Hy4 preview는 Tencent의 최신 전문가 혼합(Mixture-of-Experts) 플래그십입니다: 총 770B 파라미터, 토큰당 49B 활성화, 78개 레이어, 256개의 라우팅된 전문가 + 1개의 공유 전문가, 1M 토큰 컨텍스트 창을 갖추고 있습니다. 코딩 에이전트, 복잡한 도구 사용 워크플로, 생산성 작업을 위해 만들어진 텍스트 전용 모델이며, 추측 디코딩을 위한 네이티브 MTP 레이어를 갖추고 있습니다. 추론은 세 가지 수준(high, low, none)으로 구성할 수 있고 기본값은 high이므로, 수학, 코딩, 분석을 위한 깊은 사고 연쇄(chain-of-thought) 모델로 실행하거나 지연 시간이 중요할 때 바로 답변할 수 있습니다. 네이티브 도구 호출, 구조화된 출력, 전체 샘플링 파라미터 세트를 지원하며, Tencent는 temperature 0.9와 top_p 1.0을 권장합니다. Tencent는 이를 소프트웨어 엔지니어링, 사무 및 데이터 분석, 게임 프로토타이핑, 과학 연구에 포지셔닝하며, 내부 블라인드 평가(전문가 163명, 엔지니어링 작업 203개)에서 Hy4 preview가 GLM 5.3의 2.92, Kimi K3의 2.94를 상대로 평균 2.99를 기록했다고 보고합니다. 프리뷰 릴리스로서 Tencent는 추론에 필요 이상으로 오래 걸리는 점과 자체 작업을 과도하게 검증하는 점 등 알려진 미흡한 부분이 있다고 밝힙니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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| 입력 / 1M tokens | $0.834 |
|---|---|
| 출력 / 1M tokens | $2.501 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.042 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@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