HY-Image 3.5：Tencentの画像モデルとは何か、そして「Preview」ラベルの実際の意味

1週間を無駄にする安上がりな方法が2つある。どちらもHY-Image 3.5という名前から始まるのだ。1つ目は、これを安定した識別子を持つ出荷済みの製品と見なし、パイプラインをそれに固定できると扱うこと。2つ目は、「プレビュー」という言葉を「まだ実在しない」の同義語ととらえ、このモデルを後で読むことになるものの棚に放り込むことだ。どちらの読み方も、発行元が実際に文書化している内容と突き合わせれば通用しない。HY-Image 3.5 は Tencen​t の現行の画像生成モデルであり、Tencen​t 自身が Hunyuan ラインを通じて公開し、Tencen​t Cloud 上で提供されている。そしてこれについて未解決なのは、機能するかどうかではなく、あなたが今そう呼んでいるものを何と呼ぶことが許されるのか、そして設定ファイルにどの識別子を書き込むのか、ということだ。これがこのページの答える問いであり、このモデルを検索している人々の多くがすでに抱いている問いでもある。

誰がそれを発行していて、それが現在何であるか

Tencentがそれを公開しています。このモデルはHunyuanファミリーに属しており、Tencent自身の製品ハブでは、画像生成がこの製品ラインの中核機能の一つとして挙げられています — 混元生图。Tencentの製品ページでは、Hunyuanのテキストto画像モデルに基づいて構築され、画像生成とともに強力な中国語理解を提供すると説明されています。商用面はTencent自身のクラウドです。画像生成モデルはTencent Cloud上の製品であり、プラットフォームのTokenHub APIサーフェスを通じてアクセスでき、同社の他のAIサービスとともにそこで文書化されています。

正確に押さえておく価値があるのはリリース状態の部分です。なぜなら、それは名称が覆い隠してしまっている部分だからです。Tencent はこのラインをまずプレビューとして提供し、正式版はその後に出しますが、現行世代はその2つのうち最初の状態にあります。出回っている識別子は hy-image-v3.5-preview です。この世代に対応する、プレビューではない安定した第2の識別子はそれに並んで存在せず、それがいつ現れるかについて Tencent は日付を一切公表していません。

なぜこのページはプレビューの質問から始まるのか

需要がそう示しているからです。当社自身のファーストパーティ検索データ——Googl​e Search Console、クエリ完全一致、2026-10-07 までの4週間——によると、このモデルは、その名称に還元されるあらゆる綴りを合算して430インプレッション、10クリックです。内訳を見ると、"hy image3.5" が138インプレッション、"hy image 3.5" が128——さらに "hy image3.5 preview" が115、"hy image 3.5 preview" が45、ハイフン付き識別子 "hy-image-3.5-preview" が4です。

それらの数字は、人々が何を入力しているかの記述として読めばいい。検索コンソールが教えてくれるのは、それだけだ。このモデル名への需要の3分の1以上は、「preview」という語が付いた形でやってくる。そうした読者は、Tencen​tが何かを発表したかどうかを尋ねているのではない。自分が扱っているのはどちらの呼称なのかを尋ねているのだ。そして正直な答えはこうだ。短い名前もプレビュー名も、一つの成果物を指している。Tencen​tが今まさに提供しているプレビュー世代である。

というわけで、決着：HY-Image 3.5 と「HY-Image 3.5 preview」は同じモデルであり、同じリリース状態にあります。preview という呼称は現在のもので、歴史的なものではありません。長い名前が正確な名称であり、短い名前は、報道やツール連携でこのモデルが呼ばれる名前です。なぜなら、自分が使うものに名前を付けるとき、誰もその限定語を入力しないからです。

受け付けるもの、返すもの、そしてサイズの許容範囲

Tencentが述べているとおりに記載し、ベンダーの資料がその周辺の報道より薄い箇所にはフラグを立てて：

• 入力 — テキストプロンプト、そして編集方向については参照画像。参照画像について帰属できる数は1リクエストにつき最大5枚で、これはテンセントの製品資料全体で一貫して記載されている数です。少なくとも1社のアグリゲーターが20を公表していますが、私たちが帰属できるのは5であり、それを引き上げることはしません。

• モード — テキストから画像、画像から画像、そしてマルチターン編集。編集は各リクエストがまっさらな状態から始まるのではなく、会話で蓄積されたコンテキストに対して適用されます。

• 出力 — 単一の正方形ではなく、一般的なアスペクト比のセットで最大2Kまでの画像。上限についてTencen​t自身が述べている表現は「最大2K」です。

• 課金 — 配信された出力画像のみが対象です。失敗したリクエストやフィルタリングされたリクエストは課金対象ではないため、デモではなくワークロードの規模を見積もるときに重要になります。

流通しているある数字は、ベンダー自身の資料では生き残らない。少なくとも1つの媒体が4096×4096の出力仕様を報じた。Tencen​tは「最大2K」と述べており、他のすべての情報源もTencen​tと一致している。4Kという数字は、後日のリリースに向けたロードマップとしてではなく、誤りとして扱え——それは訂正であり、発表ではない。

テキストの描画と編集の動作

モデルの挙動を支えている主張が2つあり、どちらも出版社に由来する。

一つ目は文字入れです。Tencen​tは、画像内に描画されたテキストについて、中国語と英語の両方で精度が向上したと主張しています。これはこのカテゴリー全体における定番の弱点であり、自分の素材で試すのは簡単でも、外部から決着をつけるのは難しい種類の主張です。なぜなら、このモデルのテキスト描画スコアを公開している人は誰もいないからです。

2つ目は一貫性であり、これはTencen​tが真っ先に掲げる言葉です。主張は、被写体が繰り返しの編集や再レンダリングを経てもドリフトせずに残るというものです——つまり編集は画像を作り直すのではなく洗練させるのであり、これが1回のショットに使うツールと、一連のシリーズを通して使うツールの違いになります。上記の5枚の参照画像という枠と組み合わせれば、それが、同じキャラクターを再登場させる必要があるものを作る際の、文書化された根拠となります。

どちらもベンダーの主張です。どちらもTencentの外部で再現されておらず、このモデルのテキストレンダリングを評価する独立系ベンチマークは存在しません。

キャラクターシートの問題

このモデルについての当社自身の解説ではすでにキャラクターシートに触れているため、パブリッシャーが文書化しているものと、そうでないものについて正確に述べておく価値がある。Tencen​tが文書化しているのは、マルチ参照コンディショニング——複数の参照画像を提供する——と、前述の一貫性の主張を組み合わせたものだ。Tencen​tが文書化していないのは、「キャラクターシート」という名前の機能、シートビルダー、キャラクターごとのアセットオブジェクトだ。そのようなものは、このモデルに関するベンダーの資料には見当たらず、それを呼び出すComfyUIノードのドキュメントのどこにも記載されていない。

つまり、その機能は実在しますが、その名称は彼らのものではなく私たちのものです。一連の画像を通してキャラクターを維持したい場合に、あなたが組み合わせている文書化された要素は、リクエストごとに最大5枚の参照画像を提供し、繰り返し編集を通じたモデルの一貫性挙動に依拠することです。それが制作向けのキャラクターパイプラインに相当するかどうかは、あなた自身のショットリストに関する判断であり、Tencen​tが公開した仕様ではありません。

出版社の記載どおりのライセンスとアクセス経路

ここにはオープンウェイトのルートは存在せず、それはこの資料に読み込まれた制約ではなく、ドキュメント上の事実である。Tencen​tはこのモデルについてダウンロード可能なチェックポイントを公開しておらず、ローカル利用のためのライセンスも、オフラインの経路も提供していない。そこへ到達するために文書化された方法はすべて、Tencen​t自身のAPIか、Tencen​t自身の製品のいずれかである。

APIは、大量処理を伴うあらゆる用途への道筋となる。このモデルはTencen​t Cloud上で画像生成製品として提供されており、プラットフォームのTokenHub APIサーフェスを通じてアクセスでき、公開された料金表を備えている。国内エンドポイントでは2K画像1枚につき¥0.15、海外では同じ呼び出しにUS$0.024で、いずれも納品された出力画像のみに基づいて課金される。この海外の数字は独立に裏付けられている。このモデルはArtificial Analysisの画像ボードに1,000枚あたり$24で掲載されており、これは第三者の独自の推定値ではなく、ベンダーの料率を1,000枚単位で言い直したものだ。

API にとどまらず、Tencen​t はこのモデルを自社のファーストパーティ接点にも組み込んでいる。消費者向けアシスタントの Yuanbao、ナレッジツールの ima、そしてクリエイティブ／生産性製品の Miora、WorkRally、OnSolo、WorkBuddy だ。さらに、Media Processing Service と Video on Demand を通じて Tencen​t Cloud のメディアスタックにも組み込まれており、これは想定される購入者層に、Tencen​t のインフラですでに動画のトランスコードや編集を行っているチームも含まれ、ゼロから画像機能を構築する開発者だけではないことを示している。

サードパーティ製のツールは存在するが、見た目より中身は薄い。ComfyUIはこのモデル向けのパートナーノードを提供したが、重要なのはそれがどの種類のノードかだ。それらはTencentのAPIを呼び出す。その背後にローカルの重みも、チェックポイントも、GPU経路もない。「ComfyUIノードがある」と「自分のハードウェアでこれを実行できる」は別の話であり、このモデルでは最初のものだけが当てはまる。

独立した証拠が実際にそれをどこに置くか

これはベンダーの資料では提供できない部分であり、これを注意深く読むことが、有用なリファレンスページとプレスリリースの分かれ目になる。Artificial Analysis はこのモデルを2つのボードで HunyuanImage 3.5 (Preview) という名称で掲載している — ボード側もプレビュー表記で登録しており、これは上記の命名をそれ自体が裏付けている。本日 2026-10-13 時点で読む:

• テキストから画像生成 — 168モデル中68位、Elo 976.02、95%信頼区間は967.02～985.02、価格は1,000画像あたり24ドル。これは中位に位置する。ボードのトップであるGPT Image 2.5 Sunburst (max)はElo 1198.36、GPT Image 2.5 Flare (max)は1190.81、GPT Image 2 (high)は1171.83、Nano Banana 2.1は1160.29、Grok Imagine Image 2.0は1155.4。同じボードにおけるTencen​tの前世代：HunyuanImage 3.0 Instructは995.91で50位、HunyuanImage 3.0 (Tencen​t Cloud)は983.72で64位、HunyuanImage 3.0は943.61、HunyuanImage 2.1は887.35。

• 画像編集 — 81モデルのボードで16位、Elo 1087.14、95%区間は1078.14〜1096.14、こちらも1,000枚あたり$24。これは同ボードの上位5分の1に入る。首位はGPT Image 2.5 Sunburst（max）の1184.26、GPT Image 2.5 Flare（max）の1164.63、MAI-Image-2.6の1140.28。Tencen​tの以前の世代：HunyuanImage 3.0 Instructは1068.07で23位、HunyuanImage 3.0（Tencen​t Cloud）は1030.31で34位。

これら2つの順位の隔たりは、このページで最も示唆に富む情報であり、矛盾ではない。それは、このモデルがどこで競争力を持つかを示している。編集では、より小規模で新しいボードの上位近くに位置しており、そこでは一貫性の主張が実際に裏付けられている。そして、どこで競争力を持たないかも示している。純粋なテキストから画像への選好では中位にあり、上位のモデルよりはるかに下で、「前世代比+30%」という見出しから来た読者が期待するであろう位置よりも下である。どちらの数値も、同じ独立系ボードから、同じ方法で、同じ日に測定されたものだ。

これらの数値には、2つの注意点が付きまとう。Eloの区間は十分に広く、隣接する順位は意味のある順序とは言えない——隣り合う行の間のわずか数Eloポイントはノイズであり、知見ではない。そして、このモデルと上位のリーダーたちとの間で、推論努力量と評価ハーネスを揃えた比較は公開されていない。これらのボードが順位付けしているのは選好投票であり、管理された直接比較ではない。

読者が今日それを実際にどのように使っているか

意図に合うルートから始めましょう。評価目的なら、Tencen​tのファーストパーティ製品が最も安価な入口であり、Miora、WorkRally、OnSoloでローンチ時に実施された2週間の無料期間は2026年10月7日に終了しました — そのため、トライアルを前提に計画するのではなく、最初の呼び出しからAPIの予算を確保してください。構築目的なら、Tencen​t Cloud上のAPIが料金表を備えた唯一の経路であり、メタトークン・サーフェスにドキュメントがあります。

次に、生成呼び出しを、モデル名が定数ではなく設定値になるように書いてください。これは、特にこのモデルに対するスタイル上の助言ではありません。プレビューから正式版への移行、価格改定、あるいはまったく別のジェネレーターへの切り替えを、コード変更にしないための規律です。プレビューの識別子は、定義上、最も置き換えられやすいものであり、それに備えるコストは設定ファイルの一行だけです。

その規律が報われるのはルーティング層だ。 OrcaRouterは0%マークアップモデルで運用されている — プロバイダーの定価がそのまま素通しされるため、ベンダーの価格改定は再価格設定サイクルを待たずに当日反映される — そして1つのAPIキーで200以上のモデルをカバーし、プロバイダーをまたぐ自動フェイルオーバーと、リクエストごとに特定のモデルを固定するためのルーティングDSLを備えている。これにより、どのジェネレーターを指定しても、画像生成器はアーキテクチャ上の決定ではなくルーティング上の決定になる。

検索ボックスからたどり着き、現状を知りたい読者向けの手短な説明：HY-Image 3.5 は Tencent の現行画像モデルで、プレビュー中であり、その識別子は hy-image-v3.5-preview です。テキストと最大5枚の参照画像を受け取り、最大2Kの画像を返します。課金は納品された出力画像ごとで、公開されている国際料金では2K画像1枚につき0.024ドルです。オープンウェイトやオフラインの経路はなく、独立系のリーダーボードでは、同時に編集モデルでは上位20%、テキストから画像を生成するモデルでは中位に位置します。プレビューという位置づけが未解決の課題であり、それを決着させるものは日付が付いた安定した識別子です。