Tencent Hy4 стал общедоступным (GA) с поддержкой компьютерного зрения и управления компьютером — и без таблицы бенчмарков.

Tencent {{1}}Hy4{{/1}} стала общедоступной 4 ноября 2026 года, и это первая модель в линейке Hunyuan, которая умеет считывать изображение и управлять рабочим столом. Чего Tencent не выпустила вместе с ней, так это доказательств того типа, которые обеспечили успех Tencent {{2}}Hy4 Preview{{/2}} в августе: ни результатов Terminal-Bench, ни результатов SWE-bench, ни карточки модели. Вместо этого в анонсе на первом месте внутренние наборы задач, финансовая панель из 213 экспертов и сравнение частоты галлюцинаций. Самая мощная модель Hy на сегодняшний день также в день запуска является наименее документированной.

Это не аргумент в пользу того, чтобы это игнорировать. Опубликованные оценки предварительной версии по-прежнему остаются лучшим доступным прокси для семейства; Tencent утверждает, что GA-сборка превосходит их на рабочих нагрузках, для которых она обучалась, а цена не изменилась. Но это меняет то, как следует читать анонс: как заявление о возможностях со сроком выпуска, а не как измеренный релиз. В этом материале три вещи, которые Tencent фактически выпустила — зрение, использование компьютера и более дешёвая цепочка рассуждений — отделяются от трёх, которые она обещала, но не предоставила.

Что на самом деле нового в сборке GA?

Tencent описывает три дополнения, и только первые два видны пользователю с первого дня.

Зрение.Hy4 теперь справляется с мелкодетальной обработкой изображений, анализом сложных графиков и математическими рассуждениями по диаграммам, сочетая восприятие, рассуждение и вызовы инструментов. Демонстрация Tencent — это аэрофотоснимок размером 2,8 гигапикселя, на котором модель находит двухметровый элемент крыши; эта задача в равной мере демонстрирует контекстное окно и возможности зрения, поскольку изображение приходится разбивать на фрагменты и отслеживать, не теряя запрос. Воспринимайте демонстрацию как иллюстрацию от вендора; опубликованного визуального бенчмарка к ней нет.

Использование компьютера. Модель может управлять экраном с помощью мыши и клавиатуры, а также сочетать командную строку с графическим интерфейсом. Tencent утверждает, что она специально обучена для Blender, CAD и длительных задач с переключением между приложениями, и что она работает в песочнице, построенной на Agent Runtime облачной платформы Tencent Cloud, с установленными несколькими сотнями приложений. Это более значимое дополнение, поскольку впервые линейка Hy заявляет о возможностях управления рабочим столом, а не только схемой инструментов.

Более короткая цепочка рассуждений. Предварительная версия вышла с двумя признанными недостатками: она рассуждала дольше, чем необходимо, на сложных задачах и чрезмерно проверяла собственную работу. Tencent утверждает, что GA-сборка повышает эффективность цепочки рассуждений и следование инструкциям, а также понимание длинных документов и глубокое исследование. Это утверждение можно проверить так, как нельзя проверить демонстрацию возможностей компьютерного зрения, — количество токенов на задачу поддаётся измерению, — но Tencent не опубликовала никаких данных о количестве токенов до и после.

Сама модель под этим не изменилась — по крайней мере на бумаге. Анонс GA не повторяет параметры или длину контекста; фигурирующие цифры относятся к preview-версии: 770 млрд общих параметров при 49 млрд активируемых на токен и окно контекста на 1 048 576 токенов. Поскольку Tencent не опубликовала новое описание архитектуры, разумно предположить, что это та же основа, но с существенно большим объёмом предобучения и постобучения поверх, плюс тот визуальный кодировщик, который потребовался для мультимодального пути, — компонент, который Tencent не описала.

Цифры, которые Tencent всё же опубликовала, и чего они стоят

Ни один из них не является независимым, и ни один не представляет собой стандартизированный публичный бенчмарк. Это собственные наборы задач и экспертные панели Tencent, что делает их полезными для определения направления и слабыми для ранжирования.

• Разработка игр — Tencent сообщает о росте на 19,1% по набору GameDev и на 9,8% по GameLogic по сравнению с предварительным прогнозом. Оба набора являются внутренними, и количество позиций в них не публикуется.

• Финансы, экспертная панель — 213 экспертов, 153 из них из-за пределов Tencent, примерно у 70% пять или более лет опыта; оценивались 579 реальных финансовых задач. Hy4 в среднем набрал 3,04 против Kimi K3.1 Pro — 2,68, GLM-5.3 — 2,68 и DeepSeek V4.1 Flash 1017 — 2,97. Tencent делает вывод, что модель занимает первое место среди открытых моделей на этой панели.

• Галлюцинации — {{1}}заявленное снижение с 15,76% до 5,45%, при этом ошибки, связанные с догадками, снизились с 23,1% до 5,6%{{/1}}. {{2}}Методология не опубликована; рассматривайте масштаб улучшения как заявление, а не как измерение.{{/2}}

• Исследовательские нагрузки — оценка IRAB от 讯兔科技 приводится как +12,03 процентного пункта к предварительной версии, а собственный результат Tencent в BioExperimentBench составляет 30,4 из 100. На последнем числе стоит остановиться: это единственная абсолютная оценка в релизе, которая не льстит, и она говорит о том, что биологическая работа находится на раннем этапе.

• Эффективность обучения — Tencent заявляет, что модель участвовала в оптимизации собственного тренировочного пайплайна, повысив сквозную пропускную способность на 20,1%. Это утверждение о кластере Tencent, а не о модели, к которой вы бы обратились.

Отсутствие августовской таблицы — самая примечательная деталь. Когда вышла предварительная версия, Tencent опубликовала Terminal-Bench 2.1 с результатом 85,4, DeepSWE — 64,3, SWE-bench Pro — 65,7, Toolathlon-Verified — 74,1 и APEX-Agents — 37,1; именно эти строки сделали её убедительной для людей, которые не доверяют оценкам слепых панелей. В публикации о GA ни одна из них не обновлена. Неизвестно, связано ли это с тем, что показатели улучшились меньше, чем требуется для маркетинга, или с тем, что компания приберегает их для обещанной системной карты. Пока не появится что-либо из этого, честная позиция такова: у GA-сборки нет сопоставимых публичных доказательств.

Цена не изменилась, а скидка больше цены.

Tencent сохранила тарифную сетку предварительной версии. На сингапурском эндпоинте это $0,834 за миллион входных токенов, $2,501 за миллион выходных и $0,042 за миллион попаданий в кэш; в тарифной сетке для материкового Китая — ¥6, ¥18 и ¥0,3. Более способная модель по неизменной цене — правильный способ выпустить преемника, и это полностью убирает цену из решения об обновлении.

Объявление для материковой части добавляет сверху пакет промоакций, и условия важны, поскольку сроки их действия истекают в разное время:

• Стандартные вызовы API со скидкой {{1}}50%{{/1}} до 31 декабря 2026 года, что делает действующий прайс-лист примерно {{2}}$0.417 за вход и $1.25 за выход{{/2}}, пока это предложение действует.

Подписки на Token Plan со скидкой 75% до 18 ноября 2026 года.

• Бесплатная квота в WorkBuddy и CodeBuddy до 12 ноября 2026 г. включительно.

Это промо-тарифы с датами окончания, а не прайс-лист, и они анонсированы для материкового рынка. Бюджет рассчитывайте исходя из $0.834 и $2.501, а скидку считайте дополнительным плюсом. Именно тариф на кэш даёт накопительный эффект: при $0.042 за миллион повторное чтение большого документа на каждом шаге цикла агента обходится дешевле на Hy4, чем на собственной Hy3 от Tencent, которая берёт $0.059. Модель, которая стоит в четыре с половиной раза дороже за новый входной токен, стоит меньше за кэшированный.

Веса — по-прежнему обещание.

Это та часть, которая определяет, важен ли этот релиз для тех, кто не хочет арендовать инференс.

Tencent Hy4 Preview выпущен под лицензией Apache 2.0 с полными весами, FP8-вариантом и готовыми рецептами для vLLM и SGLang. Любой может скачать его уже сегодня. Что касается GA-сборки, Tencent лишь говорит, что планирует открыть веса модели и опубликовать системную карту с более полными оценками безопасности при поддержке экосистемы со стороны сообществ vLLM и SGLang и Inferact. Ни даты, ни лицензии, ни репозитория. Проверка организации Tencent на Hugging Face в день запуска обнаруживает preview и его FP8-чекпоинт, но не GA-репозиторий.

Это реальное ограничение, а не формальность. Модель mixture-of-experts с 770 млрд параметров большинство команд всё равно не разворачивают у себя — FP8-чекпоинт весит более 700 ГБ, а для её обслуживания нужен многоузловой кластер. Но именно лицензия определяет, может ли компания дообучать, дистиллировать или запускать модель в регулируемой среде, и пока её нет, GA-сборка доступна только через API. Tencent также анонсировала скорый выпуск Hy4 Flash, ориентированного на экономичность и скорость, — именно эту модель большинство команд действительно хотели бы для работы с большими объёмами.

Что можно запустить сегодня

В каталоге OrcaRouter представлены tencent/hy3 и tencent/hy4-preview, включая бесплатный тариф preview с ограничением скорости, а GA-сборка на момент написания не указана. Об этом стоит сказать прямо, а не намекать на обратное: модель, о которой эта статья, пока недоступна для маршрутизации здесь.

Что preview действительно даёт вам — это способ принять решение до выхода GA. У них общая основа и цена, поэтому рабочая нагрузка, которая проваливается на preview из-за зрения или управления рабочим столом, — это та, для которой нужен GA; рабочая нагрузка, которая проваливается по качеству рассуждений, — это та, где заявления GA об эффективности стоит проверить. Запустите preview на задаче, которую вы выполняли на прошлой неделе, измеряйте токены на завершённую задачу, а не токены на вызов, и вы получите более точную оценку ценности GA, чем даёт финансовая панель.

Когда GA появится в каталоге, это будет изменение строки модели на том же ключе, а не второй контракт, и взвешенная доля с автоматическим переключением при сбое обратно на preview — дешёвый способ попробовать это, не ставя production-путь на сборку, выпущенную сегодня утром. Модель сквозной тарификации означает, что вы платите по прайс-листу Tencent, поэтому акционный тариф, когда он применяется, действует и здесь.

Что посмотреть

Три вещи снимут вопросы, оставшиеся открытыми после этого запуска. Первая — дата публикации весов и лицензия: именно это отличает открытую модель от модели, лишь выдающей себя за открытую. Вторая — независимая оценка: все числа в этой статье взяты у Tencent, а восьмимесячная таблица из превью используется как прокси, потому что больше ничего нет. Третья — Hy4 Flash: более дешёвый и быстрый собрат с теми же возможностями изменил бы математику маршрутизации сильнее, чем флагман.

До тех пор верное описание Tencent Hy4 остаётся узким и точным: общедоступная API-модель со зрением и управлением компьютером, по той же цене, что и её предварительная версия, продаваемая на основании данных вендора и ожидающая оформления документов, которые сделали бы её открытой.