Hy4 previewは、ソフトウェアエンジニアリング、オフィスワーク、ゲーム開発、科学研究向けに設計された、1Mトークンのコンテキストウィンドウを持つ770BパラメータのAIモデルです。
注目ポイント
APIドキュメント
API提供状況
overview
Hy4 previewは、Tencentが開発した大規模言語モデル（LLM）ツールで、開発者、エンジニア、オフィスワーカー、研究者が複雑な生産性タスクを実行できるようにします。これは、1Mトークンのコンテキストウィンドウを持つ770BパラメータのMixture-of-Experts（MoE）モデルで、2026年8月28日にリリースされました。このモデルは、ソフトウェアエンジニアリング、科学研究、金融分析、ゲーム開発などの分野での能力を向上させるように設計されています。アーキテクチャには、トークンあたり490億のアクティブパラメータが含まれており、広範なデータと複雑なワークフローの処理効率に貢献しています。Tencentは、より小さなフットプリントを必要とするデプロイメント向けに、低精度のHy4 preview-FP8バリアントもリリースしています。
features
Hy4 previewは、さまざまな専門分野で高度なAIアプリケーションをサポートするように設計されたいくつかの技術的機能を組み込んでいます。そのアーキテクチャとトレーニング方法論は、複雑で長期的なタスクを処理する際のパフォーマンスに貢献しています。
use cases
Hy4 previewは、複雑でデータ集約的、かつ推論を多用するタスクにおいて高度なAI支援を必要とする専門家向けに特別に設計されています。その設計は特定の業界ニーズに対応し、専門的なサポートを提供します。
how to use
Hy4 previewは、Tencent Cloud TokenHubおよびOpenRouterを通じてAPI経由でアクセスでき、既存のワークフローに統合できます。TencentのWorkBuddyおよびCodeBuddyプラットフォームでは、期間限定の無料評価期間が利用可能です。
pricing
Hy4 previewは使用量ベースの料金モデルで運用されており、入力、出力、キャッシュされたトークンごとに異なるコストが設定されています。この構造により、ユーザーはAPIインタラクション中に消費したリソースに対してのみ支払うことができます。
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類似ツール
Hy4 previewは、オープンソースおよびホスト型LLM市場で、特に他の主要な中国の開発者やグローバルなAIプロバイダーのモデルと競合しています。その競争上の優位性は、多くの場合、特定の技術仕様と価格戦略にあります。
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.
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.
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.
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.
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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