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AI 도구

Hy4 preview Review

Hy4 preview는 소프트웨어 엔지니어링, 사무 업무, 게임 개발 및 과학 연구를 위해 설계된 1M-토큰 컨텍스트 창을 갖춘 770B-매개변수 AI 모델입니다.

shipped 2026년 8월 29일writingpaid
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Hy4 preview — product screenshot

핵심 포인트

1490억 개의 활성 매개변수를 가진 7,700억 개의 총 매개변수 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 특징으로 합니다.
2복잡한 작업을 위해 100만 개 이상의 토큰을 초과하는 확장된 컨텍스트 창을 제공합니다.
3재귀적 자체 개선 루프를 통해 종단 간 처리량(throughput)이 31.8% 증가했습니다.
4가격에는 백만 입력 토큰당 $0.834, 백만 출력 토큰당 $2.501가 포함됩니다.

Hy4 preview 소개

비즈니스 모델
Usage-Based (Pay Per Use)
사용량 기반 요금
$0.042 (cached input) / $0.834 (input) / $2.501 (output) per 1M tokens
본사
Shenzhen, China

요금제

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

비용 예시

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

사양

API 제공 여부

예, 공개 API

overview

Hy4 preview란 무엇인가요?

Hy4 preview는 개발자, 엔지니어, 사무직원 및 연구원이 복잡한 생산성 작업을 수행할 수 있도록 Tencent가 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 도구입니다. 2026년 8월 28일에 출시된 1M-토큰 컨텍스트 창을 갖춘 770B-매개변수 Mixture-of-Experts (MoE) 모델입니다. 이 모델은 소프트웨어 엔지니어링, 과학 연구, 금융 분석 및 게임 개발과 같은 분야에서 역량을 강화하도록 설계되었습니다. 아키텍처에는 토큰당 490억 개의 활성 매개변수가 포함되어 있어 광범위한 데이터와 복잡한 워크플로우를 효율적으로 처리하는 데 기여합니다. Tencent는 또한 더 작은 설치 공간이 필요한 배포를 위해 저정밀도 Hy4 preview-FP8 변형을 출시했습니다.

features

Hy4 preview의 주요 기능

Hy4 preview는 다양한 전문 분야에서 고급 AI 애플리케이션을 지원하도록 설계된 여러 기술적 기능을 통합합니다. 아키텍처 및 훈련 방법론은 복잡하고 장기적인 작업을 처리하는 성능에 기여합니다.

  • 토큰당 490억 개의 활성 매개변수를 가진 770B-매개변수 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처.
  • 광범위한 문서 및 코드베이스 처리를 가능하게 하는 1M-토큰 컨텍스트 창.
  • 모델이 자체 훈련 방법을 최적화하여 종단 간 처리량이 31.8% 증가한 재귀적 자체 개선 루프.
  • 소프트웨어 엔지니어링, 게임, 금융 및 보안 분야의 Tencent 내부 도메인 전문가와 공동으로 생성된 고품질 훈련 데이터.
  • 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 이해, 계획, 디버깅 및 검증을 위한 향상된 기능.
  • 금융 분석 워크플로우, 문서 간 합성 및 데이터 분석 처리 개선.
  • AI 개발 및 분자 역학을 포함한 과학 연구에서 복잡한 문제 이해, 추론 및 해결 능력 강화.
  • 자연어 상호작용을 통해 플레이 가능한 프로토타입을 생성하고 게임 프로젝트를 반복할 수 있는 능력.

use cases

누가 Hy4 preview를 사용해야 하나요?

Hy4 preview는 복잡하고 데이터 집약적이며 추론이 많은 작업에서 고급 AI 지원이 필요한 전문가를 위해 특별히 설계되었습니다. 특정 산업 요구 사항을 충족하도록 설계되어 전문적인 지원을 제공합니다.

  • 소프트웨어 엔지니어 및 개발자: 프론트엔드 개발을 포함한 장기 개발 작업의 이해, 계획, 디버깅 및 검증을 향상시키기 위해.
  • 과학 연구원: AI 연구, 분자 역학, 응집 물질 물리학 및 순수 수학과 같은 분야에서 복잡한 문제 해결, 추론 및 이해를 위해.
  • 금융 분석가 및 사무직원: 금융 분석 워크플로우, 문서 간 합성, 데이터 분석 및 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션 생성을 개선하기 위해.
  • 게임 개발자: 자연어 요청으로부터 플레이 가능한 프로토타입을 생성하고 다중 턴 상호작용을 통해 복잡한 게임 프로젝트를 반복하기 위해.

how to use

Hy4 preview 사용 방법

Hy4 preview는 Tencent Cloud TokenHub 및 OpenRouter를 통해 API로 액세스할 수 있어 기존 워크플로우에 통합할 수 있습니다. Tencent의 WorkBuddy 및 CodeBuddy 플랫폼에서 제한된 무료 평가 기간을 이용할 수 있습니다.

  • 1Tencent Cloud TokenHub 또는 OpenRouter를 통해 Hy4 preview API에 액세스합니다.
  • 2API를 소프트웨어 엔지니어링, 연구 또는 사무용 애플리케이션에 통합합니다.
  • 3대규모 데이터 세트 또는 광범위한 코드베이스 처리를 위해 1M-토큰 컨텍스트 창을 활용합니다.
  • 4코드 생성, 문서 요약 또는 과학 문제 해결과 같은 작업에 모델을 활용합니다.
  • 5사용량 기반 가격 모델에 따라 비용 관리를 위해 입력 및 출력 토큰 사용량을 모니터링합니다.
  • 6초기 평가를 위해 Tencent의 WorkBuddy 및 CodeBuddy 플랫폼에서 무료 액세스 기간을 사용합니다.

pricing

Hy4 preview 가격 및 요금제

Hy4 preview는 입력, 출력 및 캐시된 토큰에 대한 별도의 비용으로 사용량 기반 가격 모델로 운영됩니다. 이 구조를 통해 사용자는 API 상호 작용 중에 소비된 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.

  • 입력 토큰: 백만 토큰당 $0.834.
  • 출력 토큰: 백만 토큰당 $2.501.
  • 캐시 읽기 토큰: 백만 토큰당 $0.042.
  • 무료 평가: 출시일로부터 Tencent의 WorkBuddy 및 CodeBuddy 플랫폼에서 2주간 제한된 기간 동안 이용 가능합니다.

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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.

유사한 도구

Hy4 preview vs 경쟁사

Hy4 preview는 오픈 소스 및 호스팅 LLM 시장에서 특히 다른 주요 중국 개발자 및 글로벌 AI 제공업체의 모델과 경쟁합니다. 경쟁 우위는 종종 특정 기술 사양 및 가격 전략에 있습니다.

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

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

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

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

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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