Gana Hy4 (50.0) |
| Hy-BrowseComp 2.0 | 59.9 | GPT-6.1 Sol 61.7 | 3.º | Gana Hy4 (59.3) |
| PostTrainBench | 35.2 | Claude 44.2 | 4.º | Gana Kimi |
| Terminal Bench Science | 19.8 | GPT 60.9 | 4.º | Gana Kimi |
| TenureTrail | 53.6 | Claude 59.0 | 3.º | Gana Hy4 (51.3) |
| OSWorld 2.1 | 78.9 | Claude 81.8 | 3.º | Gana Kimi (79.6) |
La conclusión es clara: Hy4 no ocupa el primer puesto general en ninguno de los 12 benchmarks. Su mejor resultado es el segundo puesto en E-Bench 2.0, seguido del tercero en OSWorld. Entre los modelos abiertos, empata 6:6 con Kimi K3.1 Pro. Hy4 destaca en generación de código, modelado 3D, recuperación de información y tareas de investigación; Kimi, en cambio, lleva una ventaja clara en operaciones de terminal, automatización y tareas científicas en terminal. En Terminal Bench Science, la diferencia es de más del doble.
Hy4 queda por detrás de Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol en la mayoría de las pruebas. En los benchmarks adicionales, la brecha es aún mayor: en Hy-FrontierMath T5, Hy4 obtiene solo 13.0 frente a los 97.5 de GPT-6.1 Sol; en Goal2Repo, Hy4 consigue 23.2 y Claude, 74.0. En Foundation Model Bench, los 28.1 de Hy4 también quedan por debajo de los 36.3 de DeepSeek.
Hy4 en su primer día: primeras impresiones de una muestra reducida
La página de OpenRouter muestra que Hy4 tiene un rendimiento P50 de unos 63 tok/s, una latencia P50 hasta el primer token de unos 2,9 segundos y una disponibilidad del 99,87 % durante los últimos tres días. El usuario de X @leo114119 midió entre 60 y 70 tok/s en WorkBuddy y consideró que «no es rápido». Otra valoración señaló que «el rendimiento real no está a la altura de las puntuaciones de los benchmarks». Por su parte, @VeknQAQ opinó que «los resultados son normales, sin más».
Todas son impresiones personales del 4 de noviembre y la muestra es demasiado pequeña para sacar conclusiones. Aun así, recuerdan que puede haber diferencias entre los resultados oficiales y la experiencia real, por lo que conviene probarlo con tus propias tareas antes de ponerlo en producción.
Precios y canales de acceso a Hy4
| Concepto de facturación (por millón de tokens) | Precio de lista de TokenHub | TokenHub con 50 % de descuento | Precio de lista de OpenRouter | OpenRouter con 50 % de descuento |
|---|---|---|---|---|
| Entrada | 6 yuanes | 3 yuanes | $0.834 | $0.417 |
| Salida | 18 yuanes | 9 yuanes | $2.501 | $1.2505 |
| Acierto de caché | 0.3 yuanes | 0.15 yuanes | $0.042 | $0.021 |
El descuento de TokenHub estará vigente hasta el 31 de diciembre de 2026 a las 23:59:59 (hora de Pekín). Hy4 y preview tienen el mismo precio. Con un tipo de cambio estimado de 1 dólar por unos 7 yuanes, los precios de lista de OpenRouter equivalen a unos 5.8 yuanes para la entrada, 17.5 yuanes para la salida y 0.29 yuanes para la caché, prácticamente lo mismo que TokenHub. OpenRouter muestra una tasa de aciertos de caché de aproximadamente el 93 %, por lo que el costo real de las tareas con contexto largo y muchos prefijos repetidos será inferior al precio de lista.
| Canal | Forma de acceso | Notas |
|---|---|---|
| Tencent Cloud TokenHub | API, ID del modelo hy4 |
La versión preview es hy4-preview |
| OpenRouter | API, ID del modelo tencent/hy4 |
Actualmente muestra un 50 % de descuento |
| WorkBuddy / CodeBuddy | Uso directo dentro del producto | Cuota gratuita limitada del 4 al 15 de noviembre |
| Yuanbao, Dayuan de WeCom, ima | Productos para usuarios finales o de oficina | No requiere desarrollo |
| Hermes, OpenCode | API ya integrada | Adecuado para agentes de programación |
💡 Recomendación de acceso: Hy4 todavía no está entre los 277 modelos disponibles en APIYI (captura del 2026-11-04 a las 10:00). Consulta la lista de modelos de la plataforma para conocer los modelos y precios vigentes; incorporaremos este modelo lo antes posible. Si quieres establecer primero una referencia para comparar, puedes invocar en APIYI apiyi.com el modelo
deepseek-v4.1-flash, que ya está disponible, por $0.3 de entrada, $1.2 de salida y $0.006 de lectura de caché por cada millón de tokens. La interfaz es compatible con OpenAI: basta con configurarbase_urlcomohttps://api.apiyi.com/v1.
Limitaciones de Hy4: las brechas que reconoce la propia Tencent
Tencent reconoce en la página de lanzamiento que Hy4 aún está bastante por detrás de los mejores modelos de código cerrado, especialmente en matemáticas avanzadas, desarrollo de larga duración, iteración de modelos y preguntas y respuestas visuales. La puntuación de Hy4 en BuddyVQA Atlas es de 55.6, frente a 75.3 de Claude, lo que confirma esa diferencia. Sobre el más económico Hy4 flash, solo se ha indicado que llegará «próximamente», sin una fecha concreta. El máximo de salida de 64K figura en la documentación de preview, pero la de la versión definitiva aún no se ha actualizado. En cuanto a seguridad, la autoevaluación de bioseguridad Hy-BioExperimentBench obtuvo 30.4/100; Tencent afirma que no supera el umbral de alto riesgo, aunque la tarjeta de sistema del modelo para la versión definitiva todavía no se ha publicado.
Análisis del impacto de Hy4
Impacto de Hy4 en los desarrolladores: ¿en qué tareas conviene cambiar ya?
| Tipo de tarea | Recomendación | Motivo |
|---|---|---|
| Informes y consultas de análisis financiero | Probar Hy4 primero | 3.04 puntos en la evaluación colectiva de expertos y una tasa de alucinaciones reducida al 5.45% |
| Páginas frontend y prototipos 3D / de videojuegos | Vale la pena probarlo | Lidera entre los modelos abiertos en 3DArena y FrontierCode |
| Agentes para manejar software de escritorio | Evaluarlo en paralelo con Kimi | 78.9 en OSWorld, todavía por debajo del 79.6 de Kimi |
| Automatización de terminal y cálculo científico | Seguir usando el modelo actual | Queda claramente por detrás de Kimi en la serie Terminal Bench |
| Matemáticas avanzadas y desarrollo de larga duración | Seguir usando los mejores modelos cerrados | Solo obtiene 13.0 en FrontierMath T5 |
| Tareas masivas sensibles al costo | Comparar precios primero | Se puede usar DeepSeek V4.1 Flash a través de APIYI apiyi.com como referencia de costo |
Para los equipos que están eligiendo modelo, la gran novedad de Hy4 es que, por primera vez, el ecosistema abierto cuenta con un modelo insignia que combina visión y manejo de computadoras. Si tu negocio necesita analizar capturas de pantalla o manejar Blender o CAD, antes tenías que recurrir a modelos cerrados o combinar varios modelos. Ahora hay un candidato más que se puede desplegar en infraestructura propia, siempre que se publiquen los pesos de la versión final. Por el momento, solo se puede usar a través de la API y los productos de Tencent.
Impacto de Hy4 en la industria: un cuarto competidor en la carrera de modelos abiertos
Después de DeepSeek, Kimi y GLM, Hy4 convierte a Tencent en el cuarto proveedor chino que lleva un modelo abierto insignia a este nivel. Su empate 6:6 con Kimi muestra que ya no hay un único ganador indiscutible entre los líderes de código abierto. La actualización sin aumento de precio —cuesta lo mismo que la versión preview—, sumada al descuento del 50%, seguirá presionando los precios de las API en China. Para los equipos de contenido y las pequeñas y medianas empresas, opciones que no requieren desarrollo, como Yuanbao, ima y Dayuan de WeCom, podrían permitirles usar Hy4 antes que la API.
Preguntas frecuentes sobre Hy4
Q1: ¿Hy4 es un modelo de código abierto? ¿Ya se pueden descargar sus pesos?
La postura oficial es que «se planea liberar los pesos del modelo». Los pesos de Hy4 preview ya están disponibles en Hugging Face bajo la licencia Apache 2.0, pero los de la versión final de Hy4 aún no se habían publicado al 2026-11-04.
Q2: ¿Se pueden comparar directamente los resultados de Hy4 con los publicados por otros proveedores?
No se pueden comparar directamente. Tencent obtuvo todas las puntuaciones con una configuración uniforme, mientras que las evaluaciones de terceros solo cubren, por ahora, la versión preview. Lo más fiable es probarlo con muestras de tu propio caso de uso. Por ejemplo, puedes generar primero un conjunto de resultados con DeepSeek V4.1 Flash en APIYI apiyi.com como referencia y luego compararlos con las respuestas de Hy4.
Q3: ¿Cuál es ahora la forma más barata de usar Hy4?
Hasta el 31 de diciembre, las invocaciones a través de Tencent Cloud TokenHub tienen un descuento del 50 %: 3 yuanes para la entrada, 9 yuanes para la salida y 0,15 yuanes para la caché. Si solo quieres probarlo, WorkBuddy / CodeBuddy ofrecen una cuota gratuita limitada del 4 al 15 de noviembre.
Q4: ¿Se puede usar Hy4 a través de APIYI?
Según la información disponible al 2026-11-04 a las 10:00, Hy4 aún no figura en la lista de modelos disponibles de APIYI. Consulta la lista de la plataforma para conocer los modelos y precios vigentes; incorporaremos este modelo lo antes posible. Mientras tanto, puedes usar la misma clave API en APIYI apiyi.com para invocar modelos ya disponibles, como `deepseek-v4.1-flash`, y preparar el proceso de evaluación.
Puntos clave de Hy4
- Especificaciones: 770B MoE y ventana de contexto de 1M; incorpora por primera vez capacidades de visión y uso del ordenador.
- Benchmarks: no ocupa el primer puesto en ninguna de las 12 pruebas del gráfico principal; su mejor resultado es el segundo puesto en E-Bench 2.0.
- Comparación con modelos abiertos: empata 6:6 con Kimi K3.1 Pro, aunque cada uno destaca en tareas distintas.
- La mejora más práctica: 3.04 puntos en pruebas colectivas de tareas financieras; la tasa de alucinaciones bajó del 15.76% al 5.45%.
- Precio: 6 / 18 / 0.3 yuanes por millón de tokens, con un 50% de descuento en TokenHub hasta fin de año.
- Primeras impresiones: rendimiento de unos 63 tok/s; algunos usuarios indican que los resultados no están a la altura de las puntuaciones.
- Cómo empezar: invócalo a través de TokenHub u OpenRouter; en APIYI apiyi.com puedes usar los modelos ya disponibles para crear una referencia comparativa.
Resumen
Los puntos clave de Hy4:
- Capacidades: la visión y el uso del ordenador cubren las carencias de los modelos abiertos insignia, con mejoras especialmente sólidas en finanzas y tareas de oficina.
- Posicionamiento: está entre los mejores modelos abiertos, pero sigue claramente por detrás de Claude Opus 5.5 y GPT-6.1 Sol, sobre todo en matemáticas avanzadas y desarrollo de larga duración.
- Coste: mantiene el precio de preview y, con el descuento del 50%, resulta competitivo entre los modelos insignia chinos.
Si trabajas con informes financieros, documentos de oficina o prototipos 3D / frontend, vale la pena aprovechar el descuento para probarlo con tareas reales. Para automatización de terminal y razonamiento de alta dificultad, de momento no hace falta apresurarse a cambiar. Para establecer una referencia de evaluación, puedes acceder desde un mismo lugar a los modelos comparativos ya disponibles a través de APIYI apiyi.com.
Ubicaciones sugeridas para capturas reales
- Primera pantalla de la página de lanzamiento de Tencent Hunyuan Hy4: colocarla después de la portada, al comienzo del artículo. Pie de imagen: Fuente: Tencent Hunyuan, hy.tencent.com/research/hy4. Captura del 2026-11-04.
- Tabla de precios de modelos de Tencent Cloud TokenHub: colocarla después de la primera tabla de «Precios y canales de acceso a Hy4». Pie de imagen: Fuente: documentación de precios de modelos de Tencent Cloud TokenHub. Captura del 2026-11-04.
- Página del modelo Hy4 en OpenRouter: colocarla en la sección «Pruebas de Hy4 en su primer día». Pie de imagen: Fuente: página del modelo tencent/hy4 en OpenRouter. Captura del 2026-11-04. Los datos de rendimiento y latencia pueden variar con el tiempo.
📚 Referencias
- Tencent Hunyuan, «Lanzamiento oficial de Hy4»: página oficial de lanzamiento y tres gráficos de resultados de benchmarks
- Enlace:
hy.tencent.com/research/hy4 -
Descripción: fuente de las especificaciones, las demostraciones de capacidades, los 12 gráficos principales y los datos del apéndice
-
Precios de modelos de Tencent Cloud TokenHub: precio de catálogo de Hy4 y descuento por tiempo limitado
- Enlace:
cloud.tencent.com/document/product/1823/130055 -
Descripción: precios en yuanes y fecha límite del descuento del 50 %
-
Guía de invocación de Hunyuan en Tencent Cloud TokenHub: protocolo de la API y parámetros de contexto
- Enlace:
cloud.tencent.com/document/product/1823/132252 -
Descripción: límites de entrada y salida, y modo de razonamiento de la versión preview
-
Página del modelo Hy4 en OpenRouter: precios en dólares y estadísticas de rendimiento
- Enlace:
openrouter.ai/tencent/hy4 -
Descripción: rendimiento, latencia del primer token y disponibilidad
-
Ficha del modelo Hy4-preview en Hugging Face: detalles de la arquitectura preview y pesos
- Enlace:
huggingface.co/tencent/Hy4-preview -
Descripción: parámetros activados, número de capas, número de expertos, entre otros
-
Tabla general de precios de modelos de APIYI: modelos disponibles y precios
- Enlace:
docs.apiyi.com/models - Descripción: instantánea del 2026-11-04 a las 10:00, con 277 modelos disponibles
Autor: equipo técnico de APIYI
Consultas técnicas: puedes contactarnos desde la página principal de APIYI, apiyi.com. Encontrarás más información para la integración en el centro de documentación docs.apiyi.com
