HY-Image 3.5: Apa Itu Model Gambar Tencent, dan Apa Arti Label Pratinjau Sebenarnya

Ada dua cara murah untuk menyia-nyiakan seminggu untuk HY-Image 3.5, dan keduanya dimulai dari namanya. Yang pertama adalah memperlakukannya sebagai produk yang sudah dirilis dengan pengenal stabil yang dapat Anda gunakan untuk mematok pipeline. Yang kedua adalah memperlakukan kata "preview" sebagai sinonim dari "belum benar-benar nyata" dan mengarsipkan model itu ke dalam hal-hal yang akan Anda baca nanti. Tidak ada dari kedua pembacaan itu yang bertahan saat bersinggungan dengan apa yang sebenarnya didokumentasikan penerbitnya. HY-Image 3.5 adalah model pembuatan gambar Tencen​t saat ini, diterbitkan oleh Tencen​t sendiri melalui lini Hunyuan dan disediakan di Tencen​t Cloud, dan yang belum terselesaikan tentangnya bukanlah apakah model itu berfungsi — melainkan apa yang boleh Anda sebut untuk hal yang sedang Anda sebut, dan pengenal apa yang harus ditulis ke dalam file konfigurasi. Itulah pertanyaan yang dijawab halaman ini, dan itulah pertanyaan yang sudah ditanyakan oleh sebagian besar orang yang mencari model ini.

Siapa yang menerbitkannya, dan apa bentuknya saat ini

Tencent menerbitkannya. Model ini berada dalam keluarga Hunyuan, dan hub produk milik Tencent sendiri mencantumkan pembuatan gambar sebagai salah satu kemampuan inti lini tersebut — 混元生图, yang dijelaskan di halaman produk Tencent sebagai dibangun di atas model teks-ke-gambar Hunyuan dan menawarkan pemahaman bahasa Mandarin yang kuat di samping pembuatan gambar. Sisi komersialnya adalah cloud milik Tencent sendiri: model pembuatan gambar tersebut adalah produk di Tencent Cloud, dapat dijangkau melalui permukaan API TokenHub platform ini, dan didokumentasikan di sana bersama layanan AI perusahaan lainnya.

Status rilis adalah bagian yang layak untuk dibuat akurat, karena itulah bagian yang dikaburkan oleh penamaannya. Tencen​t merilis pratinjau lini ini terlebih dahulu dan versi resminya kemudian, dan generasi saat ini berada dalam keadaan pertama dari kedua keadaan tersebut. Pengenal yang beredar adalah hy-image-v3.5-preview. Tidak ada pengenal kedua yang stabil dan non-pratinjau untuk generasi ini yang mendampinginya, dan Tencen​t belum menerbitkan tanggal kapan pengenal itu akan muncul.

Mengapa halaman ini diawali dengan pertanyaan pratinjau

Karena permintaannya mengatakan demikian. Data penelusuran pihak pertama kami sendiri — Googl​e Search Console, pencocokan kueri persis, empat minggu yang berakhir 2026-10-07 — menempatkan model ini pada 430 tayangan dan 10 klik di semua ejaan yang mengarah ke namanya. Jika diuraikan, angkanya adalah 138 tayangan untuk "hy image3.5" dan 128 untuk "hy image 3.5" — lalu 115 untuk "hy image3.5 preview", 45 untuk "hy image 3.5 preview", dan 4 untuk pengenal bertanda hubung "hy-image-3.5-preview".

Bacalah angka-angka itu sebagai deskripsi tentang apa yang orang ketikkan, yang hanya itulah yang diberitahukan konsol pencarian kepada Anda. Lebih dari sepertiga permintaan untuk nama model ini datang dengan kata "preview" yang dilekatkan padanya. Para pembaca itu tidak bertanya apakah Tencen​t mengumumkan sesuatu. Mereka bertanya penamaan mana yang sedang mereka hadapi, dan jawaban jujurnya adalah baik nama pendek maupun nama preview menunjuk pada satu artefak: generasi preview yang sedang disajikan Tencen​t saat ini.

Jadi, sudah jelas: HY-Image 3.5 dan "HY-Image 3.5 preview" adalah model yang sama pada status rilis yang sama. Penamaan preview bersifat saat ini, bukan historis. Nama panjangnya adalah yang akurat, dan nama pendeknya adalah sebutan untuk model tersebut dalam liputan dan integrasi alat karena tidak ada yang mengetik kualifikasi itu saat menamai sesuatu yang mereka gunakan.

Apa yang diterimanya, apa yang dikembalikannya, dan rentang ukurannya

Dinyatakan sebagaimana Tencen​t menyatakannya, dan ditandai di mana materi vendor lebih tipis daripada cakupan di sekitarnya:

• Masukan — prompt teks, dan untuk arah penyuntingan, gambar referensi. Angka yang dapat diatribusikan untuk gambar referensi adalah hingga lima per permintaan, yang merupakan angka yang secara konsisten dicantumkan di seluruh materi produk Tencen​t. Setidaknya satu agregator telah menerbitkan dua puluh; lima adalah angka yang dapat kami atribusikan, dan kami tidak akan menaikkannya.

• Mode — teks ke gambar, gambar ke gambar, dan pengeditan multi-putaran, di mana pengeditan diterapkan terhadap konteks percakapan yang terakumulasi alih-alih setiap permintaan dimulai dari awal.

• Keluaran — gambar hingga 2K, pada serangkaian rasio aspek umum alih-alih satu persegi. Kata Tencen​t sendiri untuk batas atasnya adalah "hingga 2K".

• Penagihan — hanya untuk gambar keluaran yang berhasil dikirim. Permintaan yang gagal atau difilter bukan hal yang dikenai biaya, yang penting saat Anda memperkirakan skala beban kerja, bukan sekadar demo.

Satu angka yang beredar tidak bertahan saat dicek dengan materi vendor sendiri. Setidaknya satu media melaporkan spesifikasi keluaran 4096×4096. Tencen​t mengatakan "hingga 2K", dan semua sumber lain sependapat dengan Tencen​t. Perlakukan angka 4K sebagai kesalahan, bukan sebagai peta jalan untuk rilis mendatang — ini koreksi, bukan pengumuman.

Perilaku perenderan dan pengeditan teks

Dua klaim menopang perilaku model, dan keduanya berasal dari penerbit.

Yang pertama adalah penulisan huruf. Tencen​t mengklaim akurasi yang lebih baik pada teks yang dirender di dalam gambar, baik dalam bahasa Tionghoa maupun Inggris. Itu telah menjadi titik lemah standar dari seluruh kategori ini, dan ini adalah jenis klaim yang mudah diuji pada materi Anda sendiri dan sulit dipastikan dari luar, karena tidak ada yang menerbitkan skor rendering teks publik untuk model ini.

Yang kedua adalah konsistensi, kata yang Tencent kedepankan. Klaimnya adalah bahwa sebuah subjek tetap bertahan melalui penyuntingan dan render ulang yang berulang tanpa bergeser — bahwa penyuntingan menyempurnakan gambar alih-alih memulainya dari awal, yang merupakan perbedaan antara alat yang Anda gunakan untuk satu bidikan dan alat yang Anda gunakan di seluruh rangkaian bidikan. Dipadukan dengan cakupan lima gambar referensi di atas, itulah dasar yang terdokumentasi untuk apa pun yang Anda bangun yang membutuhkan karakter yang sama untuk muncul kembali.

Keduanya adalah klaim vendor. Tidak satu pun telah direproduksi di luar Tencent, dan tidak ada papan peringkat independen yang menilai model ini dalam hal rendering teks sama sekali.

Pertanyaan lembar karakter

Liputan kami sendiri tentang model ini sudah membahas character sheet, jadi ada baiknya kita bersikap tepat mengenai apa yang didokumentasikan penerbit dan apa yang tidak. Yang didokumentasikan Tencen​t adalah multi-reference conditioning — Anda memasok beberapa gambar referensi — yang digabungkan dengan klaim konsistensi di atas. Yang tidak didokumentasikan Tencen​t adalah fitur bernama "character sheet", pembuat sheet, atau objek aset per karakter. Tidak ada hal semacam itu yang muncul dalam materi vendor untuk model ini, dan hal itu juga tidak muncul di mana pun dalam dokumentasi node ComfyUI yang memanggilnya.

Jadi kemampuannya nyata, tetapi namanya milik kita, bukan milik mereka. Jika Anda ingin sebuah karakter tetap konsisten di sepanjang rangkaian gambar, bagian-bagian terdokumentasi yang Anda susun adalah: sediakan gambar referensi, hingga lima per permintaan, dan andalkan perilaku konsistensi model di seluruh pengeditan berulang. Apakah itu cukup menjadi pipeline karakter produksi adalah penilaian atas daftar shot Anda sendiri, bukan spesifikasi yang diterbitkan Tencen​t.

Jalur lisensi dan akses, sebagaimana didokumentasikan oleh penerbit

Tidak ada jalur open-weights di sini, dan itu adalah fakta dokumentasi, bukan keterbatasan yang dipaksakan ke dalam materi. Tencen​t tidak menerbitkan checkpoint yang dapat diunduh untuk model ini, tidak menerbitkan lisensi untuk penggunaan lokal, dan tidak menyediakan jalur offline. Setiap cara yang didokumentasikan untuk mengaksesnya adalah API milik Tencen​t sendiri atau salah satu produk milik Tencen​t sendiri.

API adalah jalur untuk segala kebutuhan dalam volume besar. Model ini dilayani di Tencent Cloud di bawah produk pembuatan gambar, dapat dijangkau melalui antarmuka API TokenHub platform tersebut, dan memiliki daftar tarif yang dipublikasikan: ¥0,15 untuk gambar 2K pada endpoint domestik dan US$0,024 untuk panggilan yang sama secara internasional, keduanya ditagih hanya berdasarkan gambar keluaran yang dikirimkan. Angka internasional itu dikuatkan secara independen — model tersebut muncul di papan peringkat gambar Artificial Analysis pada $24 per 1.000 gambar, yang merupakan tarif vendor yang dinyatakan ulang per seribu, bukan perkiraan pihak ketiga sendiri.

Di luar API, Tencent telah menempatkan model tersebut ke dalam kanal pihak pertamanya sendiri: Yuanbao, asisten konsumen; alat pengetahuan ima; serta produk kreatif dan produktivitas Miora, WorkRally, OnSolo, dan WorkBuddy. Model ini juga diintegrasikan ke dalam stack media Tencent Cloud melalui Media Processing Service dan Video on Demand — yang menunjukkan bahwa pembeli yang dituju mencakup tim yang sudah melakukan transcoding dan mengedit video di infrastruktur Tencent, bukan hanya pengembang yang membangun fitur gambar dari nol.

Perkakas pihak ketiga memang ada, tetapi lebih tipis daripada yang terlihat. ComfyUI merilis node mitra untuk model ini, dan detail pentingnya adalah jenis node tersebut: node-node itu memanggil API Tencent. Tidak ada bobot lokal di baliknya, tidak ada checkpoint, tidak ada jalur GPU. "Ada node ComfyUI" dan "Saya bisa menjalankan ini di perangkat keras saya sendiri" adalah pernyataan yang berbeda, dan untuk model ini hanya pernyataan pertama yang benar.

Di mana bukti independen sebenarnya menempatkannya

Inilah bagian yang tidak dapat disediakan oleh materi vendor, dan membacanya dengan cermat adalah pembeda antara halaman referensi yang berguna dan siaran pers. Artificial Analysis memuat model ini di dua board, dengan nama HunyuanImage 3.5 (Preview) — board tersebut juga mendaftarkannya dengan sebutan preview, yang dengan sendirinya menguatkan penamaan di atas. Dibaca hari ini, 2026-10-13:

• Teks ke gambar — ke-68 dari 168 model di papan peringkat, dengan 976,02 Elo, interval kepercayaan 95% dari 967,02 hingga 985,02, dihargai $24 per 1.000 gambar. Itu menempatkannya di pertengahan klasemen. Pemimpin papan peringkat, GPT Image 2.5 Sunburst (max), berada di 1.198,36 Elo; GPT Image 2.5 Flare (max) di 1.190,81, GPT Image 2 (high) di 1.171,83, Nano Banana 2.1 di 1.160,29, dan Grok Imagine Image 2.0 di 1.155,4. Generasi sebelumnya dari Tencen​t di papan yang sama: HunyuanImage 3.0 Instruct di 995,91 dan ke-50, HunyuanImage 3.0 (Tencen​t Cloud) di 983,72 dan ke-64, HunyuanImage 3.0 di 943,61, dan HunyuanImage 2.1 turun di 887,35.

• Pengeditan gambar — peringkat ke-16 pada papan peringkat yang terdiri dari 81 model, dengan 1087,14 Elo, dengan interval 95% dari 1078,14 hingga 1096,14, sekali lagi dengan biaya $24 per 1.000 gambar. Itu menempatkannya di seperlima teratas papan tersebut. Pemimpinnya adalah GPT Image 2.5 Sunburst (max) pada 1184,26, GPT Image 2.5 Flare (max) pada 1164,63, dan MAI-Image-2.6 pada 1140,28. Generasi sebelumnya dari Tencent: HunyuanImage 3.0 Instruct pada 1068,07 dan ke-23, HunyuanImage 3.0 (Tencent Cloud) pada 1030,31 dan ke-34.

Jarak antara kedua posisi itu adalah hal yang paling informatif di halaman ini, dan itu bukanlah kontradiksi. Ini menunjukkan di mana model tersebut kompetitif: penyuntingan, di mana ia berada di dekat puncak papan peringkat yang lebih kecil dan lebih baru, adalah tempat klaim konsistensi itu terbayar. Ini menunjukkan di mana ia tidak kompetitif: pada preferensi text-to-image mentah, ia berada di pertengahan papan peringkat, jauh di bawah model-model di puncak, dan di bawah posisi yang mungkin diharapkan oleh pembaca yang datang dari judul "+30% dibandingkan generasi sebelumnya". Kedua pembacaan itu berasal dari papan peringkat independen yang sama, diukur dengan cara yang sama, pada hari yang sama.

Dua catatan penting menyertai angka-angka itu. Interval Elo cukup lebar sehingga peringkat yang berdekatan bukanlah urutan yang bermakna — selisih beberapa poin Elo antara baris yang bertetangga hanyalah derau, bukan temuan. Dan perbandingan dengan upaya yang setara serta harness yang setara antara model ini dan para pemimpin di atasnya tidak tersedia secara publik; papan-papan tersebut memeringkatkan suara preferensi, bukan uji adu terkontrol.

Bagaimana pembaca sebenarnya menggunakannya saat ini

Mulailah dengan jalur yang sesuai dengan niat Anda. Jika Anda sedang mengevaluasi, produk pihak pertama Tencen​t adalah cara termurah untuk masuk, dan jendela gratis dua minggu yang berjalan di Miora, WorkRally, dan OnSolo saat peluncuran ditutup pada 7 Oktober 2026 — jadi anggarkan untuk API sejak panggilan pertama alih-alih merencanakan berdasarkan uji coba. Jika Anda sedang membangun, API di Tencen​t Cloud adalah satu-satunya jalur dengan kartu tarif, dan permukaan meta-token adalah tempat dokumentasinya berada.

Lalu tulis panggilan generasi sehingga nama model menjadi nilai konfigurasi dan bukan konstanta. Itu bukan saran stilistis untuk model ini secara khusus; itu adalah disiplin yang membuat transisi dari pratinjau ke resmi — atau revisi harga, atau peralihan ke generator yang sama sekali berbeda — tidak menjadi perubahan kode. Pengenal pratinjau, menurut definisi, adalah hal yang paling mungkin digantikan, dan biaya untuk bersiap menghadapinya adalah satu baris dalam file konfigurasi.

Di mana disiplin itu membuahkan hasil adalah pada lapisan perutean. OrcaRouter berjalan dengan model markup 0% — harga daftar penyedia diteruskan tanpa perubahan, sehingga revisi harga vendor berlaku pada hari yang sama alih-alih menunggu siklus penetapan harga ulang — dan satu kunci API mencakup lebih dari 200 model, dengan failover otomatis di seluruh penyedia dan DSL perutean untuk menyematkan model tertentu per permintaan. Itulah yang memungkinkan generator gambar menjadi keputusan perutean alih-alih keputusan arsitektural, ke generator mana pun yang Anda tuju.

Versi singkatnya, untuk pembaca yang datang dari kotak pencarian dan ingin mengetahui situasi terkini: HY-Image 3.5 adalah model gambar Tencen​t saat ini, model ini dalam pratinjau dengan pengenal hy-image-v3.5-preview, ia menerima teks dan hingga lima gambar referensi serta mengembalikan gambar hingga 2K, ditagih per gambar keluaran yang dikirimkan dengan tarif internasional yang dipublikasikan sebesar $0.024 untuk gambar 2K, tidak memiliki jalur bobot terbuka atau offline, dan di papan peringkat independen ia merupakan model penyuntingan kelompok seperlima teratas sekaligus model teks-ke-gambar di posisi menengah. Sebutan pratinjau adalah pertanyaan terbuka, dan hal yang akan menutupnya adalah pengenal stabil dengan tanggal yang disertakan.