Tencent Hy4, 비전 및 컴퓨터 사용 기능 갖추고 GA 출시 — 벤치마크 표는 없어

Tencent Hy4는 2026년 11월 4일 정식 출시(GA)되었으며, Hunyuan 라인 최초로 이미지를 읽고 데스크톱을 조작할 수 있는 모델이다. 그러나 Tencent가 함께 내놓지 않은 것이 있으니, 바로 지난 8월 Tencent Hy4 Preview를 흥행시킨 그런 종류의 근거 자료다. Terminal-Bench 수치도, SWE-bench 수치도, 모델 카드도 없다. 대신 이번 발표는 내부 태스크 스위트, 213명의 전문가로 구성된 금융 패널, 환각률 비교를 앞세운다. 역대 가장 뛰어난 Hy 모델이지만, 출시 당일 기준으로는 가장 문서화가 덜 된 모델이기도 하다.

그것이 무시해야 할 이유는 아니다. 프리뷰의 공개 점수는 여전히 이 제품군에 대해 이용 가능한 최선의 대리 지표이며, Tencent는 GA 빌드가 학습한 워크로드에서 그 점수를 능가한다고 말하고, 가격은 변하지 않았다. 하지만 그것은 발표를 읽는 방식을 바꾼다. 측정된 릴리스가 아니라 출시일이 붙은 역량 주장으로 읽어야 한다는 뜻이다. 이 글은 Tencent가 실제로 출시한 세 가지 — 비전, 컴퓨터 사용, 더 저렴한 사고 연쇄 — 를 약속했지만 제공하지 않은 세 가지와 구분한다.

GA 빌드에서 실제로 새로운 점은 무엇인가요?

Tencent는 세 가지 추가 사항을 설명하는데, 첫날 사용자에게 보이는 것은 처음 두 가지뿐입니다.

비전. Hy4는 이제 세밀한 이미지 처리, 복잡한 차트 분석, 도표에 대한 수학적 추론을 처리하며 지각, 추론, 도구 호출을 결합합니다. Tencent의 데모는 2.8기가픽셀 항공 사진으로, 모델이 2미터 크기의 지붕 구성요소를 찾아내는 작업입니다. 이는 이미지를 타일로 나누고 쿼리를 잃지 않으면서 추적해야 하므로 비전 시연이자 컨텍스트 윈도우 시연이기도 합니다. 이 데모는 공급업체의 예시로 보십시오. 여기에는 공개된 시각 벤치마크가 첨부되어 있지 않습니다.

컴퓨터 사용. 이 모델은 마우스와 키보드로 화면을 조작할 수 있으며, 명령줄과 그래픽 인터페이스를 함께 사용할 수 있습니다. 텐센트는 Blender, CAD 및 애플리케이션을 넘나드는 장기 작업을 위해 특별히 훈련했으며, 수백 개의 애플리케이션이 설치된 Tencent Cloud의 Agent Runtime 기반 샌드박스에서 실행된다고 밝혔습니다. 이는 더 중대한 추가 사항입니다. Hy 라인이 도구 스키마가 아니라 데스크톱에 대한 자율성을 주장한 것은 이번이 처음이기 때문입니다.

더 짧은 사고 연쇄. 이 프리뷰는 두 가지 인정된 결함을 안고 출시되었습니다: 어려운 작업에서는 필요 이상으로 오래 추론했고, 자체 작업을 과도하게 검증했습니다. Tencent에 따르면 GA 빌드는 사고 연쇄 효율성과 지시 이행 능력을 개선하며, 장문 문서 이해와 심층 리서치 능력도 향상합니다. 그 주장은 비전 데모와는 달리 검증 가능합니다 — 작업별 토큰 수를 측정할 수 있기 때문입니다 — 하지만 Tencent는 전후 토큰 수치를 공개하지 않았습니다.

그 밑에 있는 본체는 변하지 않았습니다. 적어도 문서상으로는요. GA 발표에서는 파라미터나 컨텍스트 길이를 다시 언급하지 않습니다. 유통되는 수치는 프리뷰의 것으로, 총 770B 파라미터에 토큰당 49B가 활성화되고 1,048,576토큰 컨텍스트 창을 갖습니다. Tencent가 새로운 아키텍처 설명을 공개하지 않았으므로, 합리적인 해석은 이것이 동일한 백본에 상당히 더 많은 사전 학습과 사후 학습을 더한 것이라는 점입니다. 여기에 멀티모달 경로가 요구한 비전 인코더—Tencent가 설명하지 않은 구성 요소—가 더해집니다.

텐센트가 실제로 공개한 수치들, 그리고 그 수치들이 지닌 가치

이 중 어느 것도 독립적이지 않으며, 표준화된 공개 벤치마크도 아닙니다. 이는 텐센트 자체의 과제 모음과 전문가 패널로, 방향성을 파악하는 데는 유용하지만 순위를 매기는 데는 취약합니다.

• 게임 개발 — Tencent는 프리뷰 대비 자사의 GameDev 제품군에서 {{1}}+19.1%{{/1}}를, GameLogic에서 {{2}}+9.8%{{/2}}를 보고했습니다. 둘 다 공개된 항목 수가 없는 내부 제품군입니다.

• 금융, 전문가 패널 — 전문가 213명, 이 중 153명은 텐센트 외부 인사이며 약 70%가 5년 이상의 경력을 보유하고, 실제 금융 과업 579개를 평가했다. Hy4는 평균 3.04를 기록했으며, Kimi K3.1 Pro는 2.68, GLM-5.3은 2.68, DeepSeek V4.1 Flash 1017은 2.97이었다. 텐센트는 이 패널에서 오픈 모델 중 1위라고 결론지었다.

• 환각 — 15.76%에서 5.45%로의 감소가 명시되었으며, 추측 관련 오류는 23.1%에서 5.6%로 줄었다. 방법론은 공개되지 않았으므로, 개선 폭은 측정값이 아니라 주장으로 간주하라.

• 연구 워크로드 — 讯兔科技의 IRAB 평가는 프리뷰 대비 +12.03퍼센트포인트로 인용되며, Tencent 자체 BioExperimentBench 점수는 100점 만점에 30.4점입니다. 마지막 숫자는 잠시 짚고 넘어갈 만합니다. 이는 이번 발표에서 유일하게 좋게 포장되지 않은 절대 점수이며, 생물학 작업이 아직 초기 단계임을 시사합니다.

• 학습 효율성 — Tencent는 해당 모델이 자체 학습 파이프라인을 최적화하는 데 참여해 엔드투엔드 처리량을 20.1% 끌어올렸다고 밝힙니다. 이는 Tencent의 클러스터에 관한 설명이지, 여러분이 호출하게 될 모델에 관한 설명은 아닙니다.

8월 표가 없다는 점이 주목할 만한 부분이다. 프리뷰가 출시되었을 때 텐센트는 Terminal-Bench 2.1 85.4, DeepSWE 64.3, SWE-bench Pro 65.7, Toolathlon-Verified 74.1, APEX-Agents 37.1을 공개했다. 이는 블라인드 패널 점수를 신뢰하지 않는 사람들에게 신뢰성을 부여한 항목들이었다. GA 게시물은 이 중 어느 것도 업데이트하지 않는다. 그것이 수치가 마케팅에 필요한 수준보다 적게 개선되었기 때문인지, 아니면 회사가 약속한 시스템 카드를 위해 수치를 아껴 두고 있기 때문인지는 알 수 없다. 그중 하나가 나오기 전까지, 정직한 입장은 GA 빌드에 비교 가능한 공개 증거가 없다는 것이다.

가격은 변동이 없었고, 할인 폭이 가격보다 큽니다.

텐센트는 프리뷰의 요금표를 유지했다. 싱가포르 엔드포인트에서는 입력 토큰 100만 개당 $0.834, 출력 토큰 100만 개당 $2.501, 캐시 적중 100만 건당 $0.042이며, 중국 본토 요금표에서는 ¥6, ¥18, ¥0.3이다. 더 뛰어난 모델을 가격 변동 없이 출시하는 것이 후속 모델을 내놓는 올바른 방식이며, 이는 업그레이드 결정에서 가격 요인을 완전히 제거한다.

본토 발표는 그 위에 프로모션 혜택을 겹쳐서 추가하며, 각 조건은 만료 시점이 서로 달라 중요합니다:

• 2026년 12월 31일까지 표준 API 호출 50% 할인되며, 이 기간 동안 적용되는 실질 요율은 입력 약 $0.417, 출력 $1.25 수준입니다.

• Token Plan 구독을 2026년 11월 18일까지 75% 할인된 가격으로 제공합니다.

• WorkBuddy 및 CodeBuddy 내 무료 할당량은 2026년 11월 12일까지 제공됩니다.

이는 종료일이 있는 프로모션 요금이며 정가가 아니고, 중국 본토 시장을 위해 발표된 것입니다. 예산은 $0.834와 $2.501을 기준으로 잡고, 할인은 업사이드로 보십시오. 복리처럼 누적되는 것은 캐시 단가입니다. 백만 개당 $0.042로, 에이전트 루프의 매 턴마다 큰 문서를 다시 읽는 비용은 Hy4가 Tencent 자체 Hy3보다 저렴하며, Hy3는 $0.059를 부과합니다. 새 입력 토큰당 비용이 4.5배 더 비싼 모델이 캐시된 토큰당 비용은 더 낮습니다.

가중치는 여전히 약속입니다

이 부분은 추론을 빌리고 싶지 않은 사람에게 이번 릴리스가 의미가 있는지를 결정하는 부분입니다.

텐센트 Hy4 프리뷰는 Apache 2.0으로 전체 가중치, FP8 변형, 바로 사용할 수 있는 vLLM 및 SGLang 레시피와 함께 공개되었다. 누구나 오늘 다운로드할 수 있다. GA 빌드에 대해 텐센트는 모델 가중치를 공개하고 더 충실한 안전성 평가를 담은 시스템 카드를 게시할 계획이라고만 밝혔으며, vLLM 및 SGLang 커뮤니티와 Inferact의 생태계 지원을 받는다고 했다. 날짜도, 라이선스도, 저장소도 없다. 출시 당일 텐센트의 Hugging Face 조직을 확인해 보면 프리뷰와 그 FP8 체크포인트는 있지만 GA 저장소는 없다.

그건 형식적인 문제가 아니라 실질적인 한계입니다. 770B 파라미터의 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델은 대부분의 팀이 어차피 자체 호스팅할 수 있는 물건이 아닙니다. FP8 체크포인트만 해도 700GB를 넘고, 이를 서빙하려면 다중 노드 클러스터가 필요합니다. 하지만 기업이 규제 환경 안에서 해당 모델을 파인튜닝하거나 증류하거나 실행할 수 있는지를 결정하는 것은 라이선스이며, 그것이 존재하기 전까지 GA 빌드는 API 전용입니다. Tencent는 또한 비용과 속도를 겨냥한 Hy4 Flash가 곧 출시될 예정이라고 알렸는데, 이는 대부분의 팀이 대규모 작업에 실제로 원할 만한 모델입니다.

오늘 실행할 수 있는 것

OrcaRouter의 카탈로그에는 tencent/hy3 및 tencent/hy4-preview가 있습니다. 여기에는 미리보기의 속도 제한된 무료 티어가 포함되며, 작성 시점 기준으로 GA 빌드는 목록에 없습니다. 그렇지 않은 것처럼 암시하기보다는 분명히 말할 만합니다: 이 글에서 다루는 모델은 아직 이곳에서 라우팅할 수 없습니다.

프리뷰가 제공하는 것은 GA가 출시되기 전에 결정을 내릴 수 있는 방법입니다. 둘은 백본과 가격을 공유하므로, 비전이나 데스크톱 제어 문제로 프리뷰에서 실패하는 워크로드는 GA가 필요한 워크로드이고, 추론 품질에서 실패하는 워크로드는 GA의 효율성 주장을 테스트할 가치가 있는 워크로드입니다. 지난주에 했던 작업에 프리뷰를 실행해 보세요. 호출당 토큰이 아니라 완료된 작업당 토큰을 측정하면, 재무 패널이 제공하는 것보다 GA의 가치를 더 잘 추정할 수 있습니다.

GA가 카탈로그에 출시되면 두 번째 계약이 아니라 동일한 키에서 모델 문자열만 바뀌는 것이며, 프리뷰로 자동 페일오버되는 가중치 기반 슬라이스는 오늘 아침에 배포된 빌드에 프로덕션 경로를 걸지 않고도 시험해 볼 수 있는 저렴한 방법입니다. 패스스루 가격 모델에서는 Tencent의 정가가 곧 지불 금액이므로, 프로모션 요율이 적용될 때는 여기에도 적용됩니다.

무엇을 볼까요?

이번 출시가 남긴 미해결 질문들을 정리할 세 가지가 있다. 첫째는 가중치 공개 날짜와 라이선스다. 그것이 오픈 모델과 오픈워싱된 모델을 가르는 기준이다. 둘째는 독립 평가다. 이 글의 모든 수치는 Tencent에서 나왔고, 다른 자료가 없기 때문에 프리뷰의 8개월 된 표가 대리 지표로 쓰이고 있다. 셋째는 Hy4 Flash다. 같은 성능에 더 저렴하고 더 빠른 형제 모델이라면 플래그십보다 라우팅 계산을 더 크게 바꿀 것이기 때문이다.

그때까지 Tencent Hy4에 대한 올바른 설명은 좁고도 정확하다. 즉, 비전과 컴퓨터 사용 기능을 갖춘 일반 제공(GA) API 모델이고, 프리뷰와 동일한 가격으로 책정되었으며, 공급업체의 근거 자료를 바탕으로 판매되고, 오픈 모델이 되기 위해 필요한 서류 작업을 기다리고 있다.