Tencent lanza Hy4 con comprensión de imágenes y uso de computadora; promete pesos abiertos "en los próximos días"

El 4 de noviembre de 2026, Tencent anunció Hy4, la versión final del modelo que presentó en agosto como Hy4 Preview. La versión preliminar era un modelo Mixture-of-Experts con 770B parámetros en total, 49B activos por token y una ventana de contexto de más de 1M de tokens; sus pesos se publicaron en Hugging Face con licencia Apache 2.0. El anuncio de Tencent presenta Hy4 como un modelo de código abierto, pero al 7 de noviembre de 2026 los pesos completos de Hy4 no se han publicado: Tencent dice que los pesos y las fichas del sistema llegarán "en los próximos días", y Artificial Analysis lo clasifica como propietario hasta entonces.

Hay dos capacidades nuevas en la línea. Hy4 entiende imágenes, incluidas gráficas y problemas de matemáticas visuales, y puede operar una computadora desde la línea de comandos y desde interfaces gráficas; Tencent dice que lo entrenó con programas como Blender y herramientas de CAD. Tencent también reporta mejoras en seguir instrucciones, en trabajo con contexto largo, en finanzas, en desarrollo front-end y de videojuegos, y menos alucinaciones: en sus propias pruebas, la tasa bajó de 12.95% en Hy4 Preview a 7.2%. Estas cifras, y los puntajes de finanzas y de tareas de agentes del anuncio, son evaluaciones de la propia Tencent y nadie las ha reproducido de forma independiente.

Artificial Analysis le da a Hy4 35 puntos en su Intelligence Index v5.0.1, por debajo de la mediana de 37 de los modelos comparables que sigue (al 7 de noviembre de 2026), con una ventana de contexto de 1,048,576 tokens y precios de unos $0.83 por millón de tokens de entrada y $2.50 por millón de tokens de salida. El modelo está disponible en Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao y WeCom, y Tencent dice que está sumando acceso a través de OpenRouter y otras plataformas. Junto con él se anunció Hy4 Flash, una versión más pequeña y económica.

Tencent también dice que entrenó Hy4 con datos de seguridad defensiva y dejó fuera del entrenamiento el material para desarrollar exploits, y que sus propios laboratorios de seguridad no encontraron problemas importantes de capacidades ofensivas en las áreas que evaluaron. Reuters informó del mismo enfoque y de que un informe de seguridad llegará junto con los pesos.