Tencent
Hy3
最大コンテキスト
256K
最大出力
128K
リリース日
N/A
hy4-previewHy4 preview は、Tencent Hunyuan の次世代オープンソース MoE フラッグシップモデルです。コーディング、オフィス作業、科学研究、長文コンテキスト推論、複雑なエージェントワークフローなど、実用的な生産性タスク向けに設計されています。Tencent Hy4 preview または Hunyuan 4 preview とも呼ばれ、総パラメータ数は770B、トークンごとに49Bをアクティブ化し、100万トークン超のコンテキストウィンドウをサポートします。大規模なコードベースや文書の理解、多段階の計画、ツール使用、デバッグ、検証、継続的なタスク実行に優れています。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
64K tokens
Release Date
2026年8月28日
Modalities
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.8571/M | $2.5714/M | $0.0429/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Hy4 Previewは、長期的な開発、業務処理、科学推論と100万トークンのコンテキストを備えたテキスト中心のフラッグシップモデルです。
長期の開発タスクを理解、計画、デバッグ、検証しながら、複数ステップにわたる一貫性を維持できます。
オフィス分析、金融モデル、複数ファイルの情報、構造化された専門成果物を扱えます。
AI研究、分子動力学、物性物理、数学における難しい問題について推論できます。
Hy4 Previewは、複雑なソフトウェア開発、複数文書にまたがる業務分析、ゲーム試作、技術研究に適しています。
要件を分析し、実装を計画して大規模コードベースを変更し、不具合を診断して完成した解決策を検証します。
複数ファイルに分散した情報とデータを統合し、レポート、表計算、プレゼンテーション、金融モデルなどを作成します。
技術文献と難しい科学問題を検討し、説明を導出して手法を比較し、研究の方向性をまとめます。
curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1/messages' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"Tencent Hunyuan Hy4 Previewのモデル構造、長いコンテキスト、業務用途、トレードオフ、API利用、モデル選択について解説します。
Hy4 Previewは、Tencent Hunyuanが公開した次世代のオープンソースMixture-of-Expertsフラッグシップモデルです。Tencent Hy4 PreviewまたはHunyuan 4 Previewとも呼ばれ、総パラメータ数は7700億、トークンごとに490億を有効化し、100万トークンを超えるコンテキストに対応します。コーディング、オフィス業務、科学研究、推論、複雑なエージェント処理を対象としています。
大規模コードリポジトリの理解、ソフトウェア計画とデバッグ、長文書の分析、複数ファイルを扱うオフィス業務、科学研究、ツールを使用するエージェント、多段階でコンテキストを維持する処理に適しています。短い一問一答より、継続的な実行が必要な業務で強みを発揮します。
長いコンテキストの理解、多段階計画、コーディング、ツール利用、デバッグ、検証、継続的なエージェント実行が主な強みです。疎なMoE構造により、トークンごとの活性化パラメータを抑えながら大きな総容量を持ち、公開された重みによって独自の導入や評価も可能です。
Hy4 Previewは最終版Hy4ではなく初期プレビューであるため、動作、提供状況、料金、連携仕様が変更される可能性があります。本番利用前に重要な処理を回帰テストし、ツール操作や長い推論を監視し、代替モデルを用意してください。オープンウェイトの独自運用には大規模な計算資源も必要です。
TokenHubのモデルカタログに表示されるHy4 PreviewのモデルIDを、TokenHubのエンドポイントとAPIキーとともに使用します。メッセージ、推論設定、ストリーミング、ツール、構造化出力の形式は対象エンドポイントに従ってください。Tencent Hunyuan APIから移行する場合は、本番切り替え前にリクエスト、ツール定義、レスポンス処理を検証してください。
入力、出力、キャッシュ、リクエスト単位の料金と利用可能なエンドポイントは、TokenHubの最新モデルページで確認してください。実際の入力長、出力長、推論動作、同時実行数、ツール呼び出し、再試行率で費用を見積もる必要があります。プレビューモデルのため、開始時の料金や一時的な提供状況を恒久的な条件とは見なさないでください。
より長いコンテキスト、強力な多段階実行、大規模なソフトウェア開発、文書中心の業務、科学研究が必要ならHy4 Previewを優先的に評価してください。既存の本番処理がHy3の検証済み動作、遅延、連携仕様に依存する場合は、Hy3を継続する方が安全なことがあります。移行前に同じ代表タスクで両方を比較してください。
1つの API キーで Hy4 preview とその他の AI モデルにアクセスできます。
Hy4 Previewのメディアとデモ
Tencent Hunyuan Hy4 Previewに関する公開発表、技術解説、導入テスト、コミュニティでの議論です。
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.jpg原文を見るTencent 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 ◆ We ship upgrades, not price hikes Free in @WorkBuddy_AI https://t.co/sCb2eYj6Vq
https://pbs.twimg.com/media/HQyn5vtaoAAGLLB.jpg原文を見るTencent Hy ·
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 https://t.co/xK8d3BH5br
https://pbs.twimg.com/media/HQ3cZjubEAAYzkS.jpghttps://pbs.twimg.com/media/HQ3cZjsa4AAgvNH.png原文を見るReddit
Tencent/Hy4-preview 770B-A49B weight dropped
Beamsters ·
原文を見るTencent 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 ·
原文を見るTencent 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.
原文を見るYouTube
Hy4 Preview: Tencent’s 780B Open Agent Model Is Here
RepoChad
原文を見るHy4 Preview: Built for Productivity and Beats GLM 5.3, DeepSeek, Opus
Fahd Mirza
原文を見るTencent Hy4 Preview: 770B Parameters, 49B Active, a 200-GiB GGUF, and Day-Zero vLLM
AI tech
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