Tencent
Hy3
Ngữ cảnh tối đa
256K
Đầu ra tối đa
128K
Ngày phát hành
N/A
hy4-previewHy4 preview là mô hình MoE mã nguồn mở thế hệ mới của Tencent Hunyuan, được thiết kế cho các tác vụ năng suất thực tế như lập trình, công việc văn phòng, nghiên cứu khoa học, suy luận ngữ cảnh dài và quy trình tác tử phức tạp. Còn được gọi là Tencent Hy4 preview hoặc Hunyuan 4 preview, mô hình có tổng cộng 770B tham số, kích hoạt 49B tham số cho mỗi token và hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh hơn 1M token. Mô hình nổi bật trong việc hiểu các kho mã và tài liệu lớn, lập kế hoạch nhiều bước, sử dụng công cụ, gỡ lỗi, xác minh và thực thi tác vụ liên tục.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
64K tokens
Release Date
28 thg 8, 2026
Modalities
| Giá đầu vào | Giá đầu ra | Đọc cache |
|---|---|---|
| $0.8571/M | $2.5714/M | $0.0429/M |
Reasoning
Tool calling
Temperature parameter
Attachments
Knowledge Base
Endpoint Protocols
Hy4 Preview kết hợp kỹ thuật dài hạn, năng suất, suy luận khoa học và ngữ cảnh một triệu token trong một mô hình chủ lực tập trung vào văn bản.
Mô hình có thể hiểu, lập kế hoạch, gỡ lỗi và xác minh tác vụ phát triển kéo dài trong khi duy trì tính liên tục qua nhiều bước.
Hy4 Preview xử lý phân tích văn phòng, mô hình tài chính, thông tin trên nhiều tệp và sản phẩm chuyên môn có cấu trúc.
Mô hình hỗ trợ suy luận về các câu hỏi khó trong nghiên cứu AI, động lực học phân tử, vật lý chất ngưng tụ và toán học.
Hy4 Preview phù hợp với phát triển phần mềm phức tạp, phân tích văn phòng trên nhiều tài liệu, tạo nguyên mẫu trò chơi và nghiên cứu kỹ thuật.
Phân tích yêu cầu, lập kế hoạch triển khai, sửa kho mã lớn, chẩn đoán lỗi và xác minh giải pháp hoàn chỉnh.
Hợp nhất tệp và dữ liệu rời rạc thành báo cáo, bảng tính, bản trình bày, mô hình tài chính hoặc sản phẩm có thể chia sẻ.
Phân tích tài liệu kỹ thuật và câu hỏi khoa học khó để xây dựng lời giải thích, so sánh phương pháp và hình thành hướng nghiên cứu.
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.responses.create({})
console.log(result.output_text)Giải đáp về kiến trúc, ngữ cảnh dài, trường hợp sử dụng, các đánh đổi, API và cách lựa chọn Tencent Hunyuan Hy4 Preview.
Hy4 Preview là mô hình Mixture-of-Experts mã nguồn mở thế hệ mới của Tencent Hunyuan. Mô hình còn được gọi là Tencent Hy4 Preview hoặc Hunyuan 4 Preview, có tổng cộng 770 tỷ tham số, kích hoạt 49 tỷ tham số cho mỗi token và hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh trên một triệu token. Mô hình hướng đến lập trình, công việc văn phòng, nghiên cứu khoa học, suy luận và quy trình tác tử phức tạp.
Hy4 Preview phù hợp với việc hiểu kho mã lớn, lập kế hoạch và gỡ lỗi phần mềm, phân tích tài liệu dài, công việc văn phòng nhiều tệp, nghiên cứu khoa học, tác tử dùng công cụ và quy trình cần duy trì ngữ cảnh qua nhiều bước. Mô hình đặc biệt hữu ích cho nhiệm vụ kéo dài thay vì một câu trả lời ngắn.
Điểm mạnh gồm hiểu ngữ cảnh dài, lập kế hoạch nhiều bước, lập trình, sử dụng công cụ, gỡ lỗi, xác minh và thực thi tác tử kéo dài. Kiến trúc MoE thưa cung cấp dung lượng tổng thể lớn trong khi chỉ kích hoạt một phần tham số cho mỗi token, còn trọng số mở hỗ trợ triển khai và đánh giá độc lập.
Hy4 Preview là bản xem trước sớm chứ chưa phải Hy4 chính thức, vì vậy hành vi, khả năng cung cấp, giá và chi tiết tích hợp có thể thay đổi. Trước khi triển khai, cần kiểm thử hồi quy, kiểm tra thao tác công cụ, theo dõi quá trình suy luận dài và chuẩn bị mô hình dự phòng. Việc tự vận hành toàn bộ trọng số mở cũng đòi hỏi tài nguyên lớn.
Sử dụng ID Hy4 Preview hiển thị trong danh mục TokenHub cùng endpoint và API key TokenHub. Tuân theo định dạng của endpoint đối với tin nhắn, tùy chọn suy luận, truyền luồng, công cụ và đầu ra có cấu trúc. Nếu chuyển từ Tencent Hunyuan API, hãy kiểm tra trường yêu cầu, lược đồ công cụ và cách phân tích phản hồi trước khi chuyển lưu lượng sản xuất.
Hãy kiểm tra trang mô hình TokenHub hiện tại để biết giá đầu vào, đầu ra, bộ nhớ đệm hoặc giá theo yêu cầu cùng các endpoint được hỗ trợ. Ước tính chi phí bằng độ dài đầu vào, đầu ra, hành vi suy luận, số yêu cầu đồng thời, lần gọi công cụ và tỷ lệ thử lại thực tế. Không nên coi giá ra mắt hoặc khả năng cung cấp tạm thời là cam kết lâu dài.
Hãy ưu tiên đánh giá Hy4 Preview khi cần ngữ cảnh dài hơn nhiều, thực thi nhiều bước mạnh hơn, dự án phần mềm lớn, công việc nhiều tài liệu hoặc nghiên cứu khoa học. Hy3 có thể an toàn hơn nếu hệ thống sản xuất hiện tại đã phụ thuộc vào hành vi, độ trễ hoặc hợp đồng tích hợp đã được kiểm chứng của mô hình này. Hãy thử cả hai trên cùng tập tác vụ đại diện trước khi chuyển đổi.
Truy cập Hy4 preview và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.
NộI Dung Và BảN TrìNh DiễN Hy4 Preview
Tuyển chọn thông báo công khai, nội dung kỹ thuật, thử nghiệm triển khai và thảo luận cộng đồng về 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.jpgXem bản gốcTencent AI ·
Đọc toàn bộ bài viết
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 ·
Đọc toàn bộ bài viết
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 ·
Xem bản gốcTencent 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 ·
Xem bản gốcTencent 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.
Xem bản gốcYouTube
Hy4 Preview: Tencent’s 780B Open Agent Model Is Here
RepoChad
Xem bản gốcHy4 Preview: Built for Productivity and Beats GLM 5.3, DeepSeek, Opus
Fahd Mirza
Xem bản gốcTencent Hy4 Preview: 770B Parameters, 49B Active, a 200-GiB GGUF, and Day-Zero vLLM
AI tech
Xem bản gốc