
Tencent Hy4 против Tencent Hy4 Preview: более новая модель менее открыта
- OrcaНОВИНКАOrcaCyber: GLM 5.3 Abliterated / Uncensored2026-11-04$3.00 / $5.00 за 1 млн токенов
- OrcaНОВИНКАOrcaCyber: Hy4 Abliterated / Uncensored2026-11-04$0.80 / $1.60 за 1 млн токенов · 131 tok/s
- orcaНОВИНКАOrca: OrcaC2 1.02026-10-303 tok/s
- OrcaНОВИНКАOrcaCyber: MiniMax M3.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-29$0.80 / $1.60 за 1 млн токенов · 99 tok/s
- OrcaНОВИНКАOrcaCyber: GLM 5.3 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-27$0.80 / $1.60 за 1 млн токенов · 106 tok/s
- OrcaНОВИНКАOrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 за 1 млн токенов · 118 tok/s
- OrcaНОВИНКАOrcaCyber: MiMo V2.6 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-26$0.80 / $1.60 за 1 млн токенов · 60 tok/s
- MoonshotНОВИНКАMoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2446Интеллект
- OrcaНОВИНКАOrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated / Uncensored2026-10-23$0.80 / $1.60 за 1 млн токенов · 86 tok/s
- minimaxMiniMax: M3.1 Flash2026-10-1929Интеллект
- OrcaOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 за 1 млн токенов · 106 tok/s
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1733Интеллект
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740Интеллект
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 за 1 млн токенов · 73 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2955Интеллект
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2854Интеллект
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 за 1 млн токенов · 181 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2228Интеллект
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2244Интеллект
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Интеллект
Tencent Hy4 Preview распространяется по лицензии Apache 2.0, содержит 770 млрд параметров, которые можно скачать с Hugging Face уже сегодня, и включает приложение с результатами бенчмарков из восьми строк опубликованных показателей. Tencent Hy4, выпущенная 4 ноября 2026 года, обладает возможностями зрения, работы с компьютером и более короткой цепочкой рассуждений — и ничего из этой документации. Её веса анонсированы лишь как план, лицензия не указана, а карточки модели не существует. В линейке Hunyuan номер версии вырос, а открытость снизилась, поэтому это уже не столько сравнение рядового обновления, сколько вопрос о том, какой именно артефакт вы на самом деле выбираете.
Они относятся к одному семейству, имеют одинаковый размер и на сегодняшний день стоят одинаково. Такое сочетание достаточно необычно, чтобы сказать об этом прямо: Tencent продаёт лучшую модель за те же деньги, но отдаёт меньше. Будет ли это проблемой, полностью зависит от того, собирались ли вы запускать веса самостоятельно.
Тот же бэкбон, ещё один прогон обучения
Tencent не опубликовала новое описание архитектуры для GA-сборки и не повторила число параметров в релизе. В обращении остаются цифры из предварительной версии: 770B общих параметров, 49B активируемых на токен, 78 слоёв — с плотным первым слоем и 77 слоями mixture-of-experts из 256 маршрутизируемых экспертов плюс один общий, маршрутизация top-8, контекст на 1 048 576 токенов и слой multi-token prediction на 10B с 0,7B активных.
Анонс GA представляет разницу как масштаб предобучения и постобучения, а не как новую архитектуру, и описывает результат как крупнейший прирост от поколения к поколению, который Tencent когда-либо измеряла. Это согласуется с тем, что компания делала между HY3 и Hy4, и с тем, как было построено превью. Единственный компонент, который нельзя перенести без изменений, — это визуальный путь: понимание изображений требует энкодера, которого нет у чисто текстового чекпойнта, — и Tencent ничего не сказала о его размере, обучающих данных или о том, является ли он отдельной моделью, приделанной сверху. Пока не появится карточка модели, рассматривайте «тот же бэкбон плюс зрение» как предположение, а не как раскрытие информации.
Три вещи, которые вы можете проверить сегодня
Компьютерное зрение. GA-сборка распознаёт изображения с мелкими деталями, сложные графики и диаграммы, используемые в математических рассуждениях, сочетая восприятие с вызовами инструментов. Демонстрация Tencent — это аэрофотоснимок разрешением 2,8 гигапикселя, на котором модель находит двухметровый элемент крыши: отчасти это результат компьютерного зрения, а главным образом — демонстрация того, что окно размером в миллион токенов может одновременно вмещать изображение, разбитое на фрагменты, и запрос. Предварительная версия этого вообще не умеет: у неё текст на входе — текст на выходе.
Использование компьютера. Модель может управлять рабочим столом с помощью мыши и клавиатуры и сочетать командную строку с графическим интерфейсом, с отдельным обучением для Blender, CAD и кросс-приложенческих задач с длинным горизонтом. Tencent запускает её в песочнице, построенной на собственном Agent Runtime с установленными несколькими сотнями приложений. Это более существенное отличие от предварительной версии, которая была построена для схем инструментов, а не для экранов.
Эффективность цепочки рассуждений. Предварительная версия поставлялась с двумя задокументированными проблемами: она рассуждала дольше, чем необходимо, на сложных задачах и чрезмерно проверяла собственные ответы. Обе были признаны в самой карточке модели, что необычайно откровенно и делало предварительную версию сложнее в использовании в продакшене, чем подразумевали её результаты бенчмарков. Tencent говорит, что сборка GA сокращает рассуждения и улучшает следование инструкциям. Это утверждение стоит проверить больше всего, потому что именно оно меняет количество токенов на выполненную задачу — а Tencent не опубликовал количество токенов до и после.
Дельта, опубликованная Tencent

Приложения с бенчмарками GA нет. Сравнение, которое опубликовала Tencent, проведено с preview-версией, на её собственных наборах тестов, и оно скуднее, чем собственные материалы запуска preview.
• Разработка игр — GameDev +19,1% и GameLogic +9,8% относительно превью, на внутренних наборах без опубликованного количества элементов.
• Финансы — панель из 213 экспертов, 153 из которых внешние, оценившая 579 реальных финансовых задач, ставит Hy4 на 3,04 против 2,68 как у Kimi K3.1 Pro, так и у GLM-5.3, и 2,97 у DeepSeek V4.1 Flash 1017.
• Галлюцинации — указано снижение с 15,76% до 5,45%, при этом ошибки, связанные с догадками, снизились с 23,1% до 5,6%. Методология не опубликована.
• Исследование — оценка IRAB от 讯兔科技 указана на уровне +12,03 процентного пункта к превью; результат Tencent в BioExperimentBench составляет 30,4 из 100 — это наименее лестное абсолютное значение в релизе.
Сопоставьте это с тем, что предварительная версия опубликовала 28 августа: Terminal-Bench 2.1 — 85,4, DeepSWE — 64,3, SWE-bench Pro — 65,7, SWE-bench Multilingual — 82,9, Toolathlon-Verified — 74,1, OneMillionBench с инструментами — 65,4, SWE Atlas Refactoring — 53,3 и APEX-Agents — 37,1. Именно эти строки сделали предварительную версию понятной для всех за пределами Tencent. В GA-релизе не обновлён ни один из них, поэтому невозможно сказать, лучше ли GA-сборка предварительной версии в разработке ПО, — можно лишь сказать, что она лучше в разработке игр и финансовых панелях.
Что по-прежнему есть в предварительной версии, чего нет в GA

Четыре вещи, и каждая из них — практическая возможность, а не техническая формальность.
Сами веса. Предварительная версия и её вариант FP8 доступны на Hugging Face, ModelScope, GitCode и CNB под лицензией Apache 2.0. Репозиторий был создан 27 августа 2026 года и набрал примерно 11 500 загрузок к дню выпуска сборки GA. Репозитория GA не существует.
Лицензия, разрешающая работу.Apache 2.0 разрешает коммерческое использование, модификацию, дообучение и перераспространение без порога выручки и без дополнительных условий допустимого использования, кроме патентной лицензии. Tencent заявляет, что для GA-сборки готовится системная карта с более полными оценками безопасности и что ответственный выпуск будет учитывать кибернетические и биологические риски. Обычно такие формулировки предшествуют более ограничительной лицензии, и пока невозможно узнать наверняка.
Рецепты обслуживания. Предварительная версия включает инструкции по развёртыванию vLLM и SGLang и опубликованный набор параметров сэмплирования по умолчанию — temperature 0.9, top_p 1.0, reasoning effort по умолчанию — high, доступен режим no-think. В GA-сборке vLLM и SGLang названы партнёрами экосистемы, но рецепты не опубликованы, а для vision и computer use потребуются пути обслуживания, которых никогда не было у текстовой предварительной версии.
Аудируемая запись бенчмарка. Какова бы ни была предвзятость вендора в приложении к предварительной версии, это фиксированный набор строк, который любой может прогнать на контрольной точке и оспорить. В GA-сборке такой записи пока нет.
Какой артефакт выбрать

Цена идентична, поэтому стоимость не решает. В сингапурском прайс-листе оба стоят $0,834 за миллион входных токенов, $2,501 за миллион выходных и $0,042 за миллион кэшированных входных; в материковом прайс-листе оба — ¥6, ¥18 и ¥0,3. Tencent явно сохранил тариф без изменений для релиза GA, и это самый сильный аргумент в его пользу: больше возможностей — тот же счёт.
Выбирайте предварительную версию, когда главное — веса. Развёртывание на собственной инфраструктуре, данные, подпадающие под регулирование, дообучение, дистилляция или модель затрат, предполагающая, что вы обслуживаете её сами, — ничего из этого не доступно в GA-сборке, а предварительная версия — это действительно полноценная модель на 770B, а не урезанная приманка. Чекпоинт под Apache 2.0, работающий в вашем собственном кластере, — это другой класс активов по сравнению с API-эндпоинтом, и никакой результат бенчмарка этот разрыв не закрывает.
Выбирайте сборку GA, когда ключевое значение имеет модальность. Понимание изображений, управление рабочим столом и длительная работа в нескольких приложениях в preview-версии отсутствуют полностью. Если задача связана со скриншотом, графиком, CAD-файлом или кликом, более старая модель — не более дешёвая замена: она вообще не справится с этой работой.
Для всех остальных — текстовых нагрузок в контексте на миллион токенов, вызываемых через API, — честный ответ таков: GA-сборка, вероятно, лучше, и пока никто не может это доказать. Заявления об эффективности — это причина переходить раньше, потому что модель, которая перестаёт чрезмерно проверять собственный вывод, сократит количество выходных токенов на задачу, а это снижение затрат, которое не отражается в тарифной карте. Проверяйте это на своих задачах с фиксацией количества токенов, а не на финансовой панели.
Часто задаваемые вопросы
Будут ли веса GA тем же чекпоинтом, что и в превью?
Нет. Tencent описывает GA-сборку как существенно более масштабный прогон предварительного и пост-обучения, а не повторный выпуск preview-версии, и модели с поддержкой зрения нужны компоненты, которых нет в чисто текстовом чекпойнте. Неизвестно лишь, какая часть preview-версии в ней сохранилась. Tencent не сообщила, была ли отправной точкой для GA чекпойнт preview-версии или более ранний, а это важно, если вы пытаетесь предсказать поведение при дообучении по опубликованным результатам preview-версии.
Выводится ли Tencent Hy4 Preview из эксплуатации?
О выводе из эксплуатации не объявляли. Превью-версия остаётся на Hugging Face под Apache 2.0, и две записи в каталоге OrcaRouter всё ещё её обслуживают, включая бесплатный тариф с ограничением частоты запросов и нулевыми расходами из кошелька. Tencent позиционирует GA-сборку как преемника для продакшена по той же цене, что на практике чаще оставляет превью-развёртывания в подвешенном состоянии, а не удаляет их — веса остаются доступными для скачивания, рецепты остаются опубликованными, а модель тихо перестаёт быть той, которую кто-либо бенчмаркает.
Обходится ли GA-сборка дороже при работе с изображениями?
Tencent не публиковала отдельную цену за изображения, поэтому опубликованный тариф указан за токен по всем модальностям. Это меньше успокаивает, чем кажется: ввод изображений токенизируется, а сколько токенов потребляет график или скриншот, не раскрывается. Плотное изображение страницы может стоить гораздо дороже, чем можно предположить по количеству символов. Измерьте это на своих входных данных, прежде чем предполагать, что текстовый тариф применим без оговорок.
Могу ли я запустить GA-сборку локально?
Не сегодня. Ни весов, ни лицензии, ни репозитория. Даже когда они появятся, модель со смесью экспертов на 770B в FP8 весит более 700 ГБ и требует многоузлового кластера, так что «открытые веса» здесь означают возможность самостоятельного развёртывания организацией с серьёзной инфраструктурой, а не на рабочей станции. Если требуется локальное выполнение, предварительная версия — единственный вариант в семействе и останется таковым, пока Tencent не опубликует её.
Важен не счёт, а разрыв.
Позиция Tencent такова: это первая модель Hy, достигшая высшего эшелона открытых моделей. Это утверждение обоснованно с точки зрения возможностей и преждевременно с точки зрения открытости, потому что версия, заслужившая характеристику «открытая», — августовская, а версия, которую продают сегодня, — это API-продукт с приложенным обещанием.
Это не столько лицемерие, сколько вопрос последовательности. Tencent заявила, что веса и системная карта появятся, назвала vLLM, SGLang и Inferact партнёрами и выпустила предварительную версию под Apache 2.0, хотя не была обязана. Схема с HY3 предполагает, что релиз состоится. Она также предполагает, что на это уйдут недели и что лицензия на этот раз может быть не Apache — формулировки о безопасности в объявлении о GA осторожнее, чем были в предварительной версии.
Тем временем обе модели уже работают и обе доступны, а выбор между ними — это выбор между открытым артефактом и более совершенным закрытым по той же цене. На OrcaRouter tencent/hy4-preview можно вызывать наравне с tencent/hy3 по одному ключу, при этом цена из прайс-листа провайдера передаётся без наценки, а бесплатный уровень ничего не стоит, но ограничен по частоте запросов. Благодаря этому предварительная версия — самый дешёвый способ оценить семейство до того, как GA-сборка попадёт в каталог: те же веса, та же цена, достаточно изменить одну строку с названием модели, и никаких обязательств, пока вы решаете, стоят ли возможности работы с изображениями и с рабочим столом в GA-версии отсутствующей лицензии.
Сравнение в этой статье1
Определено по этой статье · Бенчмарки: Artificial Analysis · обновляется ежедневно
