Tencent
Hy3
Contexte total
256K
Sortie max.
128K
Date de sortie
N/A
hy4-previewHy4 preview est le modèle phare open source de nouvelle génération de Tencent Hunyuan, basé sur une architecture Mixture-of-Experts. Conçu pour les tâches de productivité concrètes : codage, travail bureautique, recherche scientifique, raisonnement sur de longs contextes et workflows d’agents complexes. Également connu sous les noms Tencent Hy4 preview ou Hunyuan 4 preview, il compte 770B de paramètres au total, active 49B de paramètres par jeton et prend en charge une fenêtre contextuelle de plus de 1M de jetons. Le modèle excelle dans la compréhension de grandes bases de code et de documents, la planification en plusieurs étapes, l’utilisation d’outils, le débogage, la validation et l’exécution prolongée de tâches.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
64K tokens
Release Date
28 août 2026
Modalities
| Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache |
|---|---|---|
| $0.8571/M | $2.5714/M | $0.0429/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Hy4 Preview réunit ingénierie de longue durée, productivité, raisonnement scientifique et contexte d’un million de jetons dans un modèle phare centré sur le texte.
Le modèle peut comprendre, planifier, déboguer et vérifier des tâches de développement prolongées tout en maintenant leur continuité.
Hy4 Preview traite l’analyse bureautique, les modèles financiers, les informations réparties entre fichiers et les livrables professionnels structurés.
Le modèle raisonne sur des questions difficiles en recherche sur l’IA, dynamique moléculaire, physique de la matière condensée et mathématiques.
Hy4 Preview convient au développement logiciel complexe, à l’analyse bureautique interdocumentaire, au prototypage de jeux et à la recherche technique.
Analyser les besoins, planifier l’implémentation, modifier une vaste base de code, diagnostiquer les échecs et valider la solution finale.
Consolider des fichiers et données dispersés en rapports, feuilles de calcul, présentations, modèles financiers ou autres livrables partageables.
Étudier la littérature technique et des questions scientifiques difficiles afin de construire des explications, comparer les approches et définir des pistes de recherche.
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Réponses sur l’architecture, le long contexte, les usages professionnels, les compromis, l’accès API et le choix de Tencent Hunyuan Hy4 Preview.
Hy4 Preview est le nouveau modèle phare open source Mixture-of-Experts de Tencent Hunyuan. Également appelé Tencent Hy4 Preview ou Hunyuan 4 Preview, il compte 770 milliards de paramètres au total, en active 49 milliards par token et prend en charge un contexte supérieur à un million de tokens. Il cible le code, la bureautique, la recherche scientifique, le raisonnement et les agents complexes.
Hy4 Preview convient à l’analyse de grands dépôts, à la planification et au débogage logiciel, aux documents longs, aux tâches bureautiques multifichiers, à la recherche scientifique et aux agents utilisant des outils. Il est particulièrement pertinent lorsque l’exécution doit rester cohérente pendant de nombreuses étapes.
Ses atouts sont la compréhension de longs contextes, la planification en plusieurs étapes, le code, l’utilisation d’outils, le débogage, la validation et l’exécution prolongée d’agents. L’architecture MoE clairsemée combine une grande capacité totale avec un nombre plus limité de paramètres actifs par token, tandis que les poids ouverts facilitent le déploiement et l’évaluation.
Hy4 Preview est une version préliminaire et non le modèle Hy4 définitif. Son comportement, sa disponibilité, ses tarifs et ses intégrations peuvent évoluer. Il faut tester les régressions, contrôler les actions d’outils, surveiller les raisonnements trop longs et prévoir un modèle de secours. L’auto-hébergement des poids complets exige également des ressources importantes.
Utilisez l’identifiant Hy4 Preview affiché dans le catalogue TokenHub avec votre endpoint et votre clé API TokenHub. Respectez le format de l’endpoint pour les messages, le raisonnement, le streaming, les outils et les sorties structurées. Lors d’une migration depuis l’API Tencent Hunyuan, validez les requêtes, les schémas d’outils et les réponses avant la production.
Consultez la page TokenHub actuelle pour les tarifs d’entrée, de sortie, de cache ou par requête et les endpoints disponibles. Estimez le coût avec la longueur réelle des prompts, les sorties, le raisonnement, la concurrence, les outils et les nouvelles tentatives. Une offre de lancement ou une disponibilité temporaire ne constitue pas un engagement permanent.
Évaluez d’abord Hy4 Preview si vous avez besoin d’un contexte nettement plus long, d’une exécution en plusieurs étapes, de grands projets logiciels, de nombreux documents ou de recherche scientifique. Hy3 peut rester plus sûr lorsqu’un système en production dépend déjà de son comportement, de sa latence ou de son contrat d’intégration. Testez les deux modèles sur les mêmes tâches avant de migrer.
Accédez à Hy4 preview et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.
MéDias Et DéMonstrations De Hy4 Preview
Sélection d’annonces publiques, d’explications techniques, de tests de déploiement et de discussions sur Tencent Hunyuan Hy4 Preview.
X (Twitter)
Tencent Hy ·
🚀 Hy4 preview is here. 770B, 49B active, 1M context. Built for productivity. Open source frontier. Consistent affordable price. Use it. Tell us what breaks. More on Hy blog:https://hy.tencent.ai/research/hy4-preview HuggingFace:https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview Github:https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview https://t.co/4iW6gSuZKr
https://pbs.twimg.com/media/HQyfABta8AAq3x7.jpgVoir la sourceTencent AI ·
Lire la publication complète
Introducing Hy4 preview ◆ Open weights: 770B MoE, 49B active, 1M context ◆ Built for real work: code, docs and analysis, scientific research ◆ Hy4 preview helped optimize its own training pipeline, kernels included ◆ We ship upgrades, not price hikes Free in @WorkBuddy_AI for the next two weeks Blog:https://hy.tencent.ai/research/hy4-preview GitHub:https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview Get WorkBuddy:https://www.workbuddy.ai/
Tencent Hy ·
Lire la publication complète
We compressed Hy4-preview from 1.5TB to ~200GiB GGUF and it still works well ! Meet MIX-STQ1_0.The trick isn’t just going low, it’s deciding where: calibration data picks each layer’s bit-width, some down to 1.31-bit STQ1_0, some up to 2.06-bit IQ2_XXS. Same budget, lower error. Accuracy barely moves vs BF16 📊 MCP Atlas 83.7→83.2 📊 SWE-Bench multi 82.9→81.3 📊 MRCR 81.3→81.1 📊 IFBench 73.5→72.5 See the details on HF : AngelSlim/Hy4-preview-GGUF Weights & low-bit GGUFs 👇 https://huggingface.co/AngelSlim/Hy4-preview-GGUF #LLM #Quantization #llamacpp #Hy
Reddit
Tencent/Hy4-preview 770B-A49B weight dropped
Beamsters ·
Voir la sourceTencent AI "Introducing Hy4 preview ◆ Open weights: 770B MoE, 49B active, 1M context ◆ Built for real work: code, docs and analysis, scientific research ◆ Hy4 preview helped optimize its own training pipeline, kernels included" ➡️ new model for you? :P
Koala_Confused ·
Voir la sourceTencent Hy4 Preview is live in Command Code.
maedahbatool ·
Tencent Hy4 Preview is live in Command Code 🐐 770B mode, 49B active, 1M context. `cmd update` available in GOAT and above plans. Our early internal benchmarks show strong perf yet cheaper per task compared to GLM 5.3 Flash. Y'all share how it goes.
Voir la sourceYouTube
Hy4 Preview: Tencent’s 780B Open Agent Model Is Here
RepoChad
Voir la sourceHy4 Preview: Built for Productivity and Beats GLM 5.3, DeepSeek, Opus
Fahd Mirza
Voir la sourceTencent Hy4 Preview: 770B Parameters, 49B Active, a 200-GiB GGUF, and Day-Zero vLLM
AI tech
Voir la source