Tencent
Hy3
hy3
Максимальный контекст
256K
Максимальный вывод
128K
Дата выпуска
N/A
Вход$0.1429 / млн токенов
Выход$0.5714 / млн токенов
Hy4 preview
hy4-previewHy4 preview — флагманская модель Tencent Hunyuan нового поколения с открытым исходным кодом и архитектурой Mixture-of-Experts. Она создана для реальных задач продуктивности: программирования, офисной работы, научных исследований, рассуждений на длинном контексте и сложных агентных сценариев. Также известна как Tencent Hy4 preview или Hunyuan 4 preview. Модель имеет 770B параметров, активирует 49B параметров на токен и поддерживает окно контекста более 1M токенов. Она отлично справляется с пониманием больших кодовых баз и документов, многоэтапным планированием, использованием инструментов, отладкой, проверкой и длительным выполнением задач.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
64K tokens
Release Date
28 авг. 2026 г.
Modalities
Цены Hy4 preview
| Цена входа | Цена выхода | Чтение кэша |
|---|---|---|
| $0.8571/M | $2.5714/M | $0.0429/M |
Возможности API Hy4 preview
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIResponses APIMessages API
Ключевые особенности Hy4 Preview
Hy4 Preview сочетает длительную инженерную работу, продуктивность, научное рассуждение и контекст на миллион токенов в текстовой флагманской модели.
Долгосрочная инженерия
Модель способна понимать, планировать, отлаживать и проверять длительные задачи разработки, сохраняя связность между этапами.
Рассуждение для рабочих задач
Hy4 Preview работает с офисной аналитикой, финансовыми моделями, данными из нескольких файлов и структурированными профессиональными материалами.
Решение научных задач
Модель поддерживает рассуждение по сложным вопросам исследований ИИ, молекулярной динамики, физики конденсированного состояния и математики.
Сценарии использования Hy4 Preview
Hy4 Preview подходит для сложной разработки ПО, офисного анализа нескольких документов, прототипирования игр и технических исследований.
Сквозная разработка ПО
Анализировать требования, планировать реализацию, изменять крупную кодовую базу, диагностировать сбои и проверять готовое решение.
Анализ нескольких документов
Объединять разрозненные файлы и данные в отчёты, таблицы, презентации, финансовые модели и другие материалы.
Анализ научных исследований
Анализировать техническую литературу и сложные научные вопросы, выводить объяснения, сравнивать подходы и формулировать направления исследований.
Как использовать Hy4 preview через API TokenHub
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)Частые вопросы о Hy4 Preview
Ответы об архитектуре, длинном контексте, рабочих сценариях, компромиссах, API и выборе Tencent Hunyuan Hy4 Preview.
Что такое Hy4 Preview?+
Hy4 Preview — новое флагманское открытое решение Tencent Hunyuan на архитектуре Mixture-of-Experts. Модель также называют Tencent Hy4 Preview или Hunyuan 4 Preview. Она содержит 770 млрд параметров, активирует 49 млрд для каждого токена и поддерживает контекст свыше 1 млн токенов. Основные сценарии — программирование, офисная работа, научные исследования, рассуждение и сложные агенты.
Для каких задач лучше всего подходит Hy4 Preview?+
Hy4 Preview подходит для анализа крупных репозиториев, планирования и отладки ПО, длинных документов, офисной работы с несколькими файлами, научных исследований и агентов с инструментами. Модель особенно полезна в задачах, требующих последовательного выполнения и сохранения контекста на многих этапах.
Каковы основные преимущества Hy4 Preview?+
К сильным сторонам относятся длинный контекст, многоэтапное планирование, программирование, инструменты, отладка, проверка результатов и длительное выполнение агентных задач. Разреженная MoE-архитектура сочетает большую общую емкость с меньшим числом активных параметров на токен, а открытые веса позволяют самостоятельно развертывать и оценивать модель.
Какие компромиссы следует учитывать при использовании предварительной версии?+
Hy4 Preview — ранняя предварительная версия, а не окончательная Hy4, поэтому поведение, доступность, стоимость и интеграции могут измениться. Перед внедрением следует провести регрессионные тесты, проверять действия инструментов, отслеживать слишком длинные рассуждения и иметь резервную модель. Самостоятельный запуск полных весов требует значительных ресурсов.
Как использовать Hy4 Preview через API TokenHub?+
Используйте идентификатор Hy4 Preview из каталога TokenHub вместе с эндпоинтом и API-ключом TokenHub. Форматы сообщений, рассуждения, потоковой выдачи, инструментов и структурированного вывода определяются выбранным эндпоинтом. При переходе с Tencent Hunyuan API сначала проверьте запросы, схемы инструментов и разбор ответов.
Как оценить стоимость и доступность Hy4 Preview?+
Актуальные цены на ввод, вывод, кэш или запрос и доступные эндпоинты смотрите на странице TokenHub. Учитывайте реальную длину запросов и ответов, характер рассуждения, параллельность, вызовы инструментов и повторы. Стартовые цены и временную доступность предварительной модели не следует считать постоянными условиями.
Что выбрать: Hy4 Preview или Hy3?+
Начните с Hy4 Preview, если нужен значительно более длинный контекст, сложное многоэтапное выполнение, крупные программные проекты, работа с большим количеством документов или научные исследования. Hy3 может быть безопаснее, если действующая система уже зависит от проверенного поведения, задержки или интеграции этой модели. Перед миграцией сравните обе модели на одинаковых типичных задачах.
Готовы использовать Hy4 preview?
Получите доступ к Hy4 preview и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.
Материалы и демонстрации Hy4 Preview
Подборка публичных анонсов, технических обзоров, тестов развертывания и обсуждений 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.jpgОткрыть оригиналTencent AI ·
Читать полностью
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 ·
Читать полностью
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 ·
Открыть оригиналTencent 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 ·
Открыть оригиналTencent 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.
Открыть оригиналYouTube
Hy4 Preview: Tencent’s 780B Open Agent Model Is Here
RepoChad
Открыть оригиналHy4 Preview: Built for Productivity and Beats GLM 5.3, DeepSeek, Opus
Fahd Mirza
Открыть оригиналTencent Hy4 Preview: 770B Parameters, 49B Active, a 200-GiB GGUF, and Day-Zero vLLM
AI tech
Открыть оригинал