Hy4 previewは、Tencentの最新Mixture-of-Expertsフラッグシップです。総パラメータ数770B、トークンあたり49Bを活性化、78層、256のルーティングされたエキスパートと1つの共有エキスパート、そして1Mトークンのコンテキストウィンドウを備えています。コーディングエージェント、複雑なツール使用ワークフロー、生産性作業向けに構築されたテキスト専用モデルで、投機的デコーディング用のネイティブMTP層を備えています。 推論は3つのレベル(high、low、none)で設定可能で、デフォルトはhighです。そのため、数学、コーディング、分析向けの深い思考連鎖モデルとして実行することも、レイテンシが重要な場合は直接回答することもできます。ネイティブのツール呼び出し、構造化出力、および完全なサンプリングパラメータセットをサポートしています。Tencentはtemperature 0.9とtop_p 1.0を推奨しています。 Tencentは、ソフトウェアエンジニアリング、オフィスおよびデータ分析、ゲームプロトタイピング、科学研究向けに位置付けており、内部ブラインド評価(163名の専門家、203件のエンジニアリングタスク)では、Hy4 previewが平均2.99、GLM 5.3が2.92、Kimi K3が2.94だったと報告しています。プレビューリリースとして、Tencentは既知の荒削りな点を指摘しており、推論に必要以上に時間を費やすことや、自身の作業を過度に検証することなどが含まれます。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="tencent/hy4-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoningmax_completion_tokensmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p| 入力 / 1M tokens | $0.834 |
|---|---|
| 出力 / 1M tokens | $2.501 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.042 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
今週の開発者の声
@misc{orcarouter_hy4_preview,
title = {Hy4 preview API},
author = {Tencent},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/tencent/hy4-preview}
}Tencent. (2026). Hy4 preview API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/tencent/hy4-preview