2026 年 11 月 4 日、Tencent Hunyuan（腾讯混元）が Hy4 の正式版をリリースしました。総パラメータ数 770B の混合エキスパート（MoE）モデルで、コンテキスト長は 1M です。Hy シリーズとして初めて視覚能力を備え、コマンドラインとグラフィカルインターフェースの両方によるコンピューター操作にも対応しました。API の定価は、100 万トークンあたり入力 6 元、出力 18 元、キャッシュヒット 0.3 元です。2026 年 12 月 31 日までは、Tencent Cloud TokenHub から利用すると半額になります。
この記事はベンチマークの好成績を伝えるだけの記事ではありません。 Tencent 公式は「Hy が初めて最強クラスのオープンソースモデルの一角に入った」としていますが、この記事では宣伝上の主張として扱います。以下では、メイン画像に掲載された 12 項目における Hy4 の実際の順位、リリース初日の外部からの反応、そして公式が認めている弱点を併せて紹介し、どんなタスクに向いているのかを判断できるようにします。
この記事でわかること：すぐに Hy4 を試せるタスク、従来のモデルを使い続けたほうがお得なタスク、そして今日利用する場合の窓口とおおよその費用の 3 点を判断できます。
Hy4 の主要情報
| 項目 | 詳細 | 出典 |
|---|---|---|
| リリース日 | 2026 年 11 月 4 日（正式版） | Tencent Hunyuan リリースページ |
| アーキテクチャとパラメータ | MoE、総パラメータ数 770B。preview のモデルカードではアクティブパラメータ数を 49B と記載 | Tencent ニュース / Hugging Face preview モデルカード |
| コンテキストウィンドウ | 1M（OpenRouter では 1,048,576 トークンと記載） | OpenRouter モデルページ |
| 最大出力 | 64K（preview ドキュメントに基づく。正式版ドキュメントは未更新） | TokenHub Hunyuan 呼び出しガイド |
| 新たな機能 | 初めて視覚機能とコンピューター操作（Computer Use）に対応 | Tencent Hunyuan リリースページ |
| API プロトコル | OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages と互換（preview ドキュメントに基づく） | TokenHub ドキュメント |
| 重み | 「オープンソース化を予定」。preview の重みは Apache 2.0 で公開済み、正式版の重みは未公開 | Tencent Hunyuan / Hugging Face |
Hy4 は、8 月 28 日にリリースされた Hy4 preview と比べて、事前学習と事後学習の規模が拡大されています。主な改善点は、指示への追従、長文の理解、長期タスク、ディープリサーチです。preview のドキュメントによると、思考モードはデフォルトで有効になっており、API は reasoning_content フィールドを返します。導入時には、思考内容を処理するロジックを用意しておく必要があります。
Hy4の視覚理解とPC操作：画像を見てソフトウェアを操作できるように
視覚理解について、公式は細部まで捉える画像処理、複雑なグラフの分析、数学的な視覚推論を強調しています。代表的なデモでは、28億ピクセルの航空写真から、約2メートルの屋根の構造物を特定しました。別のデモでは、900ピースのパズルを組み立て、モネの《ボルディゲラ》を再現しています。
今回、より注目したい変化がPC操作です。Hy4は初めて、コマンドラインとグラフィカルインターフェースを組み合わせた操作に対応し、BlenderやCADなどの専門ソフトウェアや、複数のアプリケーションにまたがる長期タスク向けの専門的なトレーニングも受けています。Tencent Cloud開発者コミュニティによると、トレーニング時にはTencent Cloud Agent Runtimeチームとサンドボックスを構築し、数百種類のアプリケーションを配備して、タスクの実行と結果の検証に使用したとのことです。
Hy4のフロントエンド・ゲーム開発：UE、Unity、Godotに対応
フロントエンドについて、公式が掲げる最適化の方向性は、複雑なインタラクション、ビジネスロジック、状態管理、フロントエンドとバックエンドの連携です。見た目がよいだけでなく、機能も揃って実用できるインターフェースを目指しています。デモとして紹介されたのは、Three.jsをインラインで組み込み、CDNに依存しない単一のHTMLファイルで作られた「Tencent企鹅岛 3Dデジタルサンドボックス」です。
ゲーム開発にはTencent IEGのゲーム開発者が参加し、UE、Unity、Godotに深く対応。マルチプレイヤーゲーム開発への対応も始まっています。Hy4 previewと比べると、GameDevは19.1%、GameLogicは9.8%向上しました。なお、この2つの数値は自社の前バージョンとの比較であり、他のモデルとの比較ではない点に注意が必要です。
Hy4の金融・オフィス活用：ハルシネーション率が大幅に低下
金融分野では、最も充実したデータが公開されています。テンセントの金融テクノロジー部門FiTが213人の専門家による評価を実施しました。うち153人は外部の大手金融機関から参加し、579件の実際の金融タスクを評価しました。総合スコアは4点満点で、Hy4が3.04、DeepSeek-V4.1-Flashが2.97、Kimi K3.1 Proが2.68、GLM-5.3が2.68でした。Hy4のDeepSeekに対するリードは大きくありません。
より実用的な指標がハルシネーション率です。テンセント独自の検索テストでは、Hy4のハルシネーション率はpreview版の15.76%から5.45%に、推測による誤りの割合は23.1%から5.6%に低下しました。オフィス業務では、人とモデルがWord、Excel、PPTをリアルタイムで共同編集できます。パートナーのManusによると、オフィス文書の生成・編集タスクの完了率は97%近くに達しています。ただし、この数値はベンダーの自己申告です。
Hy4の科学研究と個人アシスタント：研究タスクから企業微信まで
テンセントの社内評価TenureTrail（7つの学問分野、123件の実行可能な研究タスク）では、Hy4はオープンソースモデルの中で1位となりました。公式事例はマウス胚の三次元再構成です。699万個の細胞を含む84枚の二次元切片は順序が不明で、一部は鏡像反転していました。Hy4はオフラインかつ専用の位置合わせツールがない環境で、切片の位置合わせと三次元再構成を1.5時間で完了しました。作業中に人間の介入はありませんでした。
個人アシスタントとしては、Hy4がWorkBuddyの企業微信（WeCom）スイートを通じて、チャット履歴、メール、文書、予定、会議と連携します。複数のプロジェクトの進捗履歴を整理し、フォローアップが必要な事項や期限が近いタスクを通知できます。Hy4を活用したチーム協業機能は、新版の「プロジェクト」とともにWorkBuddyで提供される予定です。
Hy4のベンチマークをどう読むか：大半は3〜4位
まず、データの条件を確認しましょう。以下のスコアはすべてTencentによる公式の自社評価です。比較対象のスコアもTencentが統一条件で再測定したもので、各社が発表した成績ではありません。そのため、メーカーを横断した独立ランキングとは見なせません。また、現在の第三者による独立評価はHy4 previewのみを対象としており、正式版を代表するものではありません。
| ベンチマーク | Hy4 | 最高スコア | Hy4の順位（7モデル中） | オープンソースモデル対決：Hy4 vs Kimi K3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| ProgramBench | 30.0 | Claude Opus 5.5 56.5 | 3位 | Hy4の勝ち（24.5） |
| FrontierCode 2.0 | 31.0 | Claude 46.4 | 3位 | Hy4の勝ち（25.5） |
| 3DArena-Modeling | 37.1 | Claude 43.4 | 3位 | Hy4の勝ち（36.1） |
| Terminal Bench 4.0 | 44.4 | Kimi 66.8 | 4位 | Kimiの勝ち |
| Agents’ Last Exam | 41.0 | Kimi / Claude 43.4 | 3位 | Kimiの勝ち |
| AutomationBench | 56.2 | Kimi 65.6 | 3位 | Kimiの勝ち |
| E-Bench 2.0 | 70.0 | Claude 80.0 | 2位 | Hy4の勝ち（50.0） |
| Hy-BrowseComp 2.0 | 59.9 | GPT-6.1 Sol 61.7 | 3位 | Hy4の勝ち（59.3） |
| PostTrainBench | 35.2 | Claude 44.2 | 4位 | Kimiの勝ち |
| Terminal Bench Science | 19.8 | GPT 60.9 | 4位 | Kimiの勝ち |
| TenureTrail | 53.6 | Claude 59.0 | 3位 | Hy4の勝ち（51.3） |
| OSWorld 2.1 | 78.9 | Claude 81.8 | 3位 | Kimiの勝ち（79.6） |
結論は明確です。Hy4は12項目のうち総合1位を獲得したものはなく、最高順位はE-Bench 2.0の2位、次いでOSWorldの3位です。オープンソースモデル同士の比較では、Kimi K3.1 Proと6勝6敗の互角でした。Hy4はコード生成、3Dモデリング、検索、調査タスクで強みを見せる一方、Kimiはターミナル操作、自動化、科学分野のターミナルタスクで明確にリードしています。特にTerminal Bench Scienceでは、スコアに2倍以上の差があります。
Hy4がClaude Opus 5.5やGPT-6.1 Solに敗れた項目は多数を占めます。追加のランキングでは、さらに大きな差もあります。Hy-FrontierMath T5ではHy4がわずか13.0なのに対し、GPT-6.1 Solは97.5。Goal2RepoではHy4が23.2、Claudeが74.0でした。Foundation Model Benchでも、Hy4の28.1はDeepSeekの36.3を下回っています。
Hy4 初日レビュー：リリース当日の少数のフィードバック
OpenRouter のページによると、Hy4 の P50 スループットは約 63 tok/s、P50 の初回トークン生成までの遅延は約 2.9 秒、3 日間の稼働率は 99.87% です。X ユーザーの @leo114119 は WorkBuddy で 60〜70 tok/s のスループットを計測し、「速くはない」と評価。別の投稿では「実際の性能はベンチマークスコアほどではない」と述べています。@VeknQAQ の評価は「性能はまあまあ」です。
いずれも 11 月 4 日当日の個人によるフィードバックで、サンプル数が少ないため、結論として受け止めることはできません。ただし、公式ベンチマークと実際の使用感には差がある可能性があります。本番導入前には、自分のタスクセットで検証しておくとよいでしょう。
Hy4の料金と利用可能なチャネル
| 課金項目（100万トークンあたり） | TokenHub通常価格 | TokenHub半額価格 | OpenRouter表示価格 | OpenRouter半額価格 |
|---|---|---|---|---|
| 入力 | 6元 | 3元 | $0.834 | $0.417 |
| 出力 | 18元 | 9元 | $2.501 | $1.2505 |
| キャッシュヒット | 0.3元 | 0.15元 | $0.042 | $0.021 |
TokenHubの割引は2026年12月31日23:59:59（北京時間）までで、Hy4とpreviewの価格は同じです。1ドル約7元で換算すると、OpenRouterの表示価格は入力約5.8元、出力約17.5元、キャッシュ約0.29元となり、TokenHubとほぼ同水準です。OpenRouterに表示されているキャッシュヒット率は約93%で、長いコンテキストや繰り返しのプレフィックスが多いタスクでは、実際のコストは表示価格より低くなります。
| チャネル | 利用方法 | 備考 |
|---|---|---|
| 腾讯云 TokenHub | API、モデルID hy4 |
previewは hy4-preview |
| OpenRouter | API、モデルID tencent/hy4 |
現在50%オフと表示 |
| WorkBuddy / CodeBuddy | 製品内で直接利用 | 11月4～15日に期間限定の無料枠あり |
| 元宝、企業微信大円、ima | 一般ユーザー向けまたは業務向け製品 | 開発不要 |
| Hermes、OpenCode | API連携済み | コーディングエージェント用途に適している |
💡 利用方法のおすすめ：Hy4は現在、APIYIのオンラインモデル277種類には含まれていません（2026-11-04 10:00時点）。モデルと料金はプラットフォームのモデル一覧をご確認ください。このモデルはできるだけ早く提供する予定です。まずは比較の基準を作りたい場合、APIYI apiyi.com で提供中の
deepseek-v4.1-flashを呼び出せます。料金は100万トークンあたり入力$0.3、出力$1.2、キャッシュ読み取り$0.006です。インターフェースはOpenAI互換で、base_urlにhttps://api.apiyi.com/v1を設定するだけで利用できます。
Hy4の限界：公式が認める性能差
腾讯は公開ページで、Hy4とトップクラスのクローズドモデルとの間には、特に最先端の数学、長期間にわたる開発、モデルの反復改善、視覚的な質問応答において、まだ大きな差があると認めています。BuddyVQA AtlasでのHy4のスコアは55.6、Claudeは75.3で、この差を裏付けています。より安価なHy4 flashについては「近日公開」とされているだけで、日付は示されていません。最大出力64Kはpreviewのドキュメントに記載された値で、正式版についてはまだ更新されていません。安全性については、バイオセーフティの自己評価Hy-BioExperimentBenchが30.4/100で、公式は高リスクの閾値に達していないとしています。正式版のモデルシステムカードもまだ公開されていません。
Hy4の影響分析
開発者への影響：すぐに切り替えを検討したいタスクは？
| タスクの種類 | 推奨 | 根拠 |
|---|---|---|
| 金融リサーチレポート、投資調査の質疑応答 | Hy4を優先的に試す | 専門家による評価で3.04点、ハルシネーション率は5.45%に低下 |
| フロントエンドのページ、3D・ゲームのプロトタイプ | 試す価値あり | 3DArena、FrontierCodeでオープンソースモデルの中で上位 |
| デスクトップソフトを操作するエージェント | Kimiと並行して評価 | OSWorldは78.9で、Kimiの79.6には及ばない |
| ターミナルの自動化、科学計算 | 現在のモデルを使い続ける | Terminal BenchシリーズではKimiに大きく差をつけられている |
| 最先端の数学、長期にわたる開発 | クローズドソースの最上位モデルを使い続ける | FrontierMath T5は13.0にとどまる |
| コスト重視のバッチ処理 | まず価格を比較する | APIYI apiyi.comを通じてDeepSeek V4.1 Flashをコスト比較の基準にできる |
モデルを選定中のチームにとって、Hy4の最大の変化は、視覚認識とコンピューター操作の両方に対応するフラッグシップモデルが、オープンソース陣営に初めて登場したことです。スクリーンショットの確認やBlender、CADの操作が必要な業務では、これまではクローズドソースモデルを使うか、複数のモデルを組み合わせるしかありませんでした。そこに、自社環境にデプロイできる候補が新たに加わります。ただし、それには正式版の重みが実際に公開されることが前提です。現時点で利用できるのはAPIとTencent自社の製品のみです。
業界への影響：オープンソースのフラッグシップ競争に4社目が参入
Hy4により、DeepSeek、Kimi、GLMに続いて、オープンソースのフラッグシップモデルをこの水準に引き上げた中国の企業がもう1社加わりました。Kimiとの6:6という結果は、オープンソースのトップ層に絶対的な勝者がいなくなったことを示しています。価格据え置きのアップグレード（previewと同価格）に加えて半額キャンペーンも実施されることで、中国国内のAPI価格にはさらなる値下げ圧力がかかるでしょう。コンテンツ制作チームや中小企業にとっては、元宝、ima、企业微信大圆といった開発不要のサービスのほうが、APIより早くHy4を利用できる手段になるかもしれません。
Hy4 よくある質問（FAQ）
Q1：Hy4 はオープンソースモデルですか？現在、重みをダウンロードできますか？
公式には「モデルの重みをオープンソース化する予定」とされています。Hy4 preview の重みは Hugging Face で Apache 2.0 ライセンスの下に公開されていますが、Hy4 正式版の重みは 2026-11-04 時点ではまだ公開されていません。
Q2：Hy4 のベンチマークスコアは、他社の公表値と直接比較できますか？
直接比較はできません。すべてのスコアは Tencent が統一した設定で独自に測定したもので、第三者による評価は現在のところ preview のみを対象としています。最も確実なのは、自社の業務サンプルでテストすることです。例えば、APIYI apiyi.com でまず DeepSeek V4.1 Flash の結果をベースラインとして取得し、Hy4 の出力と比較するとよいでしょう。
Q3：現在、Hy4 を最も安く呼び出す方法は何ですか？
12 月 31 日までは、Tencent Cloud TokenHub でのモデル呼び出しが半額になり、料金は入力 3 元、出力 9 元、キャッシュ 0.15 元です。試してみたいだけなら、WorkBuddy / CodeBuddy では 11 月 4-15 日に限定無料枠が提供されます。
Q4：APIYI で Hy4 を呼び出せますか？
2026-11-04 10:00 時点では、Hy4 はまだ APIYI の利用可能なモデル一覧に掲載されていません。モデルと料金はプラットフォームのモデル一覧をご確認ください。このモデルはできるだけ早く提供する予定です。それまでは、APIYI apiyi.com で同じ APIキーを使って `deepseek-v4.1-flash` などの提供済みモデルを呼び出し、先に評価フローを構築できます。
Hy4 の主なポイント Key Takeaways
- 仕様：770B MoE、コンテキストウィンドウは1M。視覚理解とコンピューター操作に初めて対応
- ベンチマーク順位：主要12項目で1位はなく、最高順位は E-Bench 2.0 の2位
- オープンソースモデルとの比較：Kimi K3.1 Pro と6勝6敗。それぞれ得意なタスクが異なる
- 最も実用的な強み：金融タスクのユーザー参加型評価で3.04点。ハルシネーション率は15.76%から5.45%に低下
- 価格：100万トークンあたり6 / 18 / 0.3元。年末まで TokenHub で50%オフ
- 初日の評判：スループットは約63 tok/s。ベンチマークの結果ほどの性能を感じないという声も
- 使い方：TokenHub または OpenRouter から呼び出し可能。APIYI apiyi.com では、提供中のモデルを使って比較用のベースラインを構築できる
まとめ
Hy4 の主なポイントは以下のとおりです。
- 能力：視覚理解とコンピューター操作への対応で、オープンソースのフラッグシップモデルに足りなかった機能を補いました。特に金融やオフィス業務での改善が顕著です。
- 位置づけ：オープンソースモデルのトップグループに入りますが、Claude Opus 5.5 や GPT-6.1 Sol とはまだ明確な差があります。特に最先端の数学問題や長期にわたる開発タスクでその差が目立ちます。
- コスト：preview と同価格で、50%オフを適用すると中国製フラッグシップモデルの中でも価格競争力があります。
金融リサーチレポート、オフィス文書、3D / フロントエンドのプロトタイプを扱うなら、50%オフの期間中に実際のタスクで試してみる価値があります。一方、ターミナルの自動化や難易度の高い推論タスクでは、現時点で急いで乗り換える必要はないでしょう。評価用のベースラインを構築する際は、APIYI apiyi.com を通じて、提供中の比較対象モデルにまとめてアクセスできます。
実際のスクリーンショットの追加推奨箇所
- Tencent Hunyuan Hy4 リリースページのファーストビュー：記事冒頭のカバー画像の後に配置。キャプション：出典 Tencent Hunyuan hy.tencent.com/research/hy4、2026-11-04に取得。
- Tencent Cloud TokenHub モデル価格表：「Hy4 の価格と利用可能なサービス」の最初の表の後に配置。キャプション：出典 Tencent Cloud TokenHub モデル価格ドキュメント、2026-11-04に取得。
- OpenRouter Hy4 モデルページ：「Hy4 初日の実測」セクションに配置。キャプション：出典 OpenRouter tencent/hy4 モデルページ、2026-11-04に取得。スループットとレイテンシのデータは時間とともに変動します。
📚 参考資料
- Tencent Hunyuan「Hy4 正式リリース」：公式リリースページと3枚のベンチマーク結果グラフ
- リンク：
hy.tencent.com/research/hy4 -
説明：仕様、機能デモ、メインのグラフに掲載された12項目と付録データの出典
-
Tencent Cloud TokenHub モデル価格：Hy4 の定価と期間限定割引
- リンク：
cloud.tencent.com/document/product/1823/130055 -
説明：人民元での価格と半額キャンペーンの終了日時
-
Tencent Cloud TokenHub Hunyuan 呼び出しガイド：インターフェースプロトコルとコンテキストパラメータ
- リンク：
cloud.tencent.com/document/product/1823/132252 -
説明：preview 版における最大入力・出力と、思考モードの説明
-
OpenRouter Hy4 モデルページ：米ドルでの価格とパフォーマンス統計
- リンク：
openrouter.ai/tencent/hy4 -
説明：スループット、最初のトークンのレイテンシ、稼働率
-
Hugging Face Hy4-preview モデルカード：preview 版のアーキテクチャの詳細と重み
- リンク：
huggingface.co/tencent/Hy4-preview -
説明：活性化パラメータ数、レイヤー数、エキスパート数など
-
APIYI モデル価格一覧：利用可能なモデルと価格
- リンク：
docs.apiyi.com/models - 説明：2026-11-04 10:00時点のスナップショット、利用可能なモデルは277個
著者：APIYI 技術チーム
技術交流：APIYI apiyi.com のトップページからお気軽にお問い合わせください。その他の導入資料は docs.apiyi.com のドキュメントセンターをご覧ください
