טנסנט HY4 Preview הוא קוד פתוח: 770B MoE, 1M Context, ומחיר שנמוך מהמודלים המובילים

Tencent HY4 Preview, ששוחרר ופורסם כקוד פתוח ב-28 באוגוסט 2026, הוא מודל הדגל התחרותי באמת הראשון בעל המשקלים הפתוחים ממעבדה סינית מזה חודשים, והמספר המפתיע ביותר שלו הוא המחיר. טנסנט מציעה אותו ב-6 יואן (~0.85 דולר) למיליון טוקני קלט ו-18 יואן (~2.50 דולר) למיליון טוקני פלט — בערך עשירית מהמחיר שמודל חזיתי סגור מהשורה הראשונה גובה בעבור פלט — תוך פרסום מודל תערובת מומחים עם 770 מיליארד פרמטרים, מתוכם 49 מיליארד פעילים לכל טוקן, ועם חלון הקשר שחוצה מיליון טוקנים. זהו היורש של Hy3 ממשפחת Hunyuan (295B סה"כ, 256K הקשר), והוא מכפיל פי ארבעה את חלון ההקשר תוך יותר מהכפלת הקיבולת הפעילה. המשקלים זמינים להורדה היום מ-Hugging Face, GitHub, ModelScope ו-GitCode, והמודל עצמו כבר פעיל במוצרים של טנסנט: WorkBuddy, CodeBuddy בגרסאות המקומיות והבינלאומיות, העוזר Yuanbao ואפליקציית סביבת העבודה ima. למי שעקב אחרי מודלי המשקלים הפתוחים שלא עמדו ברמת המודלים החזיתיים בעבודות הנדסת תוכנה, זהו השחרור שסוף סוף הופך את הפער לנתון לדיון — וההסתייגויות חשובות לא פחות מהמספרים.

המיצוב הוא מכוון. טנסנט מציגה את Tencent HY4 Preview כמודל פרודוקטיביות לארבעה תחומים: הנדסת תוכנה, משרדים וניתוח נתונים, פיתוח משחקים ומחקר מדעי. הדגש ההנדסי הוא מה שמבדיל אותו מהמודלים הכלל-תכליתיים — הערות השחרור פותחות בהבנת משימות ארוכות טווח, תכנון וניפוי באגים, לא באיכות צ'אט. המיקוד הזה ניכר ברשימת האינטגרציות בדיוק כמו בטבלת המדדים: CodeBuddy זוכה למודל בסביבת הפיתוח שלו, WorkBuddy מקבל אותו בזרימות עבודה משרדיות (טנסנט מדגימה אותו מעבד 72 מסמכים פיננסיים בבת אחת), ומפתחי משחקים מקבלים חיבורי MCP ל-Unreal Engine 5 ול-Unity, שהופכים משפט בודד לדמו בר-הפעלה.

מה שנשלח בפועל

גיליון המפרט שווה לקרוא שורה אחר שורה, כי כל שורה משנה מה מותר לדגם עם משקלים פתוחים לעשות.

• ארכיטקטורה — תערובת מומחים עם 770B פרמטרים בסך הכול ו-49B פעילים לכל טוקן, יחס דלילות של כ-16:1 שמשאיר את עלות ההסקה בטווח שצוות קטן באמת יכול להרשות לעצמו.

• חלון הקשר — למעלה ממיליון טוקנים, פי ארבעה מה-256K של Hy3. משימות הנדסה ארוכות-טווח — מאגר קוד מלא בחלון, רפקטורינג רב-קבצים, אצוות מסמכים גדולה — הופכות לבעיות של בקשה אחת.

• משקלים — שחרור פתוח בסגנון MIT ברחבי Hugging Face, GitHub, ModelScope ו‑GitCode. זהו מודל שניתן להורדה ואירוח עצמי, לא הדגמה מתארחת.

• API — זמין ב-TokenHub של Tencent Cloud, נקודת הקצה המאוחסנת של הספק עצמו, במחיר של 6 יואן למיליון אסימוני קלט, 18 יואן למיליון אסימוני פלט, ו-0.3 יואן למיליון אסימונים עבור פגיעות מטמון.

• אינטגרציית מוצר — WorkBuddy, CodeBuddy (מקומי ובינלאומי), Yuanbao ו-ima, כלומר אותן משקולות שטנסנט משלחת באפליקציות שלה הן אלה שתוכלו לשלוף ולהריץ.

Tencent מדווחת גם על נתון הנדסי של אינפרנס שכמעט לא מופיע בהודעות השקה: שיפור של 31.8% בתפוקה מקצה לקצה, הנובע ממיזוג אופרטורים ומאופטימיזציית תקשורת. מה שהופך אותו ליותר מהערת שוליים בדף מפרטים הוא שלטענת Tencent, Tencent HY4 Preview איתר את צווארי הבקבוק בעצמו — המודל ניתח את מחסנית האינפרנס שלו, והאופטימיזציות, לפי הדיווח, יציבות על פני ערכים שונים של אורכי קונטקסט ורמות מקביליות. זהו סוג הפירוט שמבדיל בין מודל שמעבדה משחררת כארטפקט מחקרי לבין מודל שחברה מצפה שיעמוד בתעבורת ייצור. וכשמדובר בתצוגה מקדימה שזמינה לציבור רק כמה ימים, זו גם בדיוק הטענה שאף אחד מחוץ ל-Tencent לא אימת עדיין.

הציונים ששווה לצטט

כל מדד ש-Tencent פרסמה עבור Tencent HY4 Preview מבוסס על דיווח עצמי של היצרן — הוא הופעל על סביבת ההערכה של Tencent עצמה, לא שוחזר על ידי אף מעבדה בלתי תלויה, והמודל ציבורי רק כמה ימים. יש לקרוא אותם כגבול העליון ש-Tencent מאמינה שהגיעה אליו, ולא כעובדה מבוססת.

נתון הכותרת הוא Terminal Bench 2.1, מבחן שבודק כמה טוב מודל מפעיל טרמינל אמיתי בזמן קידוד. טנסנט מדווחת על Tencent HY4 Preview עם ציון 85.4, שלדבריה משווה לקלוד אופוס 5 ועוקף את DeepSeek V4 Pro, ומנצח את קודמו Hy3 ב-14.6 נקודות. המספר הבודד הזה עושה הרבה עבודה — זו הטענה שמציבה מודל עם משקלים פתוחים בשוויון עם מודלי הקצה הסגורים היקרים ביותר במבחן קידוד אגנטי קשה — וזו הטענה שהכי זקוקה לאישור בלתי תלוי.

שאר הטבלה הפנימית: DeepSWE, מדד להנדסת תוכנה, קופץ מ-28.0 ב-Hy3 ל-64.3, שטנסנט מתארת כ"מצמצם בהדרגה את הפער" מול מודלים מהדרג הראשון. ב-Toolathlon-Verified, מבחן קריאה לכלים, הוא משיג 74.1, שטנסנט אומרת שעולה על Qwen 3.8 Max ו-GPT-5.6 Sol ומתקרב ל-Kimi K3 ול-Claude Opus 5. ב-APEX-Agents pass@1 הוא נוחת על 37.1, במעט מאחורי 37.2 של Kimi K3. ובמבחן עיוור פנימי נפרד, 163 מומחים דירגו 203 משימות הנדסה ב-2.99 מתוך 4.00, כשהוא גובר על 2.92 של GLM-5.3 ועל 2.94 של Kimi K3.

שני דפוסים בולטים. ראשית, כל מספר חזק הוא על עבודת הנדסה סוכנותית — הפעלת מסוף, קריאה לכלים, משימות בקנה מידה של מאגר — ואף אחד לא על ידע או חשיבה כלליים, מה שתואם למיצוב הפרודוקטיביות ולא למקרה. שנית, טנסנט מקפידה לתאר את DeepSWE והאחרות כמצמצמות פערים, לא כסוגרות אותם. טענת השוויון הנקייה והמשווקת היחידה היא השוויון ב-Terminal Bench 2.1, והיא הטענה שהכי כדאי לבדוק עם עומס העבודה שלך.

מה בעצם קונים בתמחור הזה

תמחור הוא המקום שבו ההשקה מפסיקה להיות מעניינת ומתחילה להיות משבשת. במחיר המחירון של Tencent, מיליון אסימוני קלט עולים בערך כמו קריאת API בודדת ברמה בינונית בחלק מהפלטפורמות. הנתון של 18 יואן למיליון אסימוני פלט (כ-2.50 דולר) נמצא הרבה מתחת למחיר של 25 דולר למיליון פלט של מודל חזיתי סגור מוביל, ותעריף פגיעת המטמון של 0.3 יואן הופך לולאות אייג'נט ארוכות — שבהן אותו פרומפט מערכת וקידומות שיחה נשלחות שוב ושוב — לזולות באופן חריג להרצה.

זהו גם המקום היחיד שבו שכבת הניתוב משנה את המשוואה. OrcaRouter עדיין לא מנתב את Tencent HY4 Preview — Tencent לא פתחה את המודל הזה לפלטפורמות היסק של צד שלישי, ולכן הוא רץ על נקודת הקצה TokenHub של Tencent Cloud ובפריסות self-hosted של המשקולות הפתוחות, ואנחנו לא טוענים שאנחנו משרתים מה שאיננו. אבל המשמעת שהופכת קיצוץ מחירים למשמעותי היא אותה משמעת ששאר הקטלוג רץ עליה: OrcaRouter מעביר את מחירי המחירון של הספקים ללא כל תוספת, כך שכאשר ספק כמו Tencent מתמחר אסימון ב-6 יואן, הסכום שאתה משלם אצלנו הוא 6 יואן, לא גרסה שנמכרה מחדש עם תוספת מחיר, וביום שספק משנה מחיר, השינוי פעיל אצלנו באותו היום. API אחד ל-200+ מודלים, מעבר אוטומטי בין ספקים כאשר אחד מתקלקל, ו-DSL ניתוב להרכבת מודלים — זה המנגנון שיישא את Tencent HY4 Preview ברגע שהוא יהיה ניתן לניתוב, לצד המודלים הפתוחים והסגורים האחרים שכבר נמצאים בקטלוג.

החלקים שלא נכנסים לגיליון המפרטים

שתי טענות בחומר ההשקה ראויות לתשומת לב נפרדת כי הן נוגעות לאופן שבו נבנה המודל, ולא למה שהוא השיג.

הראשונה היא לולאת השיפור העצמי. Tencent אומרת ש-Tencent HY4 Preview השתתף במחקר ובפיתוח של עצמו — הוא שימש לאופטימיזציה של שיטות האימון, אסטרטגיית הנתונים, מערכות ההערכה והאופרטורים הבסיסיים שהפיקו אותו. רווח התפוקה של 31.8% הוא הפלט הציבורי הקונקרטי ביותר של הלולאה הזו: Tencent מייחסת אותו לצווארי בקבוק שהמודל זיהה במחסנית ההגשה של עצמו. זהו מחזור ראשוני של שיפור עצמי רקורסיבי: מודל שעוזר לתכנן את הגרסה הבאה של עצמו. לא יוצא דופן שמעבדת חזית מדווחת על חלקים מזה, אבל מודל סיני עם משקלים פתוחים שמתאר בפומבי את הלולאה כיכולת שנשלחה לשוק הוא קפיצת מדרגה באופן שבו השחרורים האלה מדברים על עצמם.

השני הוא תוצאת המתמטיקה. Tencent מדווחת שהמודל שיפר את החסם התחתון הידוע לנפח של בעיית Blaschke–Lebesgue — שאלה פתוחה ותיקה בגאומטריה קמורה על גוף בנפח מינימלי ברוחב קבוע — מ-0.380799 ל-0.41104, וקירב אותו לטווח של כ-2% מהחסם של השערת הטטרהדרון של Meissner. Tencent מדווחת גם על האצה של פי 2.0 בסימולציה של דו-שכבה פוספוליפידית עם 32,512 אטומים, שהגיעה ל-54.9 מילישניות לצעד, במסלול המחקר המדעי. אלה סוג תוצאות שבדרך כלל מזכות מודל במאמר משלו; כאן הן נקודות פתיחה, וכמו שאר חומר ההשקה, הן הדיווח העצמי של Tencent.

מה חסר, בכנות

Tencent מפרטת את המגבלות הידועות בגילוי לב, והן חשובות לכל מי שמחליט מה לבנות על המודל הזה. אין {{1}}קלט ויזואלי או מולטי-מודאלי{{/1}} — Tencent HY4 Preview הוא מודל טקסט, נקודה. כל מה שקשור לתמונות או וידאו שייך למודל אחר. Tencent גם מציינת שהמודל מציג {{2}}התנהגות התחלה איטית במשימות מורכבות{{/2}} — חשיבה ארוכה לפני הפלט הראשון — ו{{3}}נטייה לאמת את עצמו יתר על המידה{{/3}}, שורף טוקנים על בדיקה חוזרת של עבודה שכבר בוצעה. השילוב הזה הוא {{4}}בדיוק מה שלא מתאים לצ'אט רגיש לשהות{{/4}} ו{{5}}בדיוק נסבל לעבודת הנדסה אצווה לא מקוונת{{/5}}, מה שאומר לך היכן Tencent מצפה שתפעיל אותו.

וההיעדר החשוב ביותר הוא אימות. אין עדיין ציונים עצמאיים ל-Tencent HY4 Preview בשום מקום — לא בלוח תוצאות ציבורי, לא ממעבדת הערכה של צד שלישי, ואפילו לא ערך ב-Artificial Analysis. המודל חדש מדי בשביל זה. מבחן העיוור הפנימי של המומחים הוא איתות שימושי לגבי האופן שבו המבקרים של Tencent עצמה רואים אותו מול GLM-5.3 ו-Kimi K3, אבל אלה המבקרים של Tencent על המשימות של Tencent. כל מה שמעבר לגיליון המפרט הוא טענה שממתינה לבדיקה.

מי צריך למשוך את המשקולות היום

התשובה הכנה היא שהמהדורה הזו מתחלקת בצורה ברורה לשני קהלים. אם אתה מריץ עומסי עבודה הנדסיים על התשתית שלך והכדאיות הכלכלית של ממשקי API סגורים היא מה שעיכבה אותך עד כה, Tencent HY4 Preview שווה מבחן סוף שבוע רציני כבר עכשיו: המשקולות פתוחות, חלון ההקשר הוא בקנה מידה של מאגר קוד, והמחיר המפורסם הופך לולאת סוכן ארוכה לבת-השגה באופן שמודל של 25 דולר למיליון פלטים לעולם לא ישיג. אם אתה מריץ צ'אט פרודקשן רגיש לשהייה, או כל דבר מולטימודלי, או כל דבר שבו אתה לא יכול להרשות לעצמך מודל שהראיה היחידה שלו היא אמות המידה של הספק עצמו, חכה — קצב האיטרציות הדו-חודשי שטנסנט שמרה מאז פברואר מרמז שמהדורת Hy4 מלאה לא רחוקה, והתצוגה המקדימה היא במפורש איטרציה מוקדמת עם פגמים ידועים.

הנתיב האמצעי המעשי הוא תבנית ניתוב: הריצו את המודל המוכח על הנתיב הקריטי שלכם ואת המודל החדש לצידו; במשימות שבהן פרופיל העלות של Tencent HY4 Preview עדיף, עברו אליו, וכשהוא לא — חזרו אוטומטית. זו התבנית שנתב קיים עבורה — אותו OrcaRouter שמעביר את Claude Opus 5, DeepSeek V4 Pro ו-Gemini 3.1 Pro במחירי המחירון של הספקים שלהם, יעביר גם את המודל הזה ביום שבו Tencent תפתח אותו. עד אז, משקלי המודל נמצאים ב-GitHub, ה-API ב-Tencent Cloud, והטענה שמודל בעל משקלים פתוחים הגיע לדרגה העליונה של קידוד אייג'נטי קיבלה סוף סוף מספר ספציפי. המספר שייך ל-Tencent. המבחן הוא שלכם.