Tencent Hy4 is nu algemeen beschikbaar met Vision en Computer Use — en zonder benchmarktabel

Tencent Hy4 werd op 4 november 2026 algemeen beschikbaar en is het eerste model in de Hunyuan-lijn dat een afbeelding kan lezen en een desktop kan aansturen. Wat Tencent er niet bij heeft geleverd, is bewijs van het soort dat Tencent Hy4 Preview in augustus verkocht: geen Terminal-Bench-regel, geen SWE-bench-regel, geen modelkaart. De release zet in plaats daarvan in op interne taaksuites, een financieel panel van 213 experts en een vergelijking van hallucinatiepercentages. Het meest capabele Hy-model tot nu toe is op de lanceringsdag ook het minst gedocumenteerde.

Dat is geen argument om het te negeren. De gepubliceerde scores van de preview zijn nog steeds de beste beschikbare proxy voor de familie, Tencent zegt dat de GA-build ze verslaat op de workloads waarvoor hij is getraind, en de prijs bleef gelijk. Maar het verandert wel hoe je de aankondiging moet lezen: als een capaciteitsclaim met een releasedatum, niet als een gemeten release. Dit artikel scheidt de drie dingen die Tencent daadwerkelijk heeft geleverd — vision, computergebruik en een goedkopere chain of thought — van de drie die het heeft beloofd en niet heeft geleverd.

Wat is er eigenlijk nieuw in de GA-build?

Tencent beschrijft drie toevoegingen, en alleen de eerste twee zijn op de eerste dag zichtbaar voor een gebruiker.

Visie. Hy4 verwerkt nu fijnmazige beeldverwerking, complexe grafiekanalyse en wiskundig redeneren over diagrammen, waarbij perceptie, redenering en tool-aanroepen worden gecombineerd. De demo van Tencent is een luchtfoto van 2,8 gigapixel waarin het model een dakonderdeel van twee meter lokaliseert — een taak die net zozeer een demonstratie van het contextvenster als van visie is, aangezien de afbeelding in tegels moet worden verdeeld en gevolgd zonder de query te verliezen. Beschouw de demo als een leveranciersillustratie; er is geen gepubliceerde visuele benchmark aan verbonden.

Computergebruik. Het model kan een scherm bedienen via muis en toetsenbord en kan een opdrachtregel combineren met een grafische interface. Tencent zegt dat het specifiek is getraind voor Blender, CAD en langdurige taken over meerdere applicaties, en dat het draait in een sandbox gebouwd op Tencent Clouds Agent Runtime met enkele honderden geïnstalleerde applicaties. Dit is de belangrijkste toevoeging, omdat het de eerste keer is dat de Hy-lijn aanspraak maakt op autonomie over een desktop in plaats van over een tool-schema.

Een kortere gedachteketen. De preview werd geleverd met twee erkende gebreken: hij redeneerde langer dan nodig bij moeilijke taken en verifieerde zijn eigen werk te veel. Tencent zegt dat de GA-build de efficiëntie van de gedachteketen en het opvolgen van instructies verbetert, evenals het begrip van lange documenten en diepgaand onderzoek. Die bewering is testbaar op een manier waarop de visiedemo dat niet is — het aantal tokens per taak is meetbaar — maar Tencent heeft geen tokencijfers voor en na gepubliceerd.

Het onderliggende model is ongewijzigd, althans op papier. De GA-aankondiging herhaalt de parameters of de contextlengte niet; de cijfers die de ronde doen, zijn die van de preview: 770 miljard totale parameters, met 49 miljard geactiveerd per token, en een contextvenster van 1.048.576 tokens. Omdat Tencent geen nieuwe architectuurbeschrijving heeft gepubliceerd, is de redelijke interpretatie dat dit dezelfde backbone is met aanzienlijk meer pre-training en post-training erbovenop, plus welke vision-encoder het multimodale pad dan ook vereiste — een component die Tencent niet heeft beschreven.

De cijfers die Tencent wél publiceerde, en wat ze waard zijn

Geen van deze zijn onafhankelijk, en geen ervan zijn gestandaardiseerde openbare benchmarks. Het zijn Tencent's eigen taaksuites en expertpanels, waardoor ze nuttig zijn voor richting en zwak voor rangschikking.

• Spelontwikkeling — Tencent rapporteert +19,1% voor zijn GameDev-suite en +9,8% voor GameLogic ten opzichte van de preview. Beide zijn interne suites zonder gepubliceerde itemaantallen.

• Financiën, expertpanel — 213 experts, van wie 153 van buiten Tencent, ongeveer 70% met vijf of meer jaar ervaring, die 579 echte financiële taken beoordeelden. Hy4 scoorde gemiddeld 3,04 tegenover Kimi K3.1 Pro met 2,68, GLM-5.3 met 2,68 en DeepSeek V4.1 Flash 1017 met 2,97. Tencent concludeert dat het op dit panel de eerste is onder de open modellen.

• Hallucinatie — een gemelde daling van 15,76% naar 5,45%, waarbij gokgerelateerde fouten afnamen van 23,1% naar 5,6%. De methodologie is niet gepubliceerd; beschouw de omvang van de verbetering als een bewering, niet als een meting.

• Onderzoeksworkloads — de IRAB-evaluatie van 讯兔科技 wordt genoemd op +12,03 procentpunt ten opzichte van de preview, en de eigen BioExperimentBench-score van Tencent is 30,4 van de 100. Bij dat laatste getal is het waard even stil te staan: het is de enige absolute score in de publicatie die niet flatteus is, en het suggereert dat het biologiewerk nog vroeg is.

• Trainingsefficiëntie — Tencent zegt dat het model heeft meegeholpen bij het optimaliseren van zijn eigen trainingspijplijn, waardoor de end-to-end doorvoer met 20,1% steeg. Dit is een uitspraak over het cluster van Tencent, niet over het model dat je zou aanroepen.

Dat de augustustabel ontbreekt, is juist het opvallende deel. Toen de preview uitkwam, publiceerde Tencent Terminal-Bench 2.1 op 85,4, DeepSWE op 64,3, SWE-bench Pro op 65,7, Toolathlon-Verified op 74,1 en APEX-Agents op 37,1 — de rijen die het geloofwaardig maakten voor mensen die blindpanel-scores niet vertrouwen. Het GA-bericht werkt none van die cijfers bij. Of dat komt doordat de cijfers minder zijn verbeterd dan de marketing nodig heeft, of doordat het bedrijf ze bewaart voor de system card die het heeft beloofd, is onbekend. Tot een van die twee verschijnt, is de eerlijke positie dat de GA-build geen vergelijkbaar openbaar bewijs heeft.

De prijs is niet veranderd, en de korting is groter dan de prijs.

Tencent heeft de tariefkaart van de preview aangehouden. Op de Singapore-endpoint is dat $0,834 per miljoen inputtokens, $2,501 per miljoen output en $0,042 per miljoen cachehits; op de mainland-tariefkaart is dat ¥6, ¥18 en ¥0,3. Een capabeler model tegen een ongewijzigde prijs is de juiste manier om een opvolger uit te brengen, en het haalt de prijs volledig uit de upgradebeslissing.

De aankondiging voor het vasteland voegt daarbovenop een reeks promoties toe, en de voorwaarden zijn van belang omdat ze op verschillende tijdstippen verlopen:

Standaard API-aanroepen tegen 50% tot en met 31 december 2026, waardoor de effectieve lijst ongeveer $0,417 voor input en $1,25 voor output bedraagt zolang het duurt.

• Token Plan-abonnementen met 75% korting tot en met 18 november 2026.

• Gratis quotum binnen WorkBuddy en CodeBuddy tot en met 12 november 2026.

Dat zijn promotietarieven met einddatums, niet de lijstprijs, en ze worden aangekondigd voor de vastelandmarkt. Reken met $0,834 en $2,501 en beschouw de korting als opwaarts potentieel. Het cachetarief is het tarief dat zich opstapelt: bij $0,042 per miljoen is het opnieuw lezen van een groot document bij elke ronde van een agentlus goedkoper op Hy4 dan op het eigen Hy3 van Tencent, dat $0,059 rekent. Een model dat vierenhalf keer zoveel kost per nieuw invoertoken, kost minder per gecacht token.

De gewichten zijn nog steeds een belofte

Dit is het onderdeel dat bepaalt of de release van belang is voor iedereen die geen inference wil huren.

Tencent Hy4 Preview is uitgebracht onder Apache 2.0 met volledige gewichten, een FP8-variant en kant-en-klare recepten voor vLLM en SGLang. Iedereen kan het vandaag downloaden. Over de GA-build zegt Tencent alleen dat het van plan is de modelgewichten open te stellen en een systeemkaart te publiceren met uitgebreidere veiligheidsevaluaties, met ecosysteemondersteuning van de vLLM- en SGLang-community's en Inferact. Geen datum, geen licentie, geen repository. Een controle van de Hugging Face-organisatie van Tencent op de lanceerdag vindt de preview en het bijbehorende FP8-checkpoint, en geen GA-repository.

Dat is een echte beperking, niet slechts een formaliteit. Een mixture-of-experts-model met 770B parameters is sowieso niet iets dat de meeste teams zelf hosten — de FP8-checkpoint is ruim meer dan 700 GB groot, en om het te serveren is een cluster met meerdere nodes nodig. Maar de licentie bepaalt of een bedrijf het model kan fine-tunen, distilleren of in een gereguleerde omgeving kan draaien, en tot die er is, is de GA-build alleen via API beschikbaar. Tencent heeft Hy4 Flash ook aangekondigd als binnenkort beschikbaar, gericht op kosten en snelheid; dat is het model dat de meeste teams eigenlijk zouden willen voor werk met grote volumes.

Wat je vandaag kunt uitvoeren

De catalogus van OrcaRouter bevat tencent/hy3 en tencent/hy4-preview, inclusief een gratis tier van de preview met snelheidsbeperking, en de GA-build staat op het moment van schrijven niet in de catalogus. Dat kun je maar beter ronduit zeggen in plaats van anders te suggereren: het model waar dit artikel over gaat is hier nog niet routeerbaar.

Wat de preview je wel biedt, is een manier om de beslissing te nemen voordat de GA arriveert. De twee delen een backbone en een prijs, dus een workload die op de preview faalt vanwege beeldverwerking of desktopbesturing, is degene die de GA nodig heeft; een workload die faalt op redeneerkwaliteit is degene waarbij de efficiëntieclaims van de GA het testen waard zijn. Draai de preview op een taak die je vorige week hebt gedaan, meet tokens per voltooide taak in plaats van tokens per aanroep, en je hebt een betere schatting van de waarde van de GA dan het financiële panel biedt.

Wanneer de GA in de catalogus komt, is het een wijziging van de model-string op dezelfde key in plaats van een tweede contract, en een gewogen slice met automatische failover terug naar de preview is de goedkope manier om het uit te proberen zonder een productiepad te verwedden op een build die vanmorgen is uitgeleverd. Het pass-through-prijsmodel betekent dat de lijstprijs van Tencent is wat je betaalt, dus het promotietarief geldt, wanneer het van toepassing is, ook hier.

Wat te kijken

Drie dingen zullen de vragen beslechten die deze lancering onbeantwoord heeft gelaten. Het eerste is een gewichtendatum en een licentie — dat is wat een open model onderscheidt van een 'open-washed' model. Het tweede is een onafhankelijke evaluatie: elk cijfer in dit artikel is afkomstig van Tencent, en de acht maanden oude tabel uit de preview wordt als proxy gebruikt omdat er niets anders bestaat. Het derde is Hy4 Flash, want een goedkoper, sneller verwant model met dezelfde capaciteiten zou de routeringswiskunde meer veranderen dan het vlaggenschip.

Tot die tijd is de juiste beschrijving van Tencent Hy4 beperkt en accuraat: een algemeen beschikbaar API-model met vision en computer use, identiek geprijsd aan de preview, verkocht op basis van leveranciersbewijs, en wachtend op de paperassen die het open zouden maken.