Tencent Hy4 vs Tencent Hy4 Preview: O modelo mais novo é o menos aberto

O Tencent Hy4 Preview tem licença Apache 2.0, 770 bilhões de parâmetros que você pode baixar do Hugging Face hoje, e um apêndice de benchmarks com oito linhas de números publicados. O Tencent Hy4, lançado em 4 de novembro de 2026, tem visão, uso de computador e uma cadeia de raciocínio mais curta — e nada dessa papelada. Seus pesos são anunciados como um plano, sua licença não é declarada, e seu model card não existe. Na linha Hunyuan, o número da versão subiu e a abertura desceu, o que torna isto menos uma comparação de atualização de rotina do que uma pergunta sobre qual artefato você está realmente escolhendo.

Eles são da mesma família, do mesmo tamanho e, hoje, do mesmo preço. Essa combinação é incomum o bastante para merecer ser dita sem rodeios: a Tencent está vendendo um modelo melhor pelo mesmo dinheiro, ao mesmo tempo que libera menos dele. Se isso é um problema depende inteiramente de você pretender executar os pesos por conta própria.

Mesmo backbone, mais uma execução de treinamento

A Tencent não publicou uma nova descrição de arquitetura para a versão GA e não reiterou a contagem de parâmetros no lançamento. Os números que continuam em circulação são os da prévia: 770B parâmetros totais, 49B ativados por token, 78 camadas com uma primeira camada densa e 77 camadas de mistura de especialistas com 256 especialistas roteados mais um compartilhado, roteamento top-8, um contexto de 1.048.576 tokens e uma camada de predição multi-token de 10B com 0,7B ativos.

O anúncio de GA apresenta a diferença como escala no pré-treinamento e no pós-treinamento, e não como um novo design, e descreve o resultado como o maior ganho de uma geração para outra já medido pela Tencent. Isso é consistente com o que a empresa fez entre o HY3 e o Hy4 e com a forma como a prévia foi construída. O único componente que não pode ser transferido sem alterações é o caminho de visão — a compreensão de imagens exige um encoder que um checkpoint apenas de texto não possui —, e a Tencent não disse nada sobre seu tamanho, seus dados de treinamento ou se ele é um modelo separado acoplado. Até que apareça um model card, trate “mesmo backbone mais visão” como uma inferência, não como uma divulgação.

As três coisas que você pode testar hoje

Visão. A versão GA lê imagens detalhadas, gráficos complexos e diagramas usados para raciocínio matemático, combinando percepção com chamadas de ferramentas. A demonstração da Tencent é uma fotografia aérea de 2,8 gigapixels na qual o modelo encontra um componente de telhado de dois metros — em parte um resultado de visão, mas principalmente uma demonstração de que uma janela de um milhão de tokens pode conter uma imagem em mosaico e uma consulta ao mesmo tempo. A prévia não consegue fazer isso de forma alguma; é texto que entra, texto que sai.

Uso do computador. O modelo pode controlar um desktop por meio de mouse e teclado e combinar uma linha de comando com uma interface gráfica, com treinamento específico para Blender, CAD e tarefas de longo horizonte entre aplicativos. A Tencent o executa em um sandbox construído sobre seu próprio Agent Runtime, com várias centenas de aplicativos instalados. Este é o maior distanciamento em relação à prévia, que foi criada para esquemas de ferramentas em vez de telas.

Eficiência do raciocínio em cadeia. A prévia foi lançada com dois problemas documentados: raciocinava por mais tempo que o necessário em tarefas difíceis e verificava demais as próprias respostas. Ambos foram reconhecidos na própria ficha do modelo, o que é incomumente franco e tornou a prévia mais difícil de usar em produção do que suas pontuações de benchmark sugeriam. A Tencent diz que a versão GA encurta o raciocínio e melhora o seguimento de instruções. Esta é a afirmação que mais vale a pena testar, porque é a que muda os tokens por tarefa concluída — e a Tencent não publicou contagens de tokens antes e depois.

O delta que a Tencent publicou

Não há apêndice de benchmark de GA. A comparação divulgada pela Tencent é contra a preview, em suas próprias suítes, e é mais escassa do que o próprio material de lançamento da preview.

• Desenvolvimento de jogos — GameDev +19,1% e GameLogic +9,8% em relação à prévia, em suítes internas sem contagens de itens publicadas.

Finanças — um painel de 213 especialistas, 153 deles externos, que avaliou 579 tarefas financeiras reais, coloca o Hy4 em 3,04, contra 2,68 tanto para o Kimi K3.1 Pro quanto para o GLM-5.3, e 2,97 para o DeepSeek V4.1 Flash 1017.

• Alucinação — afirmada como queda de 15,76% para 5,45%, com erros relacionados a suposições de 23,1% para 5,6%. Metodologia não publicada.

• Pesquisa — A avaliação IRAB da 讯兔科技 é citada em +12,03 pontos percentuais acima da prévia; a pontuação da Tencent no BioExperimentBench é 30,4 de 100, que é o número absoluto menos lisonjeiro no comunicado.

Compare isso com o que a prévia publicou em 28 de agosto: Terminal-Bench 2.1 em 85,4; DeepSWE em 64,3; SWE-bench Pro em 65,7; SWE-bench Multilingual em 82,9; Toolathlon-Verified em 74,1; OneMillionBench com ferramentas em 65,4; SWE Atlas Refactoring em 53,3; e APEX-Agents em 37,1. Essas linhas são o que tornou a prévia legível para qualquer pessoa fora da Tencent. A versão GA não atualiza uma única delas, portanto não há como dizer se a build GA é melhor que a prévia em engenharia de software, apenas que é melhor em painéis de desenvolvimento de jogos e de finanças.

O que a prévia ainda tem que a GA não tem

Quatro coisas, e cada uma delas é uma capacidade prática, e não uma tecnicalidade.

Os próprios pesos. A prévia e sua variante FP8 estão no Hugging Face, ModelScope, GitCode e CNB sob Apache 2.0. O repositório foi criado em 27 de agosto de 2026 e havia acumulado cerca de 11.500 downloads até o dia de lançamento da versão GA. Não há repositório GA.

Uma licença que permite o trabalho. O Apache 2.0 permite uso comercial, modificação, ajuste fino e redistribuição sem limite de receita e sem cláusula de uso aceitável além da concessão de patente. A Tencent diz que um cartão de sistema com avaliações de segurança mais completas está por vir para a versão GA e que o lançamento responsável cobrirá riscos cibernéticos e biológicos. Esse tipo de linguagem geralmente precede uma licença mais restritiva, e ainda não há como saber.

Receitas de serving. A prévia vem com instruções de implantação para vLLM e SGLang e um conjunto publicado de padrões de amostragem — temperature 0.9, top_p 1.0, reasoning effort com padrão alto e um modo no-think disponível. A versão GA nomeou vLLM e SGLang como parceiros do ecossistema sem publicar receitas, e visão e uso de computador precisarão de caminhos de serving que a prévia somente texto nunca precisou.

Um registro de benchmark auditável.Qualquer que seja o viés do fornecedor no apêndice da prévia, trata-se de um conjunto fixo de linhas que qualquer pessoa pode executar contra o checkpoint e contestar. A build GA ainda não tem esse registro.

Qual artefato escolher

O preço é idêntico, então o custo não decide. Na lista de Singapura, ambos são $0.834 por milhão de tokens de entrada, $2.501 por milhão de saída e $0.042 por milhão de entrada em cache; no cartão da China continental, ambos são ¥6, ¥18 e ¥0.3. A Tencent manteve explicitamente a tarifa inalterada para o lançamento GA, o que é o argumento mais forte a seu favor: mais capacidade, mesma fatura.

Escolha a prévia quando os pesos são o que importa. Implantação on-premises, dados regulamentados, ajuste fino, destilação ou um modelo de custos que pressupõe que você mesmo faz a hospedagem — nada disso está disponível para a versão GA, e a prévia é um modelo de 770B genuinamente capaz, e não um teaser capenga. Um checkpoint Apache 2.0 que roda no seu próprio cluster é uma classe de ativos diferente de um endpoint de API, e nenhuma pontuação de benchmark fecha essa lacuna.

Escolha a build GA quando o ponto é a modalidade. Compreensão de imagens, controle do desktop e trabalho de longo horizonte entre aplicações não existem em lugar nenhum na prévia. Se a tarefa envolve uma captura de tela, um gráfico, um arquivo CAD ou um clique, o modelo mais antigo não é um substituto mais barato — ele simplesmente não consegue realizar o trabalho.

Para todos os outros — cargas de trabalho de texto dentro de um contexto de um milhão de tokens, chamadas via API —, a resposta honesta é que a versão GA provavelmente é melhor, e ninguém consegue provar isso ainda. As alegações de eficiência são o motivo para migrar cedo, porque um modelo que deixa de verificar excessivamente a própria saída reduzirá os tokens de saída por tarefa, e isso é uma melhoria de custo que a tabela de preços não mostra. Teste isso nas suas próprias tarefas com as contagens de tokens registradas, não no painel financeiro.

FAQ

Os pesos da GA serão o mesmo checkpoint que o preview?

Não. A Tencent descreve a versão GA como uma execução de pré-treinamento e pós-treinamento substancialmente maior, não como um relançamento da prévia, e um modelo com capacidade de visão precisa de componentes que o checkpoint somente texto não contém. O que é desconhecido é quanto da prévia sobrevive nela. A Tencent não disse se o ponto de partida da GA foi o checkpoint da prévia ou um anterior, o que importa se você está tentando prever o comportamento de ajuste fino a partir dos resultados publicados da prévia.

O Tencent Hy4 Preview está sendo descontinuado?

Nenhuma desativação foi anunciada. A prévia permanece no Hugging Face sob Apache 2.0, e duas entradas do catálogo do OrcaRouter ainda a servem, incluindo um nível gratuito com limite de taxa e custo zero para a carteira. A Tencent posicionou a versão GA como a sucessora de produção pelo mesmo preço, o que, na prática, tende a deixar implantações de prévia à deriva em vez de removê-las — os pesos continuam disponíveis para download, as receitas continuam publicadas, e o modelo silenciosamente deixa de ser aquele que qualquer pessoa usa como benchmark.

A versão GA custa mais para imagens?

A Tencent não publicou um preço separado para imagens, então a tarifa publicada é por token entre modalidades. Isso é menos tranquilizador do que parece: entradas de imagem são tokenizadas, e o número de tokens que um gráfico ou captura de tela consome não é divulgado. Uma imagem densa de página pode custar muito mais do que sua contagem de caracteres sugere. Meça isso com suas próprias entradas antes de presumir que a tarifa de texto se aplica de forma direta.

Posso rodar a build GA localmente?

Hoje não. Sem pesos, sem licença, sem repositório. Mesmo quando forem disponibilizados, um modelo de mistura de especialistas de 770B em FP8 tem mais de 700GB e exige um cluster de vários nós, então "pesos abertos" aqui significa auto-hospedável por uma organização com infraestrutura robusta, não por uma estação de trabalho. Se a execução local for o requisito, a prévia é a única opção da família e continuará assim até a Tencent publicar.

A diferença que importa não é a pontuação.

O enquadramento da Tencent é que este é o primeiro modelo Hy a alcançar o nível superior dos modelos de código aberto. A afirmação é defensável em termos de capacidade e prematura em termos de abertura, porque a versão que conquistou o enquadramento de código aberto é a de agosto, e a versão vendida hoje é um produto de API com uma promessa atrelada.

Isso não é tanto hipocrisia quanto uma questão de sequenciamento. A Tencent disse que pesos e um cartão de sistema estão por vir, nomeou vLLM, SGLang e Inferact como parceiros, e lançou uma prévia sob Apache 2.0 que não era obrigada a lançar. O padrão do HY3 sugere que o lançamento acontecerá. O padrão também sugere que levará semanas, e que a licença pode não ser Apache desta vez — a linguagem de segurança no anúncio de GA é mais cautelosa do que a da prévia.

Entretanto, os dois modelos estão ambos ativos e ambos utilizáveis, e a escolha entre eles é uma escolha entre um artefato aberto e um fechado melhor pelo mesmo preço. No OrcaRouter, tencent/hy4-preview é invocável a par de tencent/hy3 numa única chave, com o preço de tabela do fornecedor repassado e sem margem, e um nível gratuito que não custa nada mas tem limite de taxa. Isso faz da pré-visualização a forma mais barata possível de avaliar a família antes de a versão GA chegar ao catálogo — mesmos pesos, mesmo preço, a uma alteração da string do modelo de distância, e sem compromisso enquanto decide se o trabalho de visão e de desktop do GA vale a licença em falta.