|

Насколько мощна Hy4: флагманская открытая модель на 770 млрд параметров впервые умеет видеть изображения и управлять компьютером — 6 юаней за миллион токенов

Насколько мощна Hy4: флагманская открытая модель на 770 млрд параметров впервые умеет видеть изображения и управлять компьютером — 6 юаней за миллион токенов

4 ноября 2026 года Tencent Hunyuan выпустила стабильную версию Hy4. Это модель с архитектурой смеси экспертов (MoE), общим числом параметров 770B и контекстным окном 1M. Hy4 — первая модель серии Hy с визуальными возможностями и поддержкой работы с компьютером через командную строку и графический интерфейс. Стандартная цена API за миллион токенов: 6 юаней на входе, 18 юаней на выходе и 0,3 юаня при попадании в кэш. До 31 декабря 2026 года вызовы через Tencent Cloud TokenHub доступны со скидкой 50%.

Это не очередная статья с победными результатами бенчмарков. Tencent утверждает, что «Hy впервые вошла в число сильнейших открытых моделей», но здесь мы рассматриваем это заявление как рекламный тезис. Ниже мы сопоставим реальные места Hy4 в 12 тестах на основной иллюстрации, отзывы сторонних пользователей в день релиза и недостатки, признанные самой компанией. Это поможет понять, для каких задач подходит модель.

Что вы узнаете: какие задачи уже сейчас можно попробовать перевести на Hy4, для каких выгоднее оставить прежнюю модель и через какой канал подключиться сегодня и сколько это примерно будет стоить.

tencent-hy4-770b-vision-computer-use-pricing-ru-image-0


Hy4: главное

Параметр Подробности Источник
Дата выпуска 4 ноября 2026 года (финальная версия) Страница релиза Tencent Hunyuan
Архитектура и параметры MoE, всего 770B параметров; в карточке preview-модели указано 49B активных параметров Tencent News / карточка preview-модели на Hugging Face
Контекст 1M (на OpenRouter указано 1 048 576 токенов) Страница модели на OpenRouter
Максимальный вывод 64K (по документации preview; документация финальной версии ещё не обновлена) Руководство по вызову моделей Hunyuan на TokenHub
Новые возможности Впервые поддерживаются работа с изображениями и управление компьютером (Computer Use) Страница релиза Tencent Hunyuan
Протоколы API Совместимость с OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses и Anthropic Messages (по документации preview) Документация TokenHub
Веса «Планируется открыть»; веса preview уже доступны по лицензии Apache 2.0, веса финальной версии пока не опубликованы Tencent Hunyuan / Hugging Face

По сравнению с Hy4 preview, выпущенной 28 августа, для Hy4 увеличили масштабы предварительного и последующего обучения. Основные улучшения касаются следования инструкциям, понимания длинных текстов, выполнения длительных задач и глубоких исследований. Согласно документации preview, режим рассуждений включён по умолчанию, а API возвращает поле reasoning_content — при интеграции нужно предусмотреть обработку этого содержимого.

tencent-hy4-770b-vision-computer-use-pricing-ru-image-1

Hy4: работа с изображениями и компьютером — впервые может видеть и управлять программами

В работе с изображениями разработчики выделяют обработку мелких деталей, анализ сложных диаграмм и математические рассуждения по визуальным данным. Один из самых показательных примеров — поиск элемента крыши размером около 2 метров на аэрофотоснимке с разрешением 2,8 миллиарда пикселей. В другом примере модель собрала пазл из 900 фрагментов, восстановив картину Моне «Бордигера».

Управление компьютером — ещё более интересное нововведение. Hy4 впервые поддерживает работу через командную строку и графический интерфейс в сочетании друг с другом. Модель специально обучали работе с профессиональными программами, такими как Blender и CAD-системы, а также выполнению длительных задач в нескольких приложениях. По данным сообщества разработчиков Tencent Cloud, для обучения совместно с командой Tencent Cloud Agent Runtime создали песочницу и развернули в ней сотни приложений — для выполнения задач и проверки результатов.

Hy4: фронтенд и разработка игр — адаптация под UE, Unity и Godot

Во фронтенде, по словам разработчиков, модель оптимизировали для сложных интерактивных элементов, бизнес-логики, управления состоянием и взаимодействия фронтенда с бэкендом. Цель — создавать интерфейсы, которые «не только хорошо выглядят, но и полноценно работают». В качестве примера показали «3D-песочницу Tencent Penguin Island» в одном HTML-файле со встроенным Three.js, без зависимости от CDN.

В работе над игровым направлением участвовали разработчики Tencent IEG. Модель глубоко адаптировали под UE, Unity и Godot и начали обучать разработке многопользовательских онлайн-игр. По сравнению с Hy4 preview результаты в GameDev выросли на 19,1%, а в GameLogic — на 9,8%. Важно: оба показателя сравнивают модель с её предыдущей версией, а не с моделями других разработчиков.

Hy4 в финансах и офисных задачах: заметное снижение числа галлюцинаций

Данные по финансовым сценариям наиболее полные. Подразделение Tencent Financial Technology FiT организовало тестирование с участием 213 экспертов, 153 из которых представляли ведущие сторонние финансовые организации. Они проверили модели на 579 реальных финансовых задачах. При максимальной оценке 4 балла Hy4 получила 3,04, DeepSeek-V4.1-Flash — 2,97, Kimi K3.1 Pro — 2,68, GLM-5.3 — 2,68. Преимущество Hy4 перед DeepSeek оказалось небольшим.

Более значимый на практике показатель — частота галлюцинаций. В поисковых тестах, разработанных Tencent, у Hy4 она снизилась с 15,76% в preview-версии до 5,45%, а частота ошибок из-за догадок — с 23,1% до 5,6%. В офисных сценариях поддерживается совместное редактирование документов Word, Excel и PPT человеком и моделью в реальном времени. Партнёр Manus утверждает, что доля выполненных задач по созданию и редактированию офисных документов достигает почти 97%, — это данные самой компании.

Hy4 в науке и роли личного ассистента: от исследовательских задач до корпоративного WeChat

Во внутреннем тесте Tencent TenureTrail, охватывающем 7 научных дисциплин и 123 практические исследовательские задачи, Hy4 заняла первое место среди моделей с открытым исходным кодом. Один из официальных примеров — трёхмерная реконструкция эмбриона мыши: 6,99 млн клеток и 84 неупорядоченных двумерных среза, часть из которых была зеркально отражена. В автономном режиме и без специальных инструментов для совмещения изображений Hy4 за 1,5 часа выровняла срезы и выполнила трёхмерную реконструкцию без участия человека.

В роли личного ассистента Hy4 через корпоративный пакет WeChat в WorkBuddy получает доступ к переписке, почте, документам, календарю и встречам. Она может восстановить историю работы над несколькими проектами, напомнить о вопросах, требующих внимания, и задачах с приближающимся сроком. Функции командной работы на базе Hy4 появятся в WorkBuddy вместе с обновлённым разделом «Проекты».


Как читать результаты Hy4: в основном 3–4-е места

Сначала уточним, откуда взялись данные. Все результаты ниже — из собственных тестов Tencent. Компания повторно проверила модели конкурентов в одинаковых условиях, поэтому их баллы могут отличаться от опубликованных разработчиками. Считать эту таблицу независимым межвендорным рейтингом нельзя. Пока сторонние независимые тесты охватывают только Hy4 preview, и по ним нельзя судить о финальной версии.

tencent-hy4-770b-vision-computer-use-pricing-ru-image-2

Бенчмарк Hy4 Лучший результат Место Hy4 (из 7 моделей) Сравнение открытых моделей: Hy4 vs Kimi K3.1 Pro
ProgramBench 30.0 Claude Opus 5.5 56.5 3-е Победа Hy4 (24.5)
FrontierCode 2.0 31.0 Claude 46.4 3-е Победа Hy4 (25.5)
3DArena-Modeling 37.1 Claude 43.4 3-е Победа Hy4 (36.1)
Terminal Bench 4.0 44.4 Kimi 66.8 4-е Победа Kimi
Agents’ Last Exam 41.0 Kimi / Claude 43.4 3-е Победа Kimi
AutomationBench 56.2 Kimi 65.6 3-е Победа Kimi
E-Bench 2.0 70.0 Claude 80.0 2-е Победа Hy4 (50.0)
Hy-BrowseComp 2.0 59.9 GPT-6.1 Sol 61.7 3-е Победа Hy4 (59.3)
PostTrainBench 35.2 Claude 44.2 4-е Победа Kimi
Terminal Bench Science 19.8 GPT 60.9 4-е Победа Kimi
TenureTrail 53.6 Claude 59.0 3-е Победа Hy4 (51.3)
OSWorld 2.1 78.9 Claude 81.8 3-е Победа Kimi (79.6)

Вывод очевиден: ни в одном из 12 тестов Hy4 не заняла первое место среди всех моделей. Её лучший результат — второе место в E-Bench 2.0, за ним следует третье место в OSWorld. Среди открытых моделей Hy4 и Kimi K3.1 Pro сравнялись со счётом 6:6. Сильные стороны Hy4 — генерация кода, 3D-моделирование, поиск информации и исследовательские задачи. Kimi заметно лидирует в работе с терминалом, автоматизации и научных задачах в терминале: в Terminal Bench Science её преимущество составляет более чем вдвое.

В большинстве тестов Hy4 уступает Claude Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol. В дополнительных бенчмарках разрыв ещё больше: в Hy-FrontierMath T5 у Hy4 всего 13.0 балла против 97.5 у GPT-6.1 Sol, а в Goal2Repo — 23.2 против 74.0 у Claude. В Foundation Model Bench результат Hy4 в 28.1 балла ниже даже 36.3 балла DeepSeek.

Hy4 в первый день: первые отзывы на небольшой выборке

По данным OpenRouter, медианная пропускная способность Hy4 составляет около 63 токенов/с, медианная задержка первого токена — около 2,9 секунды, а доступность за три дня — 99,87%. Пользователь X @leo114119 измерил в WorkBuddy скорость 60–70 токенов/с и счёл её «невысокой». Он также отметил, что «на практике результат хуже, чем можно ожидать по бенчмаркам». По мнению @VeknQAQ, «результат так себе».

Это личные отзывы за 4 ноября, причём выборка очень мала, поэтому делать выводы рано. Тем не менее они напоминают: между официальными результатами тестов и реальным опытом может быть разница. Перед запуском стоит проверить модель на собственном наборе задач.


Цены и доступные каналы для Hy4

Тариф (за миллион токенов) Стандартная цена TokenHub Цена TokenHub со скидкой 50% Стандартная цена OpenRouter Цена OpenRouter со скидкой 50%
Вход 6 юаней 3 юаня $0.834 $0.417
Выход 18 юаней 9 юаней $2.501 $1.2505
Попадание в кеш 0.3 юаня 0.15 юаня $0.042 $0.021

Скидка TokenHub действует до 31 декабря 2026 года, 23:59:59 по пекинскому времени. Цены на Hy4 и preview-версию одинаковые. Если считать по курсу примерно 7 юаней за $1, стандартная цена OpenRouter составляет около 5.8 юаня за вход, 17.5 юаня за выход и 0.29 юаня за попадание в кеш — практически столько же, сколько в TokenHub. OpenRouter показывает долю попаданий в кеш около 93%, поэтому для задач с длинным контекстом и частыми повторениями префикса фактические расходы будут ниже заявленной цены.

tencent-hy4-770b-vision-computer-use-pricing-ru-image-3

Канал Способ подключения Примечание
Tencent Cloud TokenHub API, ID модели hy4 Preview-версия — hy4-preview
OpenRouter API, ID модели tencent/hy4 Сейчас указана скидка 50%
WorkBuddy / CodeBuddy Непосредственно в продукте Ограниченный бесплатный лимит с 4 по 15 ноября
Yuanbao, Dayuan в WeCom, ima Потребительские и офисные продукты Разработка не нужна
Hermes, OpenCode API уже подключён Подходит для сценариев с агентами программирования

💡 Совет по подключению: Hy4 пока нет среди 277 доступных моделей APIYI (по состоянию на 10:00 2026-11-04). Актуальные модели и цены уточняйте в списке на платформе — мы постараемся добавить эту модель в ближайшее время. Если хотите сначала получить базовый результат для сравнения, в APIYI на apiyi.com можно вызвать уже доступную модель deepseek-v4.1-flash. Цена за миллион токенов: $0.3 за вход, $1.2 за выход и $0.006 за чтение из кеша. Интерфейс совместим с OpenAI, достаточно указать в base_url https://api.apiyi.com/v1.

Ограничения Hy4: недостатки, которые признаёт сама компания

На странице релиза Tencent признаёт, что Hy4 всё ещё заметно уступает ведущим закрытым моделям, особенно в сложной математике, длительной разработке, итеративном улучшении моделей и ответах на вопросы по изображениям. Это подтверждают результаты BuddyVQA Atlas: Hy4 набрала 55.6 балла, а Claude — 75.3. О более дешёвой Hy4 flash сказано лишь, что она выйдет «в ближайшее время», без конкретной даты. Максимальный объём вывода в 64K указан в документации preview-версии; данные для финальной версии пока не обновлены. Что касается безопасности, результат самооценки биобезопасности Hy-BioExperimentBench составил 30.4/100. По словам Tencent, он не достиг порога высокого риска. Карточка системы модели для финальной версии также ещё не опубликована.


Анализ влияния Hy4

Как Hy4 повлияет на разработчиков: для каких задач стоит попробовать модель уже сейчас

Тип задач Рекомендация Основание
Финансовая аналитика, вопросы и ответы по инвестиционным исследованиям В первую очередь попробовать Hy4 Оценка экспертов — 3,04 балла, доля галлюцинаций снизилась до 5,45%
Фронтенд-страницы, прототипы 3D-приложений и игр Можно попробовать Лидирует среди открытых моделей в 3DArena и FrontierCode
Агенты для работы с настольными приложениями Оценивать параллельно с Kimi OSWorld — 78,9, всё ещё ниже 79,6 у Kimi
Автоматизация работы в терминале, научные вычисления Продолжать использовать текущую модель Заметно отстаёт от Kimi в серии тестов Terminal Bench
Сложнейшие математические задачи, долгосрочная разработка Продолжать использовать ведущие закрытые модели В FrontierMath T5 набрала всего 13,0
Массовые задачи с ограниченным бюджетом Сначала сравнить цены Для ориентира по стоимости можно использовать DeepSeek V4.1 Flash через APIYI apiyi.com

Для команд, которые выбирают модель, главное изменение в том, что среди открытых моделей впервые появился флагман, который одновременно работает с визуальными данными и управляет компьютером. Если вашим продуктам нужно анализировать скриншоты, работать с Blender или CAD, раньше приходилось выбирать закрытые модели или объединять несколько моделей. Теперь появился ещё один кандидат, которого можно развернуть в собственной инфраструктуре. Но для этого сначала должны выпустить веса финальной версии: пока Hy4 доступна только через API и продукты самого Tencent.

Как Hy4 повлияет на отрасль: четвёртый участник в гонке открытых флагманов

Hy4 — ещё один китайский флагман с открытыми весами, вышедший на этот уровень после DeepSeek, Kimi и GLM. Результат 6:6 в сравнении с Kimi показывает, что среди ведущих открытых моделей больше нет одного безусловного победителя. Обновление без повышения цены по сравнению с preview-версией в сочетании со скидкой 50% будет и дальше давить на цены китайских API. Для контент-команд и небольших компаний доступ к Hy4 без разработки через Yuanbao, ima и Dâyuan в WeCom может оказаться удобнее и доступнее, чем через API.


Hy4: часто задаваемые вопросы

Q1: Hy4 — модель с открытым исходным кодом? Можно ли уже скачать её веса?

Официальная формулировка — «планируется открыть веса модели». Веса Hy4 preview доступны на Hugging Face по лицензии Apache 2.0. Веса финальной версии Hy4 по состоянию на 2026-11-04 ещё не опубликованы.

Q2: Можно ли напрямую сравнивать результаты Hy4 в бенчмарках с результатами других компаний?

Напрямую сравнивать нельзя. Все оценки получены самой Tencent в одинаковых условиях, а сторонние тесты пока охватывают только preview-версию. Надёжнее всего проверить модель на собственных рабочих данных: например, сначала получить результаты DeepSeek V4.1 Flash через APIYI apiyi.com в качестве базового ориентира, а затем сравнить их с ответами Hy4.

Q3: Как сейчас дешевле всего вызывать Hy4?

До 31 декабря действует скидка 50% на вызовы через Tencent Cloud TokenHub: входные данные стоят 3 юаня, выходные — 9 юаней, кэш — 0,15 юаня. Если вы просто хотите попробовать модель, с 4 по 15 ноября WorkBuddy / CodeBuddy предоставляют ограниченную бесплатную квоту.

Q4: Можно ли вызвать Hy4 через APIYI?

По состоянию на 2026-11-04 10:00 Hy4 ещё нет в списке доступных моделей APIYI. Актуальные модели и цены указаны в списке на платформе; мы постараемся добавить эту модель как можно скорее. А пока через APIYI apiyi.com можно с одним API-ключом вызывать уже доступные модели, например `deepseek-v4.1-flash`, и заранее настроить процесс оценки.


Hy4: главное

  • Характеристики: 770B MoE, контекстное окно 1M; впервые появились поддержка визуальных данных и управление компьютером
  • Результаты тестов: ни одного первого места в 12 основных тестах; лучший результат — второе место в E-Bench 2.0
  • Сравнение с открытой моделью: ничья 6:6 с Kimi K3.1 Pro — у каждой модели свои сильные стороны
  • Самое полезное улучшение: 3,04 балла в открытом тестировании финансовых задач; доля галлюцинаций снизилась с 15,76% до 5,45%
  • Цена: 6 / 18 / 0,3 юаня за миллион токенов; до конца года в TokenHub действует скидка 50%
  • Первые отзывы: скорость генерации около 63 токенов/с; некоторые пользователи считают, что на практике модель работает хуже, чем показывают тесты
  • Как попробовать: вызывать модель через TokenHub или OpenRouter; в APIYI apiyi.com можно сначала настроить базовую оценку на уже доступных моделях для сравнения

Итоги

Главное о Hy4:

  1. Возможности: поддержка визуальных данных и управления компьютером устранила слабые стороны открытой флагманской модели. Наиболее убедительные улучшения — в финансовых и офисных задачах.
  2. Позиционирование: модель входит в первый эшелон открытых решений, но всё ещё заметно уступает Claude Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol, особенно в сложной математике и длительных задачах разработки.
  3. Стоимость: цена такая же, как у preview-версии, а со скидкой 50% модель становится конкурентоспособной среди китайских флагманов.

Если вы работаете с финансовой аналитикой, офисными документами, 3D- или фронтенд-прототипами, стоит воспользоваться скидкой и протестировать модель на реальных задачах. Для автоматизации в терминале и сложных задач на рассуждение пока можно не спешить с переходом. Чтобы создать базу для оценки, можно через APIYI apiyi.com подключить уже доступные модели для сравнения.


Где стоит добавить настоящие скриншоты

  1. Первый экран страницы анонса Tencent Hunyuan Hy4: разместить после обложки в начале статьи. Подпись: источник — Tencent Hunyuan, hy.tencent.com/research/hy4; скриншот сделан 2026-11-04.
  2. Таблица цен на модели Tencent Cloud TokenHub: разместить после первой таблицы в разделе «Цены и доступные каналы Hy4». Подпись: источник — документация Tencent Cloud TokenHub с ценами на модели; скриншот сделан 2026-11-04.
  3. Страница модели Hy4 на OpenRouter: разместить в разделе «Тестирование Hy4 в первый день». Подпись: источник — страница модели tencent/hy4 на OpenRouter; скриншот сделан 2026-11-04. Пропускная способность и задержка меняются со временем.

📚 Источники

  1. Tencent Hunyuan «Официальный выпуск Hy4»: официальная страница анонса и три графика результатов тестов
  2. Ссылка: hy.tencent.com/research/hy4
  3. Описание: источник характеристик, демонстраций возможностей, 12 показателей на основных графиках и данных в приложении

  4. Цены на модели Tencent Cloud TokenHub: стандартные цены Hy4 и временная скидка

  5. Ссылка: cloud.tencent.com/document/product/1823/130055
  6. Описание: цены в юанях и дата окончания скидки 50%

  7. Руководство по вызову Hunyuan через Tencent Cloud TokenHub: протокол интерфейса и параметры контекста

  8. Ссылка: cloud.tencent.com/document/product/1823/132252
  9. Описание: максимальный размер входных и выходных данных для preview-версии и описание режима рассуждений

  10. Страница модели Hy4 на OpenRouter: цены в долларах и статистика производительности

  11. Ссылка: openrouter.ai/tencent/hy4
  12. Описание: пропускная способность, задержка первого токена, уровень доступности

  13. Карточка модели Hy4-preview на Hugging Face: детали архитектуры preview-версии и веса

  14. Ссылка: huggingface.co/tencent/Hy4-preview
  15. Описание: активируемые параметры, количество слоёв и экспертов и другие характеристики

  16. Общая таблица цен на модели APIYI: доступные модели и цены

  17. Ссылка: docs.apiyi.com/models
  18. Описание: данные на 2026-11-04 10:00, 277 доступных моделей

Автор: техническая команда APIYI
Технические вопросы: связаться с нами можно через главную страницу APIYI apiyi.com. Дополнительные материалы по подключению доступны в центре документации docs.apiyi.com

Похожие записи