AI Инструмент

Обзор Hy4 preview

Hy4 preview — это модель ИИ с 770 миллиардами параметров и окном контекста в 1 миллион токенов, разработанная для программной инженерии, офисной работы, разработки игр и научных исследований.

shipped 29 авг. 2026 г.writingpaid

Domain rating53Monthly visits107/mo

writingresearch

Почему это важно

1Имеет архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 770 миллиардов и 49 миллиардами активных параметров.

2Предлагает расширенное окно контекста, превышающее 1 миллион токенов, для выполнения сложных задач.

3Достигнуто увеличение сквозной пропускной способности на 31,8% благодаря рекурсивному циклу самосовершенствования.

4Цены включают 0,834 доллара за миллион входных токенов и 2,501 доллара за миллион выходных токенов.

Краткие факты

Разработчик: Tencent
Бизнес-модель: На основе использования
Цены: Вход: $0.834/1M токенов; Выход: $2.501/1M токенов; Чтение кэша: $0.042/1M токенов
Платформы: API
Доступен API: Да
Интеграции: Tencent Cloud, OpenRouter, GitHub, HuggingFace, ModelScope
Штаб-квартира: Шэньчжэнь, Китай

Подключите свой домен к Stork Wire

Цитирования в ИИ, бэклинки и растущий Domain Rating — на автопилоте. Вот как выглядит первый год на Wire:

AI Citations

Backlinks

Domain Rating

first year, simulated · week 1

бесплатно на время founding-беты · карта не нужна

Как работает Wire →

О Hy4 preview

Бизнес-модель

Usage-Based (Pay Per Use)

Оплата по факту использования

$0.042 (cached input) / $0.834 (input) / $2.501 (output) per 1M tokens

Штаб-квартира

Shenzhen, China

Тарифные планы

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

Примеры затрат

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

GitHubOpen Source

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое Hy4 preview?

Hy4 preview — это инструмент большой языковой модели (LLM), разработанный Tencent, который позволяет разработчикам, инженерам, офисным работникам и исследователям выполнять сложные задачи по повышению производительности. Это модель Mixture-of-Experts (MoE) с 770 миллиардами параметров и окном контекста в 1 миллион токенов, выпущенная 28 августа 2026 года. Эта модель предназначена для расширения возможностей в таких областях, как программная инженерия, научные исследования, финансовый анализ и разработка игр. Архитектура включает 49 миллиардов активных параметров на токен, что способствует ее эффективности в обработке обширных данных и сложных рабочих процессов. Tencent также выпустила вариант Hy4 preview-FP8 с более низкой точностью для развертываний, требующих меньшего объема памяти.

features

Ключевые особенности Hy4 preview

Hy4 preview включает в себя несколько технических функций, разработанных для поддержки передовых приложений ИИ в различных профессиональных областях. Его архитектура и методологии обучения способствуют его производительности при решении сложных, долгосрочных задач.

Архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с 770 миллиардами параметров и 49 миллиардами активных параметров на токен.
Окно контекста в 1 миллион токенов, позволяющее обрабатывать обширные документы и кодовые базы.
Рекурсивный цикл самосовершенствования, в котором модель оптимизировала свои собственные методы обучения, что привело к увеличению сквозной пропускной способности на 31,8%.
Высококачественные обучающие данные, созданные совместно с внутренними экспертами Tencent в области программной инженерии, игр, финансов и безопасности.
Расширенные возможности для понимания, планирования, отладки и проверки в задачах программной инженерии.
Улучшенная обработка рабочих процессов финансового анализа, синтеза между документами и анализа данных.
Более сильные возможности в понимании, рассуждении и решении сложных проблем в научных исследованиях, включая разработку ИИ и молекулярную динамику.
Возможность генерировать играбельные прототипы и итерировать игровые проекты посредством взаимодействия на естественном языке.

use cases

Кому следует использовать Hy4 preview?

Hy4 preview специально разработан для профессионалов, которым требуется передовая помощь ИИ в сложных, интенсивных по данным и требующих рассуждений задачах. Его дизайн учитывает конкретные потребности отрасли, предлагая специализированную поддержку.

Инженеры-программисты и разработчики: Для улучшенного понимания, планирования, отладки и проверки долгосрочных задач разработки, включая разработку внешнего интерфейса.
Научные исследователи: Для сложного решения проблем, рассуждений и понимания в таких областях, как исследования ИИ, молекулярная динамика, физика конденсированного состояния и чистая математика.
Финансовые аналитики и офисные работники: Для улучшенной обработки рабочих процессов финансового анализа, синтеза между документами, анализа данных и создания документов, электронных таблиц и презентаций.
Разработчики игр: Для генерации играбельных прототипов по запросам на естественном языке и итерации сложных игровых проектов посредством многоходовых взаимодействий.

how to use

Как использовать Hy4 preview

Hy4 preview доступен через API через Tencent Cloud TokenHub и OpenRouter, что позволяет интегрировать его в существующие рабочие процессы. Ограниченный бесплатный период оценки доступен на платформах Tencent WorkBuddy и CodeBuddy.

1Получите доступ к API Hy4 preview через Tencent Cloud TokenHub или OpenRouter.
2Интегрируйте API в приложения для программной инженерии, исследований или офисные приложения.
3Используйте окно контекста в 1 миллион токенов для обработки больших наборов данных или обширных кодовых баз.
4Используйте модель для таких задач, как генерация кода, суммирование документов или решение научных проблем.
5Отслеживайте использование входных и выходных токенов для управления затратами на основе модели ценообразования, основанной на использовании.
6Для первоначальной оценки используйте период бесплатного доступа на платформах Tencent WorkBuddy и CodeBuddy.

pricing

Цены и планы Hy4 preview

Hy4 preview работает по модели ценообразования, основанной на использовании, с различными затратами на входные, выходные и кэшированные токены. Эта структура позволяет пользователям платить только за ресурсы, потребляемые во время взаимодействия с API.

Входные токены: 0,834 доллара за миллион токенов.
Выходные токены: 2,501 доллара за миллион токенов.
Токены чтения кэша: 0,042 доллара за миллион токенов.
Бесплатная оценка: Доступна в течение ограниченного двухнедельного периода на платформах Tencent WorkBuddy и CodeBuddy с даты запуска.

Нравится статья? Получайте такие каждое утро на почту.

одно письмо в день · отписка в два клика · без сторонних трекеров

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.

Похожие инструменты

Hy4 preview против конкурентов

Hy4 preview конкурирует на рынке LLM с открытым исходным кодом и размещенных LLM, в частности с моделями других крупных китайских разработчиков и мировых поставщиков ИИ. Его конкурентное преимущество часто заключается в его конкретных технических характеристиках и ценовой стратегии.

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.

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.

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.

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.

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.

Ещё на Stork