Tencent Hy4 vs Tencent Hy4 Preview : le modèle le plus récent est le moins ouvert

Tencent Hy4 Preview dispose d’une licence Apache 2.0, de 770 milliards de paramètres téléchargeables dès aujourd’hui depuis Hugging Face, et d’une annexe de benchmarks avec huit lignes de chiffres publiés. Tencent Hy4, publié le 4 novembre 2026, dispose de la vision, de l’utilisation d’un ordinateur et d’une chaîne de raisonnement plus courte — et rien de toute cette paperasse. Ses pondérations sont annoncées comme un projet, sa licence n’est pas précisée et sa fiche de modèle n’existe pas. Dans la gamme Hunyuan, le numéro de version a augmenté et l’ouverture a diminué, ce qui en fait moins une comparaison de mise à niveau de routine qu’une question sur l’artefact que vous choisissez réellement.

Ils appartiennent à la même famille, affichent la même taille et, depuis aujourd'hui, le même prix. Cette combinaison est suffisamment inhabituelle pour mériter d'être dite clairement : Tencent vend un meilleur modèle pour le même prix tout en en livrant moins. Savoir si cela pose problème dépend entièrement de votre intention de faire tourner les poids vous-même.

Même backbone, une exécution d'entraînement de plus

Tencent n'a pas publié de nouvelle description de l'architecture pour la version GA, et n'a pas réitéré le nombre de paramètres lors de la publication. Les chiffres qui circulent encore sont ceux de la preview : 770B paramètres au total, 49B activés par jeton, 78 couches avec une première couche dense et 77 couches mixture-of-experts de 256 experts routés plus un partagé, un routage top-8, un contexte de 1 048 576 jetons et une couche de prédiction multi-jetons de 10B avec 0,7B actifs.

L’annonce GA présente la différence comme une question d’échelle dans le pré-entraînement et le post-entraînement plutôt que comme une nouvelle conception, et décrit le résultat comme le plus important gain d’une génération à l’autre que Tencent ait mesuré. Cela concorde avec ce que l’entreprise a fait entre HY3 et Hy4 et avec la manière dont la préversion a été conçue. Le seul composant qui ne peut pas être repris tel quel est la voie vision — la compréhension d’images nécessite un encodeur dont un checkpoint uniquement textuel ne dispose pas — et Tencent n’a rien dit sur sa taille, ses données d’entraînement ni sur le fait qu’il s’agirait ou non d’un modèle distinct greffé. Jusqu’à la publication d’une fiche modèle, considérez « même socle plus vision » comme une inférence, et non comme une information divulguée.

Les trois choses que vous pouvez tester aujourd'hui

Vision. La version GA lit des images fines, des graphiques et des diagrammes complexes utilisés pour le raisonnement mathématique, en combinant perception et appels d’outils. La démonstration de Tencent est une photographie aérienne de 2,8 gigapixels dans laquelle le modèle repère un élément de toiture de deux mètres — en partie un résultat de vision, mais surtout la démonstration qu’une fenêtre d’un million de tokens peut contenir à la fois une image tuilée et une requête. La version preview en est totalement incapable ; elle ne fait que du texte en entrée, texte en sortie.

Utilisation de l’ordinateur. Le modèle peut piloter un ordinateur de bureau à la souris et au clavier et combiner une ligne de commande avec une interface graphique, avec un entraînement spécifique pour Blender, la CAO et des tâches de longue durée inter-applications. Tencent l’exécute dans un bac à sable construit sur son propre Agent Runtime, avec plusieurs centaines d’applications installées. Il s’agit là d’un écart plus important par rapport à la version préliminaire, qui était conçue pour des schémas d’outils plutôt que pour des écrans.

Efficacité de la chaîne de raisonnement. La préversion a été livrée avec deux problèmes documentés : elle raisonnait plus longtemps que nécessaire sur les tâches difficiles et vérifiait excessivement ses propres réponses. Les deux ont été reconnus dans la fiche du modèle elle-même, ce qui est d’une franchise inhabituelle et rendait la préversion plus difficile à utiliser en production que ne le laissaient entendre ses scores aux benchmarks. Tencent affirme que la version GA raccourcit le raisonnement et améliore le suivi des instructions. C’est l’affirmation qui mérite le plus d’être testée, car c’est celle qui change le nombre de tokens par tâche terminée — et Tencent n’a publié aucun décompte de tokens avant et après.

Le delta publié par Tencent

Il n'y a pas d'annexe de benchmarks GA. La comparaison publiée par Tencent porte sur la preview, s'appuie sur ses propres suites, et elle est plus succincte que le matériel de lancement de la preview elle-même.

• Développement de jeux — GameDev +19,1 % et GameLogic +9,8 % par rapport à la prévisualisation, sur des suites internes dont le nombre d'éléments n'est pas publié.

• Finance — un panel de 213 experts, dont 153 externes, ayant évalué 579 tâches financières réelles, classe Hy4 à 3,04 contre 2,68 pour Kimi K3.1 Pro comme pour GLM-5.3, et 2,97 pour DeepSeek V4.1 Flash 1017.

• Hallucination — indiqué comme passant de 15,76 % à 5,45 %, avec des erreurs liées aux suppositions de 23,1 % à 5,6 %. Méthodologie non publiée.

• Recherche — l’évaluation IRAB de 讯兔科技 est citée à +12,03 points de pourcentage au-dessus de l’aperçu ; le score BioExperimentBench de Tencent est de 30,4 sur 100, soit le chiffre absolu le moins flatteur du communiqué.

À mettre en regard de ce que la preview a publié le 28 août : Terminal-Bench 2.1 à 85,4, DeepSWE à 64,3, SWE-bench Pro à 65,7, SWE-bench Multilingual à 82,9, Toolathlon-Verified à 74,1, OneMillionBench avec outils à 65,4, SWE Atlas Refactoring à 53,3 et APEX-Agents à 37,1. Ce sont ces lignes qui ont rendu la preview lisible pour quiconque hors de Tencent. La version GA n’en met pas une seule à jour, si bien qu’il n’y a aucun moyen de dire si la build GA est meilleure que la preview en ingénierie logicielle, seulement qu’elle est meilleure pour le développement de jeux et les panneaux financiers.

Ce que l’aperçu a encore et que la version GA n’a pas

Quatre éléments, et chacun constitue une capacité concrète plutôt qu’un détail technique.

Les poids eux-mêmes. L'aperçu et sa variante FP8 sont disponibles sur Hugging Face, ModelScope, GitCode et CNB sous licence Apache 2.0. Le dépôt a été créé le 27 août 2026 et avait accumulé environ 11 500 téléchargements au jour du lancement de la version GA. Il n'existe aucun dépôt GA.

Une licence qui autorise le travail.Apache 2.0 autorise l’utilisation commerciale, la modification, le fine-tuning et la redistribution sans seuil de revenus et sans clause d’usage acceptable au-delà de la concession de brevet. Tencent indique qu’une fiche système avec des évaluations de sécurité plus complètes est à venir pour la version GA et que la publication responsable couvrira les risques cyber et biologiques. Ce langage précède généralement une licence plus restrictive, et il est impossible de le savoir pour l’instant.

Recettes de service. La préversion est fournie avec des instructions de déploiement pour vLLM et SGLang ainsi qu’un ensemble publié de valeurs par défaut d’échantillonnage — température 0,9, top_p 1,0, effort de raisonnement défini par défaut sur élevé avec un mode sans réflexion disponible. La version GA a désigné vLLM et SGLang comme partenaires de l’écosystème sans publier de recettes, et la vision ainsi que l’utilisation d’ordinateur nécessiteront des chemins de service que la préversion texte uniquement n’a jamais eus.

Un enregistrement de benchmark auditable. Quel que soit le biais du fournisseur dans l’annexe de l’aperçu, il s’agit d’un ensemble fixe de lignes que n’importe qui peut exécuter sur le checkpoint et contester. La version GA n’a pas encore d’enregistrement de ce type.

Quel artefact choisir

Le prix est identique, donc le coût ne tranche pas. Sur la liste de Singapour, les deux sont à 0,834 $ par million de jetons d’entrée, 2,501 $ par million de jetons de sortie et 0,042 $ par million de jetons d’entrée mis en cache ; sur la carte pour la Chine continentale, les deux sont à 6 ¥, 18 ¥ et 0,3 ¥. Tencent a explicitement maintenu le tarif inchangé pour la version GA, ce qui est l’argument le plus fort en sa faveur : plus de capacités, même facture.

Choisissez la preview lorsque les poids sont l’essentiel. Le déploiement sur site, les données réglementées, le fine-tuning, la distillation ou un modèle de coûts qui suppose que vous l’hébergez vous-même — rien de tout cela n’est disponible pour la version GA, et la preview est un modèle 770B réellement capable, et non un simple teaser bridé. Un checkpoint Apache 2.0 qui tourne sur votre propre cluster relève d’une autre catégorie d’actif qu’un point de terminaison API, et aucun score de benchmark ne comble cet écart.

Choisissez la version GA lorsque c'est la modalité qui importe. La compréhension d'images, le contrôle du bureau et le travail de longue haleine entre applications n'existent nulle part dans l'aperçu. Si la tâche implique une capture d'écran, un graphique, un fichier CAO ou un clic, le modèle plus ancien n'est pas une solution de remplacement moins chère — il ne peut tout simplement pas faire le travail.

Pour tous les autres — les charges de travail textuelles dans un contexte d’un million de jetons, appelées via une API — la réponse honnête est que la version GA est probablement meilleure, et personne ne peut encore le prouver. Les affirmations d’efficacité sont la raison de passer tôt à cette version, car un modèle qui cesse de sur-vérifier sa propre sortie réduira le nombre de jetons de sortie par tâche, et il s’agit là d’une amélioration des coûts que la grille tarifaire ne montre pas. Testez-le sur vos propres tâches en enregistrant le nombre de jetons, pas sur le tableau de bord financier.

FAQ

Les poids de la version GA seront-ils le même checkpoint que celui de la preview ?

Non. Tencent décrit la version GA comme une exécution de pré-entraînement et de post-entraînement nettement plus importante, et non comme une nouvelle publication de l’aperçu, et un modèle capable de vision nécessite des composants que le point de contrôle texte uniquement ne contient pas. Ce qui est inconnu, c’est quelle part de l’aperçu subsiste dans cette version. Tencent n’a pas précisé si le point de départ de la GA était le point de contrôle de l’aperçu ou un point de contrôle antérieur, ce qui importe si vous cherchez à prédire le comportement de l’affinage à partir des résultats publiés de l’aperçu.

Tencent Hy4 Preview est-il en cours de retrait ?

Aucun retrait n’a été annoncé. La preview reste disponible sur Hugging Face sous Apache 2.0, et deux entrées du catalogue OrcaRouter la servent encore, dont un palier gratuit à débit limité et sans coût pour le portefeuille. Tencent a positionné la version GA comme le successeur de production au même prix, ce qui, en pratique, tend à laisser les déploiements de la preview en déshérence plutôt qu’à les supprimer — les poids restent téléchargeables, les recettes restent publiées, et le modèle cesse discrètement d’être celui que tout le monde évalue.

La version GA coûte-t-elle plus cher pour les images ?

Tencent n'a pas publié de tarif distinct pour les images ; le tarif publié est donc par token, toutes modalités confondues. C'est moins rassurant qu'il n'y paraît : les entrées d'images sont tokenisées, et le nombre de tokens consommés par un graphique ou une capture d'écran n'est pas divulgué. Une image de page dense peut coûter bien plus que ne le suggère son nombre de caractères. Mesurez-le sur vos propres entrées avant de supposer que le tarif texte s'applique tel quel.

Puis-je exécuter la version GA localement ?

Pas aujourd’hui. Pas de poids, pas de licence, pas de dépôt. Même lorsqu’ils arriveront, un modèle de mélange d’experts de 770B en FP8 dépasse les 700 Go et nécessite un cluster multi-nœuds ; « poids ouverts » signifie donc ici auto-hébergeable par une organisation disposant d’une infrastructure sérieuse, et non par une station de travail. Si l’exécution locale est une exigence, l’aperçu est la seule option de la famille et le restera jusqu’à ce que Tencent publie.

L’écart qui compte n’est pas le score

Le positionnement de Tencent est qu’il s’agit du premier modèle Hy à atteindre le niveau supérieur des modèles open source. L’affirmation est défendable sur le plan des capacités et prématurée sur celui de l’ouverture, car la version qui a justifié le qualificatif open source est celle d’août, et la version vendue aujourd’hui est un produit API accompagné d’une promesse.

Ce n’est pas tant de l’hypocrisie qu’une question de séquencement. Tencent a déclaré que les poids et une carte système allaient arriver, a cité vLLM, SGLang et Inferact comme partenaires, et a livré un aperçu sous Apache 2.0 alors qu’il n’y était pas tenu. Le schéma observé avec HY3 suggère que la publication aura lieu. Il suggère aussi qu’elle prendra des semaines, et que la licence pourrait ne pas être Apache cette fois-ci — les formulations autour de la sécurité dans l’annonce GA sont plus prudentes que celles de l’aperçu.

En attendant, les deux modèles sont tous deux actifs et utilisables, et le choix entre eux est un choix entre un artefact ouvert et un modèle fermé meilleur au même prix. Sur OrcaRouter, tencent/hy4-preview est appelable aux côtés de tencent/hy3 avec une seule clé, au prix catalogue du fournisseur répercuté sans marge, et avec un palier gratuit qui ne coûte rien mais est limité en débit. Cela fait de la preview le moyen le moins cher d’évaluer la famille avant que la version GA n’atteigne le catalogue — mêmes poids, même prix, à un changement de chaîne de modèle près, et sans engagement le temps de décider si la vision et le travail de bureau de la GA valent la licence absente.