Le 4 novembre 2026, Tencent Hunyuan a publié la version officielle de Hy4. Ce modèle à mélange d’experts (MoE) compte 770 milliards de paramètres au total et dispose d’une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. C’est aussi le premier modèle de la série Hy doté de capacités visuelles et capable d’utiliser un ordinateur via une ligne de commande et une interface graphique. Le tarif public de l’API est de 6 yuans par million de tokens en entrée, 18 yuans en sortie et 0,3 yuan pour les accès au cache. Les invocations via Tencent Cloud TokenHub bénéficient d’une réduction de 50 % jusqu’au 31 décembre 2026.
Cet article n’est pas un bulletin de victoire sur les benchmarks. Tencent affirme officiellement que « Hy rejoint pour la première fois les modèles open source les plus performants ». Nous traiterons cette phrase comme un argument promotionnel. Nous allons plutôt examiner les classements réels de Hy4 dans les 12 tests du graphique principal, les retours externes du jour de lancement et les limites reconnues par Tencent. De quoi vous aider à déterminer pour quelles tâches il convient.
Ce que vous allez en retirer : à la fin, vous saurez pour quelles tâches essayer Hy4 dès maintenant, pour lesquelles il vaut mieux garder votre modèle actuel, et par quel canal passer si vous voulez l’utiliser aujourd’hui, avec une idée du coût.
Hy4 : l’essentiel en un coup d’œil
| Élément | Détails | Source |
|---|---|---|
| Date de publication | 4 novembre 2026 (version stable) | Page de présentation de Tencent Hunyuan |
| Architecture et paramètres | MoE, 770B de paramètres au total ; la fiche du modèle preview indique 49B de paramètres activés | Tencent News / fiche du modèle preview sur Hugging Face |
| Fenêtre de contexte | 1M (1 048 576 tokens selon OpenRouter) | Page du modèle sur OpenRouter |
| Sortie maximale | 64K (selon la documentation preview ; celle de la version stable n’a pas encore été mise à jour) | Guide d’invocation Hunyuan de TokenHub |
| Nouvelles capacités | Première prise en charge de la vision et de l’utilisation d’un ordinateur (Computer Use) | Page de présentation de Tencent Hunyuan |
| Protocoles d’API | Compatible avec OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses et Anthropic Messages (selon la documentation preview) | Documentation TokenHub |
| Poids | « Ouverture prévue » ; les poids de la version preview sont déjà disponibles sous licence Apache 2.0, mais ceux de la version stable n’ont pas été publiés | Tencent Hunyuan / Hugging Face |
Par rapport à Hy4 preview, publié le 28 août, Hy4 a bénéficié d’un préentraînement et d’un post-entraînement à plus grande échelle. Les améliorations portent principalement sur le suivi des instructions, la compréhension de textes longs, les tâches de longue durée et la recherche approfondie. Selon la documentation preview, le mode de raisonnement est activé par défaut et l’API renvoie un champ reasoning_content : il faut donc prévoir son traitement lors de l’intégration.
Hy4 et les tâches visuelles et informatiques : il peut enfin analyser des images et utiliser des logiciels
Côté vision, Tencent met en avant le traitement fin des images, l’analyse de graphiques complexes et le raisonnement mathématique visuel. La démonstration la plus marquante consiste à repérer un élément de toiture d’environ 2 mètres sur une image aérienne de 2,8 milliards de pixels. Une autre montre le modèle reconstituant un puzzle de 900 pièces représentant Bordighera de Monet.
L’utilisation de l’ordinateur est l’évolution la plus notable. Hy4 prend désormais en charge une combinaison de commandes en ligne de commande et d’actions dans l’interface graphique. Il a été spécialement entraîné à utiliser des logiciels professionnels comme Blender et les outils de CAO, ainsi qu’à réaliser des tâches longues impliquant plusieurs applications. Selon la communauté des développeurs Tencent Cloud, l’entraînement s’est appuyé sur un environnement isolé créé avec l’équipe Tencent Cloud Agent Runtime, dans lequel des centaines d’applications ont été déployées pour exécuter les tâches et vérifier les résultats.
Hy4 pour le développement front-end et de jeux : compatible avec UE, Unity et Godot
Pour le front-end, les optimisations annoncées portent sur les interactions complexes, la logique métier, la gestion des états et la communication entre front-end et back-end. L’objectif : créer des interfaces « non seulement esthétiques, mais aussi entièrement fonctionnelles ». L’exemple présenté est un « bac à sable numérique 3D Tencent Penguin Island » contenu dans un seul fichier HTML, avec Three.js intégré et sans dépendance à un CDN.
Des développeurs de jeux de Tencent IEG ont participé au travail sur ce volet. Hy4 bénéficie d’une intégration approfondie avec UE, Unity et Godot, et commence à prendre en charge le développement de jeux multijoueurs en ligne. Par rapport à Hy4 preview, ses scores progressent de 19,1 % sur GameDev et de 9,8 % sur GameLogic. Attention : ces chiffres le comparent à sa propre version précédente, pas à d’autres modèles.
Hy4 dans la finance et la bureautique : un taux d’hallucination en nette baisse
C’est dans la finance que les données sont les plus complètes. Tencent Financial Technology (FiT) a organisé un test collectif avec 213 experts, dont 153 issus de grandes institutions financières externes, portant sur 579 tâches financières réelles. Sur un score maximal de 4, Hy4 obtient 3,04, contre 2,97 pour DeepSeek-V4.1-Flash, 2,68 pour Kimi K3.1 Pro et 2,68 pour GLM-5.3. L’avance de Hy4 sur DeepSeek reste donc modeste.
Le taux d’hallucination est plus révélateur en pratique. Dans un test de recherche conçu par Tencent, celui de Hy4 est passé de 15,76 % dans la version preview à 5,45 %, tandis que le taux d’erreurs dues à des suppositions a reculé de 23,1 % à 5,6 %. Côté bureautique, Hy4 permet aux utilisateurs et au modèle de modifier ensemble des documents Word, Excel et PPT en temps réel. Selon son partenaire Manus, le taux d’achèvement des tâches de génération et de modification de documents bureautiques approche les 97 %. Ce chiffre est déclaré par l’entreprise.
Hy4 pour la recherche et l’assistance personnelle : des tâches de recherche à WeCom
Dans TenureTrail, l’évaluation interne de Tencent qui couvre 7 disciplines et 123 tâches de recherche exécutables, Hy4 se classe premier parmi les modèles open source. L’exemple officiel porte sur la reconstruction 3D d’un embryon de souris : à partir de 84 coupes 2D désordonnées, dont certaines étaient inversées en miroir, et représentant 6,99 millions de cellules, Hy4 a réalisé l’alignement des coupes et la reconstruction 3D en 1,5 heure. L’opération s’est déroulée hors ligne, sans outil de recalage spécialisé ni intervention humaine.
Comme assistant personnel, Hy4 passe par la suite WeCom de WorkBuddy pour accéder aux historiques de conversation, aux courriels, aux documents, aux agendas et aux réunions. Il peut retracer l’avancement de plusieurs projets et rappeler les points à suivre ainsi que les échéances proches. Les fonctions de collaboration en équipe fondées sur Hy4 arriveront sur WorkBuddy avec la nouvelle version de « Projet ».
Comment lire les scores de Hy4 : le plus souvent 3e ou 4e
Précisons d’abord la méthode. Les données ci-dessous proviennent toutes de tests réalisés par Tencent. Les scores des concurrents ont été obtenus par Tencent dans des conditions uniformes : ce ne sont pas les résultats publiés par chaque fournisseur. Il ne s’agit donc pas d’un classement indépendant comparant les fournisseurs. Les évaluations indépendantes réalisées par des tiers ne couvrent pour l’instant que Hy4 preview et ne peuvent pas représenter la version finale.
| Benchmark | Hy4 | Meilleur score | Rang de Hy4 (7 modèles) | Comparaison entre modèles open source : Hy4 vs Kimi K3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| ProgramBench | 30.0 | Claude Opus 5.5 56.5 | 3e | Hy4 gagne (24.5) |
| FrontierCode 2.0 | 31.0 | Claude 46.4 | 3e | Hy4 gagne (25.5) |
| 3DArena-Modeling | 37.1 | Claude 43.4 | 3e | Hy4 gagne (36.1) |
| Terminal Bench 4.0 | 44.4 | Kimi 66.8 | 4e | Kimi gagne |
| Agents’ Last Exam | 41.0 | Kimi / Claude 43.4 | 3e | Kimi gagne |
| AutomationBench | 56.2 | Kimi 65.6 | 3e | Kimi gagne |
| E-Bench 2.0 | 70.0 | Claude 80.0 | 2e | Hy4 gagne (50.0) |
| Hy-BrowseComp 2.0 | 59.9 | GPT-6.1 Sol 61.7 | 3e | Hy4 gagne (59.3) |
| PostTrainBench | 35.2 | Claude 44.2 | 4e | Kimi gagne |
| Terminal Bench Science | 19.8 | GPT 60.9 | 4e | Kimi gagne |
| TenureTrail | 53.6 | Claude 59.0 | 3e | Hy4 gagne (51.3) |
| OSWorld 2.1 | 78.9 | Claude 81.8 | 3e | Kimi gagne (79.6) |
La conclusion est claire : sur les 12 benchmarks, Hy4 n’arrive jamais en tête du classement général. Son meilleur résultat est une deuxième place sur E-Bench 2.0, suivie d’une troisième place sur OSWorld. Dans la comparaison entre modèles open source, il est à égalité avec Kimi K3.1 Pro, à 6 partout. Hy4 se distingue en génération de code, modélisation 3D, recherche d’informations et tâches de recherche. Kimi, lui, prend nettement l’avantage sur les opérations en terminal, l’automatisation et les tâches scientifiques en terminal. Sur Terminal Bench Science, l’écart dépasse le double.
Hy4 est derrière Claude Opus 5.5 et GPT-6.1 Sol sur la majorité des épreuves. Les écarts sont encore plus grands dans les résultats complémentaires : sur Hy-FrontierMath T5, Hy4 n’obtient que 13.0, contre 97.5 pour GPT-6.1 Sol ; sur Goal2Repo, Hy4 atteint 23.2, contre 74.0 pour Claude. Sur Foundation Model Bench, le score de Hy4, à 28.1, est même inférieur aux 36.3 de DeepSeek.
Hy4 à l’essai dès sa sortie : premiers retours sur un petit échantillon
La page OpenRouter indique pour Hy4 un débit P50 d’environ 63 tok/s, un délai P50 avant le premier token d’environ 2,9 secondes et une disponibilité de 99,87 % sur trois jours. Sur WorkBuddy, l’utilisateur X @leo114119 a mesuré un débit de 60 à 70 tok/s, qu’il juge « pas rapide ». Un autre commentaire estime que « les résultats réels sont moins bons que les scores aux benchmarks ». De son côté, @VeknQAQ juge les résultats « plutôt moyens ».
Ce sont tous des retours personnels publiés le 4 novembre, sur un échantillon très limité : impossible d’en tirer une conclusion. Ils rappellent toutefois qu’il peut y avoir un écart entre les scores officiels et l’expérience réelle. Avant une mise en production, mieux vaut donc tester le modèle sur ses propres tâches.
Prix et canaux d’accès à Hy4
| Facturation (par million de tokens) | Tarif catalogue TokenHub | Tarif TokenHub à -50 % | Tarif affiché OpenRouter | Tarif OpenRouter à -50 % |
|---|---|---|---|---|
| Entrée | 6 yuans | 3 yuans | $0.834 | $0.417 |
| Sortie | 18 yuans | 9 yuans | $2.501 | $1.2505 |
| Accès au cache | 0.3 yuan | 0.15 yuan | $0.042 | $0.021 |
La réduction de TokenHub dure jusqu’au 31 décembre 2026 à 23:59:59, heure de Pékin. Hy4 et sa version preview sont au même prix. Sur la base d’environ 7 yuans pour 1 dollar, les tarifs affichés par OpenRouter correspondent à environ 5.8 yuans en entrée, 17.5 yuans en sortie et 0.29 yuan pour le cache : ils sont donc pratiquement identiques à ceux de TokenHub. OpenRouter affiche un taux d’accès au cache d’environ 93 %. Pour les tâches à long contexte qui réutilisent souvent les mêmes préfixes, le coût réel sera inférieur au tarif affiché.
| Canal | Accès | Remarques |
|---|---|---|
| Tencent Cloud TokenHub | API, ID du modèle hy4 |
La version preview utilise hy4-preview |
| OpenRouter | API, ID du modèle tencent/hy4 |
Réduction de 50 % actuellement affichée |
| WorkBuddy / CodeBuddy | Utilisation directe dans le produit | Quota gratuit limité du 4 au 15 novembre |
| Yuanbao, WeCom Dayuan, ima | Produits grand public ou de bureautique | Aucun développement nécessaire |
| Hermes, OpenCode | API déjà intégrée | Adapté aux agents de programmation |
💡 Conseil d’accès : Hy4 ne figure pas encore parmi les 277 modèles en ligne d’APIYI (état au 2026-11-04 à 10:00). Consultez la liste de la plateforme pour connaître les modèles et les prix en vigueur ; nous proposerons ce modèle dès que possible. Pour établir une base de comparaison, vous pouvez invoquer sur APIYI apiyi.com le modèle
deepseek-v4.1-flash, déjà disponible, au prix de $0.3 en entrée, $1.2 en sortie et $0.006 en lecture de cache par million de tokens. L’interface est compatible avec OpenAI : il suffit de renseignerhttps://api.apiyi.com/v1commebase_url.
Les limites de Hy4 : des écarts reconnus par Tencent
Sur sa page de lancement, Tencent reconnaît que Hy4 reste nettement derrière les meilleurs modèles fermés, notamment en mathématiques avancées, en développement sur de longues séquences, en itération de modèles et en réponses à des questions sur des images. Les scores sur BuddyVQA Atlas vont dans ce sens : 55.6 pour Hy4 contre 75.3 pour Claude. Pour Hy4 flash, moins cher, Tencent annonce seulement une « sortie prochaine », sans date précise. La limite de 64K tokens en sortie provient de la documentation de la version preview ; celle de la version stable n’a pas encore été mise à jour. Côté sécurité, l’autoévaluation en biosécurité Hy-BioExperimentBench donne un score de 30.4/100. Selon Tencent, ce résultat reste sous le seuil de risque élevé. La fiche système de la version stable n’a pas encore été publiée non plus.
Analyse de l’impact de Hy4
Impact de Hy4 pour les développeurs : pour quelles tâches changer dès maintenant ?
| Type de tâche | Recommandation | Justification |
|---|---|---|
| Rapports d’analyse financière, questions-réponses sur l’investissement | Tester Hy4 en priorité | Score de 3,04 lors d’une évaluation collective par des experts, taux d’hallucination réduit à 5,45 % |
| Pages front-end, prototypes 3D / jeux | À tester | En tête des modèles open source sur 3DArena et FrontierCode |
| Agents de pilotage de logiciels de bureau | Évaluer en parallèle avec Kimi | 78,9 sur OSWorld, encore derrière Kimi à 79,6 |
| Automatisation en terminal, calcul scientifique | Conserver le modèle actuel | Nettement derrière Kimi sur la série Terminal Bench |
| Mathématiques avancées, développement de longue durée | Conserver les meilleurs modèles fermés | Seulement 13,0 sur FrontierMath T5 |
| Tâches par lots sensibles aux coûts | Comparer d’abord les prix | DeepSeek V4.1 Flash, accessible via APIYI sur apiyi.com, peut servir de référence pour les coûts |
Pour les équipes qui choisissent leur modèle, la grande nouveauté est l’arrivée, pour la première fois dans l’écosystème open source, d’un modèle phare qui couvre à la fois la vision et l’utilisation d’un ordinateur. Si votre activité nécessite d’analyser des captures d’écran ou de manipuler Blender ou un logiciel de CAO, il fallait auparavant se tourner vers des modèles fermés ou en combiner plusieurs. Il existe désormais un candidat supplémentaire, déployable en interne. Encore faut-il que les poids de la version définitive soient effectivement publiés : pour l’instant, Hy4 reste accessible uniquement par API et via les produits de Tencent.
Impact de Hy4 sur le secteur : un quatrième acteur dans la course aux modèles phares open source
Après DeepSeek, Kimi et GLM, Hy4 fait de Tencent le quatrième acteur chinois à porter un modèle phare open source à ce niveau. Son score de 6:6 face à Kimi montre qu’il n’y a plus de leader incontesté parmi les meilleurs modèles open source. Le passage à la nouvelle version au même tarif que la preview, associé à une remise de 50 %, continuera à peser sur les prix des API en Chine. Pour les équipes de contenu et les PME, des outils sans développement comme Yuanbao, ima et Dayuan dans WeCom pourraient rendre Hy4 accessible plus tôt que l’API.
Questions fréquentes sur Hy4
Q1 : Hy4 est-il un modèle open source ? Peut-on déjà télécharger ses poids ?
La formulation officielle indique qu’il est « prévu de publier les poids du modèle en open source ». Les poids de Hy4 preview sont disponibles sur Hugging Face sous licence Apache 2.0. Au 4 novembre 2026, ceux de la version finale de Hy4 n’ont pas encore été publiés.
Q2 : Peut-on comparer directement les scores de Hy4 à ceux publiés par d’autres fournisseurs ?
Pas directement. Tencent a lui-même obtenu tous ces scores dans des conditions uniformes, et les évaluations indépendantes ne couvrent pour l’instant que la version preview. Le plus sûr est de tester le modèle avec vos propres échantillons métier. Par exemple, vous pouvez d’abord obtenir une série de résultats avec DeepSeek V4.1 Flash sur APIYI apiyi.com pour établir une base de référence, puis les comparer aux réponses de Hy4.
Q3 : Quel est actuellement le moyen le moins cher d’utiliser Hy4 ?
Jusqu’au 31 décembre, l’utilisation sur Tencent Cloud TokenHub bénéficie d’une réduction de 50 % : le prix est de 3 yuans en entrée, 9 yuans en sortie et 0,15 yuan pour le cache. Si vous souhaitez simplement l’essayer, WorkBuddy / CodeBuddy proposent un quota gratuit limité du 4 au 15 novembre.
Q4 : Peut-on utiliser Hy4 via APIYI ?
Au 4 novembre 2026 à 10 h, Hy4 ne figure pas encore dans la liste des modèles disponibles sur APIYI. Consultez la liste des modèles de la plateforme pour connaître les modèles et les tarifs à jour ; nous proposerons ce modèle dès que possible. En attendant, vous pouvez utiliser la même clé API sur APIYI apiyi.com pour appeler des modèles déjà disponibles, comme `deepseek-v4.1-flash`, et préparer votre processus d’évaluation.
Hy4 : l’essentiel à retenir
- Caractéristiques : 770 milliards de paramètres en MoE, fenêtre de contexte de 1 million de tokens, prise en charge de la vision et du contrôle d’ordinateur pour la première fois
- Résultats aux benchmarks : aucune première place sur les 12 tests du graphique principal ; meilleur résultat : une deuxième place sur E-Bench 2.0
- Face à l’open source : égalité 6 à 6 avec Kimi K3.1 Pro, chacun excellant dans des tâches différentes
- Atout le plus concret : score de 3,04 lors des tests participatifs sur les tâches financières ; taux d’hallucination passé de 15,76 % à 5,45 %
- Prix : 6 / 18 / 0,3 yuans par million de tokens, avec une réduction de 50 % sur TokenHub jusqu’à la fin de l’année
- Premiers retours : débit d’environ 63 tok/s ; certains utilisateurs jugent les résultats moins convaincants que les scores aux benchmarks
- Pour commencer : invocation via TokenHub ou OpenRouter ; sur APIYI apiyi.com, les modèles déjà disponibles permettent d’établir une base de comparaison
Conclusion
Les points essentiels sur Hy4 :
- Capacités : la vision et le contrôle d’ordinateur comblent des lacunes des modèles open source haut de gamme. Les progrès les plus nets concernent la finance et la bureautique.
- Positionnement : Hy4 figure parmi les meilleurs modèles open source, mais reste nettement derrière Claude Opus 5.5 et GPT-6.1 Sol, notamment en mathématiques avancées et sur les projets de développement au long cours.
- Coût : au même prix que la version preview, il devient compétitif parmi les modèles chinois haut de gamme avec la réduction de 50 %.
Si vous travaillez sur des rapports d’analyse financière, des documents bureautiques ou des prototypes 3D / front-end, profitez de la réduction pour le tester sur des tâches réelles. Pour l’automatisation en ligne de commande et le raisonnement complexe, inutile de changer de modèle dans l’immédiat. Pour établir une base d’évaluation, vous pouvez accéder aux modèles de comparaison déjà disponibles depuis une interface unique via APIYI apiyi.com.
Emplacements suggérés pour ajouter des captures d’écran
- Premier écran de la page de lancement de Tencent Hunyuan Hy4 : à placer après l’image de couverture, au début de l’article. Légende : Source : Tencent Hunyuan, hy.tencent.com/research/hy4, capture du 2026-11-04.
- Grille tarifaire des modèles Tencent Cloud TokenHub : à placer après le premier tableau de la section « Tarifs et canaux d’accès à Hy4 ». Légende : Source : documentation tarifaire des modèles Tencent Cloud TokenHub, capture du 2026-11-04.
- Page du modèle Hy4 sur OpenRouter : à placer dans la section « Premiers tests de Hy4 ». Légende : Source : page du modèle tencent/hy4 sur OpenRouter, capture du 2026-11-04. Les données de débit et de latence évoluent dans le temps.
📚 Références
- Tencent Hunyuan, « Lancement officiel de Hy4 » : page de lancement officielle et trois graphiques de benchmarks
- Lien :
hy.tencent.com/research/hy4 -
Détails : source des spécifications, des démonstrations de capacités, des 12 résultats du graphique principal et des données en annexe
-
Tarifs des modèles Tencent Cloud TokenHub : tarifs catalogue de Hy4 et réduction à durée limitée
- Lien :
cloud.tencent.com/document/product/1823/130055 -
Détails : prix en yuans et date de fin de la réduction de 50 %
-
Guide d’invocation de Hunyuan sur Tencent Cloud TokenHub : protocole d’interface et paramètres de contexte
- Lien :
cloud.tencent.com/document/product/1823/132252 -
Détails : limites d’entrée et de sortie et explications sur le mode de réflexion pour la version preview
-
Page du modèle Hy4 sur OpenRouter : prix en dollars américains et statistiques de performance
- Lien :
openrouter.ai/tencent/hy4 -
Détails : débit, latence du premier token et taux de disponibilité
-
Fiche du modèle Hy4-preview sur Hugging Face : détails de l’architecture preview et poids du modèle
- Lien :
huggingface.co/tencent/Hy4-preview -
Détails : paramètres activés, nombre de couches et d’experts, entre autres
-
Tableau général des tarifs des modèles APIYI : modèles en ligne et prix
- Lien :
docs.apiyi.com/models - Détails : relevé du 2026-11-04 à 10:00, 277 modèles en ligne
Auteur : équipe technique APIYI
Échanges techniques : contactez-nous depuis la page d’accueil d’APIYI sur apiyi.com. Pour plus de ressources d’intégration, consultez le centre de documentation docs.apiyi.com.
