GPT-6 Sol vs Tencent HY4 Preview: Model yang Lebih Murah Menanggung Trafik Enam Ratus Kali Lipat

Perbandingan antara model terdepan dan model murah biasanya berakhir di tabel harga, dan yang ini punya akhir yang lebih baik yang tersedia. Tencent HY4 Preview dan GPT-6 Sol keduanya dirutekan oleh OrcaRouter, yang berarti telemetri yang sama mencakup keduanya, dan selama jendela tujuh hari bergulir yang sama, model HY4 Preview memindahkan sekitar 2,4 miliar token berbanding sekitar 3,9 juta token milik GPT-6 Sol. Itu bukan tolok ukur dan bukan pula putusan; itu adalah jendela bergulir atas lalu lintas satu platform dan akan terbaca berbeda minggu depan. Namun itu adalah sinyal nyata tentang apa yang sebenarnya dipilih orang yang membangun sesuatu ketika model open-weight yang kuat berbiaya seperempat dari model tertutup, dan itu adalah jenis angka yang tidak dapat dihasilkan oleh lembar spesifikasi.

Kedua model ini juga menjadi pelajaran tentang apa yang dapat dan tidak dapat disampaikan oleh sebuah benchmark kepada Anda. GPT-6 Sol, yang dirilis pada 22 September 2026 sebagai tier menengah dari generasi GPT-6 OpenAI, memiliki skor Intelligence Index yang independen. HY4 Preview, yang dirilis dan di-open-source-kan oleh Tencent pada 28 Agustus 2026, tidak memiliki halaman model Artificial Analysis, tidak memiliki indeks pihak ketiga, dan sama sekali tidak memiliki angka biaya per tugas yang independen. Semua yang dipublikasikan tentang seberapa baik kinerjanya adalah pengukuran Tencent sendiri. Asimetri itu tidak menjadikan HY4 Preview model yang lebih lemah. Itu menjadikannya model yang kurang diaudit, dan keduanya adalah klaim yang berbeda.

Spesifikasi, termasuk dua yang menentukan sebagian besar deployment

• Harga output — GPT-6 Sol $10.00 per juta vs Tencent HY4 Preview $2.50 per juta
• Harga input — GPT-6 Sol $2.00 per juta vs Tencent HY4 Preview $0.83 per juta
• Input cache — GPT-6 Sol $0.20 per juta vs Tencent HY4 Preview $0.04 per juta
• Bobot — GPT-6 Sol tertutup, hanya API vs HY4 Preview open source di bawah Apache 2.0
• Modalitas input — GPT-6 Sol teks, gambar, dan file vs HY4 Preview hanya teks
• Jendela konteks — GPT-6 Sol 1.050.000 token vs HY4 Preview 1.048.576 token
• Output maksimum — GPT-6 Sol 128.000 token vs HY4 Preview 64.000 token
• Tingkat tarif permintaan panjang — GPT-6 Sol menetapkan ulang harga seluruh permintaan di atas 272.000 token input menjadi $4.00 / $15.00 vs HY4 Preview tidak ada tingkat tarif seperti itu di kartunya
• Arsitektur — GPT-6 Sol tidak diungkapkan vs HY4 Preview 770B parameter total, 49B aktif, 78 lapisan, 256 expert terarah plus satu expert bersama, lapisan prediksi multi-token native
• Skor independen — GPT-6 Sol 47.6 Intelligence Index vs HY4 Preview tidak ada yang dipublikasikan
• Kecepatan output terukur — GPT-6 Sol sekitar 244 token per detik vs HY4 Preview sekitar 54, keduanya angka tujuh hari bergulir

Dua baris yang menentukan sebagian besar deployment nyata adalah yang paling bawah. Yang pertama adalah HY4 Preview tidak menerima masukan gambar atau file, sehingga menyingkirkannya dari pipeline apa pun yang perlu melihat sesuatu. Yang kedua adalah batas keluaran: 64.000 token adalah setengah dari 128.000 milik GPT-6 Sol, dan pada model yang tujuan yang dinyatakan adalah agen coding dan rantai penggunaan alat yang panjang, itulah kendala yang pertama kali dihadapi sebuah tim — bukan kualitas, melainkan titik ketika file yang dihasilkan tidak lagi muat dalam satu respons.

Dibandingkan dengan itu, seperempat harga output dan seperlima harga input yang di-cache memberi Anda banyak sekali kesempatan untuk mencoba ulang. Dan arsitektur HY4 Preview didokumentasikan dengan cara yang tidak dilakukan untuk GPT-6 Sol: Tencent menerbitkan jumlah parameter, jumlah lapisan, tata letak expert, dan lapisan speculative-decoding, yang berarti karakteristik penyajiannya setidaknya sebagian dapat diprediksi dari makalah, bukan hanya dapat diamati melalui API.

Apa sebenarnya tabel benchmark HY4 Preview

Angka-angka yang dipublikasikan Tencent kuat dan semuanya dijalankan vendor. Pada Terminal-Bench 2.1, model ini mencetak 85,4; pada DeepSWE, 64,3; dan dalam evaluasi blind internal di 203 tugas teknik, model ini mencapai rata-rata 2,99 melawan GLM-5.3 pada 2,92 dan Kimi K3 pada 2,94 — keunggulan tujuh perseratus poin pada skala sepuluh poin dalam studi yang dirancang Tencent. Model ini juga memulai debutnya di papan peringkat WebDev Arena, tempat Tencent melaporkan bahwa model ini berada di sekitar peringkat kelima secara keseluruhan dan ketiga di antara model open-weight. Hasil arena tersebut dipilih oleh publik, bukan dinilai vendor, dan merupakan bukti paling independen dalam kumpulan ini; sisanya adalah klaim, dan klaim tetap layak dibaca selama diberi label sebagai klaim.

Kesenjangan yang penting bukanlah bahwa angka-angka ini mungkin terlalu tinggi — harness vendor biasanya memang begitu, di kedua arah. Kesenjangan itu adalah tidak adanya pengukuran kedua untuk membandingkannya. Model yang memiliki halaman Artificial Analysis dapat diperiksa; model yang tidak memilikinya tidak bisa, dan perbedaannya baru terlihat berbulan-bulan kemudian ketika seseorang menemukan bahwa angka utama diukur menggunakan harness yang tidak dapat direproduksi oleh pihak lain. Tidak ada apa pun di sini yang menunjukkan bahwa hal itu telah terjadi pada HY4 Preview. Ini hanya berarti bahwa keputusan adopsi yang bertumpu pada 85.4 hanya bertumpu pada satu sumber.

Terjemahan praktisnya adalah bahwa HY4 Preview sebaiknya dievaluasi berdasarkan lalu lintas Anda sendiri, bukan berdasarkan tabel, dan struktur biayanya membuat hal itu murah untuk dilakukan — pada seperempat tarif output GPT-6 Sol, satu minggu lalu lintas bayangan terhadap prompt asli Anda lebih murah daripada satu tinjauan tingkat API. Itulah bentuk uji tuntas yang tepat untuk model yang kurang terukur, dan itulah bentuk yang hampir tidak pernah benar-benar dilakukan orang.

Pertanyaan open-weight, yang merupakan garis pemisah sebenarnya

HY4 Preview adalah open source di bawah Apache 2.0 dengan build FP8 yang dilisensikan secara permisif bersama checkpoint dasarnya. GPT-6 Sol tertutup dan tidak memiliki file lisensi karena tidak ada yang perlu dilisensikan. Segala hal lain dalam perbandingan ini adalah trade-off; yang ini adalah perbedaan kategori.

Yang Anda peroleh dari itu bukan terutama tagihan yang lebih murah — pada $2.50 per juta output, API yang dihosting sudah berada di bawah biaya sebagian besar tim untuk menjalankan model 770 miliar parameter, dan jika biaya adalah keseluruhan argumennya, lisensi permisif itu tidak akan relevan. Yang Anda peroleh adalah deployment yang tidak bergantung pada endpoint siapa pun: bobot yang tidak dapat dibatasi lajunya, checkpoint yang dapat dikuantisasi agar sesuai dengan perangkat keras yang Anda miliki, model yang dapat di-fine-tune, dan lalu lintas yang dapat tetap berada di dalam batas jaringan. Jawaban GPT-6 Sol untuk keempatnya adalah bahwa Anda seharusnya tidak perlu satu pun dari itu, yang merupakan argumen nyata bagi sekelompok tim yang nyata dan argumen yang tidak relevan bagi tim yang memang membutuhkannya.

Pemisahan modalitas dan jalur lisensi menunjuk ke arah yang sama, yang patut dicatat. Model yang hanya membaca teks dan dirilis dengan lisensi Apache 2.0 dibangun untuk menjadi komponen — sesuatu yang Anda tempatkan di dalam pipeline yang Anda kendalikan, dengan memberinya teks yang sudah Anda rekonsiliasi. Model yang membaca teks, gambar, dan file serta hanya dapat dijangkau melalui API dibangun untuk menjadi titik masuk, menerima input yang berantakan secara langsung. Itu adalah pekerjaan yang berbeda, dan perbandingan yang memeringkat keduanya pada satu indeks sedang menjawab pertanyaan yang tidak diajukan oleh vendor mana pun.

Menyajikannya bersama-sama, dan apa implikasi dari angka trafik tersebut

Kedua model berada di balik satu kunci OrcaRouter bersama 200+ model lainnya, dan bentuk routing yang disarankan oleh pasangan ini adalah kebalikan dari yang tampak jelas. Tempatkan HY4 Preview lebih dulu — model ini lebih murah empat kali lipat untuk output, inilah model dengan arsitektur yang terdokumentasi, dan pada rute kami, inilah yang memikul beban — lalu pertahankan GPT-6 Sol di belakangnya untuk permintaan yang memerlukan pembacaan gambar, atau yang perlu menghasilkan lebih dari 64.000 token, atau yang gagal dalam pemeriksaan kualitas. Komposisi ini dinyatakan dalam DSL routing, bukan dalam kode aplikasi, sehingga batas antara keduanya adalah aturan yang dapat Anda ubah tanpa perlu deploy.

Angka kecepatan ini perlu satu catatan penting dan kemudian sebuah kesimpulan. HY4 Preview terukur sekitar 54 token output per detik dalam jendela bergulir kami, dibandingkan dengan GPT-6 Sol yang sekitar 244, dan keduanya merupakan pengamatan pada infrastruktur bersama, bukan benchmark terkendali — angka Tencent khususnya mencerminkan model dengan jumlah parameter aktif yang sangat besar, dan 49 miliar aktif per token adalah aritmetika yang sangat banyak per token output. Jadi model yang lebih murah adalah model yang lebih lambat dengan selisih yang lebar, dan itulah tepatnya pertukaran yang senang dilakukan pipeline batch dan tidak disukai pipeline interaktif. Build hosted Tencent juga menerima optimisasi performa pada 7 September 2026 yang menurut vendor mengurangi giliran penalaran dan konsumsi token per tugas pada kualitas tugas yang sama — angka lain yang dinyatakan vendor, tetapi angka yang memprediksi tagihan lebih rendah, bukan aliran yang lebih cepat.

Failover adalah yang membuat pemasangan aman dalam urutan mana pun. Model open-weight dengan 770 miliar parameter dilayani oleh lebih dari satu penyedia infrastruktur, dan rute yang dapat melakukan fallback berarti host yang terdegradasi menjadi percobaan ulang, bukan gangguan. Katalog kami meneruskan harga daftar penyedia tanpa markup, yang juga berarti tarif vendor yang dikutip dalam mata uang bukan sesuatu yang harus Anda tunggu: Tencent mencantumkan HY4 Preview pada 6 yuan untuk input dan 18 yuan untuk output per juta, dan angka dolar yang ditampilkan halaman kami adalah tarif tersebut yang dikonversi, bukan spread reseller.

Untuk apa sebenarnya pasangan ini

Gunakan Tencent HY4 Preview untuk volume, untuk pipeline hanya teks yang Anda kendalikan, untuk apa pun yang perlu berjalan di perangkat keras Anda sendiri, dan untuk beban kerja apa pun yang jawaban salahnya dapat ditangkap dan dicoba ulang — harganya menjadikan percobaan ulang sebagai pengungkit kualitas termurah yang Anda miliki. Gunakan GPT-6 Sol ketika masukannya berupa gambar atau berkas, ketika satu respons harus membawa lebih dari 64.000 token, atau ketika jawabannya akan diberikan kepada orang yang akan menindaklanjutinya tanpa memeriksa. Gunakan keduanya jika lalu lintas Anda berisi sebagian dari masing-masing, yang hampir pasti memang demikian.

Dua pemeriksaan penutup. HY4 Preview masih dilabeli sebagai pratinjau dan tetap menjadi model Tencent terbaru di katalog kami, jadi namanya akurat, bukan sudah usang — tetapi pratinjau bisa berubah tanpa Anda sadari, dan checkpoint berlisensi permisif dapat digantikan oleh rilis finalnya sendiri tanpa peringatan. Dan GPT-6 Sol telah digantikan oleh GPT-6.1 Sol pada tarif konteks pendek yang identik, dengan input yang di-cache dipangkas setengah dari $0.20 menjadi $0.10, dan halaman model OpenAI sendiri kini mengarahkan pembaca ke sana. Jika alasan Anda mempertimbangkan Sol alih-alih model Tencent adalah integrasi yang berusia delapan hari, itu tetap berlaku. Jika alasannya adalah kemampuan, penerusnya adalah yang perlu Anda hitung biayanya.