Tencent Lancar Hy4 dengan 770 Bilion Parameter, Membawa Keupayaan Penglihatan dan Kawalan Komputer kepada Alat AI

Hy4 beralih daripada menjawab soalan kepada melaksanakan kerja

Tencent melancarkan versi rasmi model kecerdasan buatan Hunyuan Hy4 pada tengah hari 4 November 2026, dengan menambah keupayaan memahami visual dan mengendalikan komputer kepada sistem yang mempunyai 770 bilion parameter. Pelancaran ini membawa model tersebut ke dalam produk tempat kerja, pengekodan dan pengguna, sementara Tencent bersiap sedia untuk mengeluarkan pemberat model yang boleh dimuat turun.

Syarikat itu berkata Hy4 kini berada dalam kalangan model terbuka terkuat, dengan keupayaan mengikuti arahan, memahami dokumen panjang dan melaksanakan tugasan berbilang langkah yang lebih baik. Pembangunnya turut mengakui bahawa Hy4 masih jauh ketinggalan berbanding model tertutup terkemuka, yang pemberat asasnya kekal di bawah kawalan pemilik masing-masing.

Tencent mengetengahkan prestasi di tempat kerja, bukan saiz semata-mata. Dalam penilaian tugasan kewangan yang dianjurkan bersama Tencent Financial Technology, dikenali sebagai FiT, seramai 213 pakar menilai 579 tugasan sebenar. Hy4 mendapat skor 3.04, mengatasi model terbuka lain yang disertakan dalam penilaian itu.

Pelancaran ini turut membawa perubahan praktikal: Hy4 boleh mentafsir imej dan menggunakan antara muka komputer grafik, selain baris perintah. Tencent melatihnya menggunakan perisian khusus termasuk Blender dan alat CAD, di samping tugasan yang melibatkan beberapa aplikasi. Bagi pengguna, perubahan yang disasarkan ialah daripada menerima arahan kepada membolehkan perisian melaksanakan lebih banyak kerja.

Daripada pratonton Ogos kepada pelancaran November

Pembangunan Hy4 melibatkan dua keluaran berasingan. Versi pratonton dilancarkan pada 28 Ogos dengan jumlah 770 bilion parameter, 49 bilion parameter aktif bagi setiap token dan tetingkap konteks kira-kira satu juta token. Versi November menambah keupayaan dan penambahbaikan, sambil mengekalkan saiz model utama.

Pasukan Hunyuan Tencent menjelaskan tujuan versi pratonton itu dalam kenyataan pelancarannya:

Hari ini kami melancarkan pratonton Hy4, model kami yang paling berkeupayaan setakat ini,

Sejak itu, Tencent membawa model tersebut lebih jauh ke arah tugasan pejabat, pembangunan perisian, kewangan dan penyelidikan. Turutan pelancarannya juga membezakan versi pratonton yang sudah diedarkan daripada versi akhir, yang pemberat dan kad sistemnya masih dijadualkan untuk diterbitkan.

• Februari 2026: Tencent membina semula infrastruktur Hunyuan. Selepas itu, Tencent Cloud berkata pasukan tersebut secara purata mengemas kini model utama setiap dua bulan.
• 28 Ogos: Pratonton Hy4 dilancarkan dengan jumlah 770 bilion parameter dan lesen Apache 2.0.
• 29 Oktober: Dowson Tong, naib presiden eksekutif kanan Tencent dan ketua eksekutif Kumpulan Awan dan Industri Pintarnya, mengumumkan pelancaran Hy4 dan Hy4 flash yang bakal tiba di Sidang Kemuncak Ekosistem Digital Global Tencent.
• 4 November: Hy4 versi rasmi dilancarkan merentas beberapa produk Tencent.
• 4 hingga 15 November: WorkBuddy dan CodeBuddy menawarkan akses percuma terhad kepada pengguna.
• 31 Disember 2026: Tempoh diskaun yang diiklankan oleh Tencent Cloud TokenHub berakhir.

Maksud 770 bilion parameter

Parameter ialah tetapan berangka yang dipelajari oleh model semasa latihan. Tetapan ini membantu menentukan cara model mengenali corak, mengikuti arahan dan menjana jawapan. Hy4 mempunyai jauh lebih banyak parameter berbanding siri Hy3 terdahulu, yang mempunyai kurang daripada 300 bilion.

Versi pratonton Ogos menggunakan seni bina campuran pakar. Daripada menggunakan setiap bahagian model bagi setiap token, sistem ini menghalakan tugasan kepada rangkaian pakar terpilih. Token ialah unit kecil teks, seperti perkataan atau sebahagian perkataan.

Kira-kira 49 bilion parameter diaktifkan bagi setiap token dalam versi pratonton, iaitu sekitar 6.4% daripada jumlah keseluruhan 770 bilion. Seni binanya mempunyai 78 lapisan. Kebanyakannya mengandungi 256 pakar terpilih, dengan lapan dipilih bagi setiap token, serta satu pakar bersama. Pendekatan terpilih ini mengurangkan pengiraan yang diperlukan bagi setiap langkah sambil mengekalkan himpunan maklumat terpelajar yang jauh lebih besar.

Tetingkap konteks versi pratonton boleh memuatkan kira-kira satu juta token. Konteks ialah bahan yang boleh diproses oleh model pada satu-satu masa, termasuk arahan, dokumen dan perbualan terdahulu. Tetingkap yang besar berguna untuk projek yang melibatkan banyak fail atau rekod panjang, walaupun mutu penaakulan model tetap penting apabila ia perlu menghubungkan butiran yang tersebar di dalamnya.

Menjalankan model sebesar ini memerlukan memori dan infrastruktur pengkomputeran yang besar. Pemilihan pakar yang lebih sedikit mengurangkan pengiraan, tetapi keseluruhan set pemberat tetap perlu disimpan dan diakses. Bagi kebanyakan pengguna, perkhidmatan awan atau aplikasi seperti WorkBuddy merupakan cara praktikal untuk menggunakan Hy4.

Penglihatan dan penggunaan komputer memperluas skop tugasan

Hy4 ialah model utama Hunyuan pertama yang dilengkapi keupayaan memahami visual. Tencent berkata model itu boleh memproses imej secara terperinci, menganalisis carta rumit dan menyelesaikan masalah matematik yang dipaparkan secara visual. Keupayaan ini membolehkannya menggunakan maklumat yang sukar disampaikan melalui arahan teks biasa.

Keupayaan menggunakan komputer menambah satu lagi lapisan. Hy4 boleh menggabungkan operasi baris perintah dengan tindakan dalam antara muka grafik, membolehkannya bekerja merentas perisian dan bukan hanya bergantung pada jawapan teks atau sambungan yang ditetapkan lebih awal kepada perkhidmatan. Tencent berkata latihan khusus dijalankan untuk Blender, perisian CAD dan tugasan lanjutan yang melibatkan beberapa aplikasi.

Ejen AI ialah sistem yang mengambil langkah ke arah mencapai matlamat, menggunakan alat dan menyesuaikan tindakannya berdasarkan hasil yang diperoleh. Keupayaan visual dan komputer Hy4 memperluas jenis langkah yang boleh dicuba oleh ejen sedemikian. Carta, tetingkap aplikasi atau antara muka reka bentuk boleh menjadi sebahagian daripada tugasan, dan bukan sesuatu yang perlu diterangkan sendiri oleh pengguna.

Tencent turut berkata versi rasmi lebih cekap mengendalikan tugasan panjang dan menggunakan proses penaakulannya. Penambahbaikan ini menangani kekurangan yang dikenal pasti dalam versi pratonton, termasuk masa penaakulan yang terlalu lama untuk tugasan sukar dan pemeriksaan berulang terhadap hasil kerja sendiri. Bagi pengguna yang menunggu dokumen siap atau perubahan perisian, pemeriksaan yang tidak perlu menambah masa dan kos pemprosesan.

WorkBuddy menjadikan model ini produk pejabat

Tencent melancarkan Hy4 melalui Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, pembantu pintar WeCom Dayuan dan ima. Akses melalui platform luar termasuk OpenRouter. Perkhidmatan Tencent lain, termasuk QQ, Honor of Kings, Peacekeeper Elite, WeChat Read dan Tencent News, masih dalam proses penyepaduan.

WorkBuddy menjadi teras strategi pejabat Tencent. Melalui rangkaian WeCom, Hy4 boleh menghubungkan maklumat kerja daripada sembang, e-mel, dokumen, kalendar dan mesyuarat. Penggabungan rekod ini boleh membantunya menyiapkan tugasan yang sebaliknya memerlukan pekerja mencari maklumat di beberapa tempat dan mengumpulkan butiran berkaitan.

Penilaian WorkBuddy oleh Tencent memberikan Hy4 skor keberkesanan purata 83.18 dan kadar lulus tugasan 96.15%. Syarikat itu berkata model tersebut menduduki tempat pertama dalam kalangan pesaing domestik bagi sembilan daripada 12 senario, atau tiga perempat daripada kategori yang diuji. Skala pemarkahan dan syarat penuh tugasan tidak diperincikan dalam laporan pelancaran.

Tencent turut melaporkan penambahbaikan pada rupa dokumen, kestabilan dan kebolehgunaan ciri WorkBuddy yang membolehkan manusia dan AI menulis bersama. Gabungan pembangunan model dan produk ini mencerminkan tumpuan yang dinyatakan oleh Tong terhadap manfaat kepada pengguna dalam keadaan tertentu, dan bukannya hanya menumpukan pada jumlah parameter dan skor penanda aras.

Tugasan kewangan menunjukkan kemajuan dan kesilapan yang masih berlaku

Kewangan menerima latihan dan penilaian khusus. Tencent berkata pihaknya membina beribu-ribu ruang kerja dan lebih 10,000 tugasan berkualiti tinggi berdasarkan senario kewangan sebenar, kemudian bekerjasama dengan FiT untuk menganjurkan penilaian oleh 213 pakar.

Skor Hy4 sebanyak 3.04 bagi 579 tugasan kewangan dibandingkan dengan 2.97 untuk DeepSeek-V4.1-Flash-1017 dan masing-masing 2.68 untuk Kimi K3.1 Pro dan GLM-5.3. Kelebihannya berbanding DeepSeek ialah 0.07 mata. Dalam penilaian IRAB dalaman Xuntu Technology, Hy4 meningkat 12.03 mata peratusan berbanding versi pratonton.

Ujian Tencent sendiri turut mengukur kesilapan fakta. Selepas penambahbaikan dalam mendapatkan maklumat terkini, menggabungkan sumber dan menyemak keselarasan, kadar halusinasi turun daripada 12.95% dalam versi pratonton kepada 7.2%. Halusinasi ialah jawapan yang menyampaikan maklumat rekaan atau salah sebagai fakta. Penurunan itu berjumlah 5.75 mata peratusan, atau kira-kira 44% berbanding kadar terdahulu.

Kesilapan yang dikaitkan dengan tekaan turun daripada 23.1% kepada 5.6%, iaitu pengurangan sebanyak 17.5 mata peratusan. Kesilapan yang masih berlaku ini penting dalam bidang kewangan, kerana angka yang salah boleh terbawa ke dalam hamparan dan menjejaskan kesimpulan akhir. Penyata kewangan, formula dan petikan sumber masih perlu disemak manusia sebelum digunakan untuk menyokong keputusan pelaburan atau perniagaan.

Satu tugasan WorkBuddy yang didokumenkan menggambarkan skala kerja yang boleh dicuba oleh Hy4. Apabila diminta mengumpulkan laporan kewangan Tencent, Alibaba dan Baidu dari 2020 dan seterusnya, serta membandingkan perniagaan mereka dari empat sudut profesional, model itu mengambil masa 41 minit 51 saat. Hasilnya termasuk PDF 12 halaman, lapan carta, jadual data kewangan dan buku kerja Excel dengan 183 formula yang boleh dikira semula. Log muat turun merekodkan alamat, status, saiz fail dan sebab kegagalan.

Keuntungan penanda aras perlu dilihat mengikut konteks

Versi pratonton Ogos menjalani penilaian Tencent yang berbeza: 163 pakar dalaman menilai 203 tugasan kejuruteraan tanpa mengetahui model yang menghasilkan setiap jawapan. Purata skor pratonton Hy4 ialah 2.99 daripada empat, berbanding 2.94 untuk Kimi K3 dan 2.92 untuk GLM-5.3.

Berbanding GLM-5.3, pratonton Hy4 menang dalam 46.8% perbandingan, seri 12.8% dan kalah 40.4%. Berbanding Kimi K3, ia menang 51.2%, seri 7.9% dan kalah 40.9%. Angka ini menunjukkan kelebihan purata yang sederhana dalam kumpulan tugasan tertentu itu, sementara pesaing masih memenangi banyak perbandingan.

Penilaian kejuruteraan dan penilaian kewangan November menggunakan tugasan, peserta dan versi model pesaing yang berbeza. Skor tersebut menggambarkan penilaian yang berasingan. Penilaian dalaman Tencent memberikan butiran tentang prestasi di tempat kerja, manakala ujian bebas kekal sebagai langkah berasingan untuk menentukan sejauh mana hasilnya dapat digunakan merentas tugasan lain.

Bagi versi rasmi, Tencent melaporkan peningkatan berbanding versi pratonton sebanyak 19.1% dalam GameDev dan 9.8% dalam GameLogic. Syarikat itu berkata kerja pembangunan menyasarkan interaksi bahagian hadapan yang rumit, logik perniagaan, pengurusan keadaan dan sambungan antara sistem bahagian hadapan dengan bahagian belakang. Ringkasnya, matlamatnya ialah menghasilkan perisian yang berfungsi dengan betul semasa pengguna berinteraksi dengannya, bukan sekadar halaman yang kelihatan siap.

Tencent turut berkata Hy4 boleh menggabungkan penaakulan saintifik, pengaturcaraan dan pelaksanaan tugasan panjang. Syarikat itu telah mengeluarkan model HyCell untuk perwakilan sel tunggal dan model HyPDE untuk medan fizikal, yang menurutnya dibangunkan dengan bantuan Hy4 dan Hyra2.0. Persediaan yang dinyatakan bagi penambahbaikan kendiri rekursif melibatkan AI membantu menambah baik AI, manakala dorongan komersial Hy4 dalam masa terdekat tertumpu pada produk yang sudah boleh digunakan orang ramai.

Harga kekal sama menjelang pelancaran terbuka

Harga API Hy4 yang disenaraikan kekal sama seperti versi pratonton: 6 yuan bagi setiap sejuta token input, 18 yuan bagi setiap sejuta token output dan 0.3 yuan bagi setiap sejuta token input cache. Input ialah bahan yang dihantar kepada model; output ialah kandungan yang dijana. Input cache ialah bahan yang pernah diproses dan boleh digunakan semula oleh perkhidmatan dengan kos lebih rendah.

Tencent Cloud TokenHub mengenakan separuh daripada kadar yang disenaraikan sehingga 31 Disember 2026. Ini menjadikan harga berkaitan masing-masing 3 yuan untuk input, 9 yuan untuk output dan 0.15 yuan untuk input cache bagi setiap sejuta token sepanjang tempoh promosi. Oleh itu, tugasan yang menggunakan sejuta token input biasa dan sejuta token output berharga 12 yuan pada kadar diskaun tersebut.

Versi pratonton Ogos diedarkan di bawah lesen Apache 2.0 melalui repositori termasuk Hugging Face, ModelScope, GitCode dan CNB. Tencent berkata pemberat Hy4 versi rasmi dan kad sistem akan dikeluarkan tidak lama lagi, namun belum menetapkan tarikh penerbitan yang tepat. Kad sistem menerangkan keupayaan model, ujian, batasan dan pertimbangan keselamatan. Tencent berkata kerja penerbitannya akan memberikan perhatian khusus kepada risiko keselamatan siber dan biologi.

Hy4 flash juga dirancang untuk dilancarkan tidak lama lagi sebagai pilihan lebih murah yang memanfaatkan keupayaan Hy4. Tencent belum mengumumkan tarikh pelancaran atau harganya. Syarikat itu berkata generasi seterusnya, Hy5, akan lebih besar, tanpa mengesahkan jadual pelancaran.

Mengapa Tencent menumpukan perhatian kepada pengguna pejabat

Angka QuestMobile bagi September 2026 menunjukkan pengguna aktif bulanan perkhidmatan pejabat AI berjumlah 142 juta, meningkat 50.6% berbanding setahun sebelumnya. WorkBuddy mencatatkan 32.353 juta pengguna, berbanding 9.77 juta untuk Dazi milik Baidu, 7.905 juta untuk Qianwen Office dan 2.049 juta untuk Doubao Work.

Jumlah pengguna WorkBuddy kira-kira 3.3 kali ganda daripada Dazi dan bersamaan sekitar 23% daripada keseluruhan pengguna pejabat AI yang diukur. Angka ini memberikan Tencent kedudukan yang kukuh dalam kategori yang akses kepada rekod kerja, dokumen berguna dan tugasan yang disiapkan mungkin lebih penting kepada pelanggan berbanding daya tarikan chatbot umum.

Kedudukan Tencent dalam pasaran pembantu pengguna pula berbeza. Yuanbao mencatatkan 37.33 juta pengguna aktif bulanan pada September, berbanding 419 juta untuk Doubao, 158 juta untuk Qianwen dan 123 juta untuk DeepSeek. Oleh itu, WorkBuddy memberikan Hy4 produk yang mempunyai kedudukan lebih kukuh dalam kategorinya sendiri.

Ujian komersialnya ialah sama ada peningkatan keupayaan menyiapkan tugasan dapat meyakinkan pengguna dan perniagaan untuk membayar. Angka penggunaan mengukur saiz pengguna, manakala keputusan kewangan Tencent yang akan datang memberikan satu lagi peluang untuk menilai perbelanjaan dan hasil. Keputusan suku ketiga dijangka diumumkan pada pertengahan November. Pelancaran Hy4 menghubungkan pelaburan model syarikat itu dengan kelompok pengguna pejabat sedia ada, dengan kebolehpercayaan, kelajuan dan kos kini menjadi faktor utama pengalaman pelanggan.

Perkara Utama

• Tencent melancarkan model Hy4 versi rasmi pada 4 November 2026, dengan 770 bilion parameter serta keupayaan baharu memahami visual dan mengendalikan komputer.
• Hy4 tersedia dalam WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, TokenHub dan produk Tencent lain.
• Penilaian tugasan kewangan Tencent memberikan Hy4 skor 3.04, mengatasi model terbuka lain yang diuji.
• Ujian dalaman syarikat mencatatkan kadar halusinasi 7.2%, turun daripada 12.95% dalam versi pratonton.
• Harga API yang disenaraikan kekal 6 yuan bagi setiap sejuta token input dan 18 yuan bagi setiap sejuta token output, manakala TokenHub mengenakan separuh harga sehingga 31 Disember.
• Pemberat model rasmi, kad sistem dan Hy4 flash dirancang untuk dilancarkan, tetapi tiada tarikh tepat diumumkan.
• Tencent mengakui bahawa Hy4 masih ketinggalan berbanding model tertutup terkemuka.