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Hy4 preview Review

Hy4 preview est un modèle d'IA de 770 milliards de paramètres avec une fenêtre contextuelle de 1 million de tokens, conçu pour l'ingénierie logicielle, le travail de bureau, le développement de jeux et la recherche scientifique.

shipped 29 août 2026writingpaid
Domain rating53Monthly visits107/mo
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Hy4 preview — product screenshot

Pourquoi c'est important

1Dispose d'une architecture Mixture-of-Experts (MoE) de 770 milliards de paramètres au total, avec 49 milliards de paramètres actifs.
2Offre une fenêtre contextuelle étendue dépassant 1 million de tokens pour les tâches complexes.
3A atteint une augmentation de 31,8 % du débit de bout en bout grâce à une boucle d'auto-amélioration récursive.
4La tarification comprend 0,834 $ par million de tokens d'entrée et 2,501 $ par million de tokens de sortie.

À propos de Hy4 preview

Modèle économique
Usage-Based (Pay Per Use)
Tarification à l’usage
$0.042 (cached input) / $0.834 (input) / $2.501 (output) per 1M tokens
Siège social
Shenzhen, China

Formules tarifaires

Hy4 preview API Pricing
$0.042 per 1M tokens (cached input) / per-request
  • • $0.042 for cached input
  • • $0.834 for input
  • • $2.501 for output

Exemples de coûts

  • • 1M cached input tokens: $0.042
  • • 1M input tokens: $0.834
  • • 1M output tokens: $2.501
GitHubOpen Source

Spécifications

Documentation API

Voir la documentation →

API disponible

Oui, API publique

overview

Qu'est-ce que Hy4 preview ?

Hy4 preview est un outil de grand modèle linguistique (LLM) développé par Tencent qui permet aux développeurs, ingénieurs, employés de bureau et chercheurs d'effectuer des tâches de productivité complexes. C'est un modèle Mixture-of-Experts (MoE) de 770 milliards de paramètres avec une fenêtre contextuelle de 1 million de tokens, publié le 28 août 2026. Ce modèle est conçu pour améliorer les capacités dans des domaines tels que l'ingénierie logicielle, la recherche scientifique, l'analyse financière et le développement de jeux. L'architecture comprend 49 milliards de paramètres actifs par token, contribuant à son efficacité dans le traitement de données étendues et de flux de travail complexes. Tencent a également publié une variante Hy4 preview-FP8 de précision inférieure pour les déploiements nécessitant une empreinte plus petite.

features

Fonctionnalités clés de Hy4 preview

Hy4 preview intègre plusieurs fonctionnalités techniques conçues pour prendre en charge les applications d'IA avancées dans divers domaines professionnels. Son architecture et ses méthodologies de formation contribuent à ses performances dans la gestion de tâches complexes et à long terme.

  • Architecture Mixture-of-Experts (MoE) de 770 milliards de paramètres avec 49 milliards de paramètres actifs par token.
  • Fenêtre contextuelle de 1 million de tokens, permettant le traitement de documents et de bases de code étendus.
  • Boucle d'auto-amélioration récursive, où le modèle a optimisé ses propres méthodes de formation, entraînant une augmentation de 31,8 % du débit de bout en bout.
  • Données de formation de haute qualité co-créées avec les experts internes de Tencent en ingénierie logicielle, jeux, finance et sécurité.
  • Capacités améliorées de compréhension, de planification, de débogage et de validation dans les tâches d'ingénierie logicielle.
  • Meilleure gestion des flux de travail d'analyse financière, de la synthèse inter-documents et de l'analyse de données.
  • Capacités renforcées de compréhension, de raisonnement et de résolution de problèmes complexes en recherche scientifique, y compris le développement d'IA et la dynamique moléculaire.
  • Capacité à générer des prototypes jouables et à itérer sur des projets de jeux grâce à des interactions en langage naturel.

use cases

Qui devrait utiliser Hy4 preview ?

Hy4 preview est spécifiquement conçu pour les professionnels nécessitant une assistance IA avancée dans des tâches complexes, gourmandes en données et nécessitant un raisonnement approfondi. Sa conception répond aux besoins spécifiques de l'industrie, offrant un support spécialisé.

  • Ingénieurs logiciels et développeurs : Pour une meilleure compréhension, planification, débogage et validation des tâches de développement à long terme, y compris le développement front-end.
  • Chercheurs scientifiques : Pour la résolution de problèmes complexes, le raisonnement et la compréhension dans des domaines tels que la recherche en IA, la dynamique moléculaire, la physique de la matière condensée et les mathématiques pures.
  • Analystes financiers et employés de bureau : Pour une meilleure gestion des flux de travail d'analyse financière, la synthèse inter-documents, l'analyse de données et la création de documents, de feuilles de calcul et de présentations.
  • Développeurs de jeux : Pour la génération de prototypes jouables à partir de requêtes en langage naturel et l'itération sur des projets de jeux complexes grâce à des interactions multi-tours.

how to use

Comment utiliser Hy4 preview

Hy4 preview est accessible via API via Tencent Cloud TokenHub et OpenRouter, permettant une intégration dans les flux de travail existants. Une période d'évaluation gratuite limitée est disponible sur les plateformes WorkBuddy et CodeBuddy de Tencent.

  • 1Accédez à l'API Hy4 preview via Tencent Cloud TokenHub ou OpenRouter.
  • 2Intégrez l'API dans des applications d'ingénierie logicielle, de recherche ou de bureau.
  • 3Utilisez la fenêtre contextuelle de 1 million de tokens pour traiter de grands ensembles de données ou des bases de code étendues.
  • 4Exploitez le modèle pour des tâches telles que la génération de code, la synthèse de documents ou la résolution de problèmes scientifiques.
  • 5Surveillez l'utilisation des tokens d'entrée et de sortie pour la gestion des coûts basée sur le modèle de tarification à l'usage.
  • 6Pour une évaluation initiale, utilisez la période d'accès gratuit sur les plateformes WorkBuddy et CodeBuddy de Tencent.

pricing

Tarification et plans de Hy4 preview

Hy4 preview fonctionne sur un modèle de tarification basé sur l'utilisation, avec des coûts distincts pour les tokens d'entrée, de sortie et mis en cache. Cette structure permet aux utilisateurs de ne payer que pour les ressources consommées lors des interactions API.

  • Tokens d'entrée : 0,834 $ par million de tokens.
  • Tokens de sortie : 2,501 $ par million de tokens.
  • Tokens de lecture du cache : 0,042 $ par million de tokens.
  • Évaluation gratuite : Disponible pour une période limitée de deux semaines sur les plateformes WorkBuddy et CodeBuddy de Tencent à partir de sa date de lancement.

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Pros

  • +Features a substantial 1M-token context window, suitable for extensive documents and codebases.
  • +Utilizes a 770B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) architecture for efficient processing.
  • +Demonstrated a 31.8% increase in end-to-end throughput due to a recursive self-improvement loop.
  • +Offers competitive pricing, with output tokens 82% cheaper than Kimi K3 and 36% cheaper than GLM-5.3.
  • +Strong performance in productivity-focused engineering tasks, as indicated by internal evaluations (2.99/4.00 score).

Cons

  • −Known limitations include taking longer than necessary on complex questions, potentially increasing latency.
  • −Exhibits a tendency to over-verify its own answers, which can also contribute to increased latency.
  • −Reportedly lags behind Zhipu's GLM-5.3 in public benchmarks for code and cybersecurity tests (e.g., DeepSWE, CyberGym).
  • −As a recent release (August 28, 2026), extensive third-party technical reviews are still emerging.

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Hy4 preview vs Concurrents

Hy4 preview est en concurrence sur le marché des LLM open-source et hébergés, en particulier avec les modèles d'autres grands développeurs chinois et fournisseurs mondiaux d'IA. Son avantage concurrentiel réside souvent dans ses spécifications techniques spécifiques et sa stratégie de prix.

1
Llama 3.1↗

An open-weight model family from Meta, offering strong performance across various tasks, with Llama 3.1 specifically expanding the context window to 128K tokens and a 405B parameter variant.

While Llama 3.1's 128K token context window is smaller than Hy4 preview's 1M, it offers the flexibility and cost-effectiveness of an open-source model that can be run locally or on various platforms, making it a powerful free alternative.

2
Mistral AIOn Stork

Offers a range of high-performance models, including specialized ones like Codestral for software engineering, with competitive pricing and a focus on efficiency and reasoning.

Mistral AI provides a strong, cost-effective API alternative with models specifically tuned for coding and complex tasks, though its largest context windows might not consistently reach Hy4 preview's 1M tokens across all models.

3
Anthropic ClaudeOn Stork

Known for strong reasoning, safety, and a large context window, with several models offering a 1M token context window at standard pricing.

Claude directly competes with Hy4 preview on context window size (1M tokens) and advanced reasoning capabilities, offering a robust alternative for complex tasks, though its per-token pricing for top-tier models can be higher.

4
Perplexity AI (Sonar API)On Stork

Specializes in search-augmented generation, providing real-time web retrieval and citations, making it highly effective for research and information-intensive tasks.

Perplexity AI excels at grounding responses with real-time web data, a feature not explicitly highlighted for Hy4 preview, making it superior for tasks requiring up-to-date information, but its context window might be smaller than Hy4 preview's 1M tokens for some models.

5
OllamaOn Stork

Enables users to download and run open-source large language models (like Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen) locally on their own machines, providing complete control and privacy.

Ollama offers a truly free and private alternative by allowing local execution of various open-source models, but it requires the user to manage hardware and model deployment, and the performance will be limited by local machine specifications, unlike a hosted API like Hy4 preview.

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