Tencent выпустила Hy4: нейросеть видит изображения и управляет ПК, веса позже

Tencent представила Hy4, готовую языковую модель, вышедшую примерно через два месяца после превью-версии. По словам Tencent, её обучали на заметно большем объёме данных, чем предшественницу, и она «впервые» входит в число сильнейших моделей с открытыми весами. Но сами веса пока не опубликованы, дата не названа: до этого Hy4 доступна только через Tencent Cloud, OpenRouter и приложения Tencent, например чат-бот Yuanbao.

Главная новинка, понимание изображений: модель должна различать мелкие детали на фотографиях и сложных схемах. В демонстрации она нашла на огромном аэроснимке компонент размером около двух метров на крыше склада. Ещё Hy4 впервые умеет управлять компьютером и самостоятельно работать с программами. Tencent обучала её на профессиональных инструментах вроде Blender и CAD-программ, а также на задачах, где нужно последовательно использовать несколько приложений. Понимание изображений должно помогать и в программировании, при создании сайтов и игр. Для разработки игр Tencent вместе со своими игровыми студиями адаптировала модель под движки Unreal, Unity и Godot. По словам команды разработчиков мобильной игры Honor of Kings, Hy4 почти безупречно справляется с задачами по настройке и гораздо чаще, чем раньше, находит первопричины багов.

Отдельный упор сделан на финансы и офисную работу. В тесте Tencent с участием более 200 финансовых специалистов, которые оценивали Hy4 на почти 600 реальных задач, модель, по данным Tencent, обошла китайские Deepseek V4.1 Flash, Kimi K3.1 Pro и GLM-5.3 Flash. Галлюцинации при поиске в сети, по внутренним тестам, снизились с почти 16% до примерно 5% благодаря переработанной функции поиска. Модель также умеет в реальном времени работать с людьми над файлами Word, Excel и PowerPoint. Партнёры сообщают о схожих результатах, но опираются на собственные внутренние тесты: финансовая платформа Comein считает Hy4 единственной китайской моделью на уровне Claude Opus 5.5 (на втором месте) и явно впереди GPT-6.1 Sol в запросах к данным; агентная платформа Manus сообщает, что Hy4 успешно выполняет почти все задачи с документами.

Первая независимая оценка Artificial Analysis выглядит чуть иначе. В её Intelligence Index, который объединяет работу со знаниями, программирование, науку и общие знания, Hy4 набирает 35 баллов при медиане 30. Это уравнивает её с Grok 4.7 и ставит на второе место среди моделей китайских лабораторий, после Kimi K3.1 Pro с 46 баллами. Без веб-поиска картина меняется: в тесте фактической точности AA-Omniscience Hy4 правильно отвечает примерно на половину вопросов по данным обучения, а когда ответа не знает, в 89% случаев выдумывает его вместо признания пробела.

Hy4 использовали и для ускорения самой разработки. По внутреннему тесту Tencent на исследовательских задачах в семи областях модель занимает первое место среди открыто доступных. Вместе с агентной системой Hyra 2.0 она оптимизировала внутренние конвейеры обучения Tencent для малых моделей, а затем самостоятельно обучила собственную версию модели Jev для принятия решений от американского стартапа TypeSafe AI. Эта версия превосходит оригинал на нескольких не названных тестах. Две специализированные модели для биологии и физики, созданные таким способом, Tencent выпустит как открытые. В дальнейшем Hy4 должна поддерживать и ускорять разработку ИИ внутри компании.

С прицелом на публикацию весов Tencent подчёркивает безопасность: компания говорит, что намеренно убрала из обучающих данных материалы о взломе, а её собственные лаборатории безопасности не нашли повышенного риска злоупотреблений. Модель также заметно ниже порога риска Tencent по биологическим угрозам. Подробный отчёт о безопасности выйдет вместе с весами.

Цена осталась как у превью: примерно $0,83 за миллион входных токенов и около $2,50 за миллион выходных. Tencent признаёт, что на сложных задачах, продвинутой математике, длинных проектах по программированию и сложном анализе изображений, Hy4 всё ещё заметно уступает лучшим коммерческим моделям. Следующей планируется более быстрая и дешёвая версия Hy4 flash.

Контекст: прошлым июлем Tencent выпустила Hy3 на 295 млрд параметров под лицензией Apache 2.0; с тех пор китайские конкуренты ушли вперёд, Zhipu AI выпустила GLM-5.3, Deepseek, V4.1-Flash-1017, Moonshot AI, Kimi K3.1 Pro. Artificial Analysis в конце октября обновила индекс (60% его теперь основано на закрытых тестовых наборах), и разрыв между открытыми моделями и лидерами вырос с 3 до 12 баллов. Публикацию весов Hy4 планируют на фоне ужесточения правил: министерства торговли и науки Китая в октябре опубликовали проект рамки экспортного контроля, который охватил бы веса любой модели из мировой десятки или с более чем двумя триллионами параметров; для открытых релизов в проекте предусмотрен ускорённый порядок с автоматическим одобрением.

Ключевые факты

Tencent выпустила готовую Hy4 примерно через два месяца после превью: модель понимает изображения и впервые умеет управлять компьютером; веса выйдут позже, дата не названа.
По первой оценке Artificial Analysis, Hy4 набирает 35 баллов в Intelligence Index (медиана 30), делит результат с Grok 4.7 и стоит второй среди китайских лабораторий после Kimi K3.1 Pro (46 баллов).
Без веб-поиска в тесте AA-Omniscience модель отвечает верно примерно на половину вопросов, а в 89% случаев незнания выдумывает ответ; по внутренним тестам Tencent, галлюцинации при поиске в сети упали с почти 16% до около 5%.
Цена как у превью: около $0,83 за миллион входных и $2,50 за миллион выходных токенов; Tencent признаёт отставание от лучших коммерческих моделей на сложной математике, длинных проектах по коду и сложном анализе изображений.
Планируется Hy4 flash; подробный отчёт о безопасности выйдет вместе с весами; Tencent также выпустит две открытые модели для биологии и физики, срок не назван.

Почему это важно

Tencent выпускает готовую Hy4, которая впервые получила понимание изображений и управление компьютером, и заявляет, что она входит в число сильнейших с открытыми весами. Независимая оценка Artificial Analysis ставит её второй среди китайских лабораторий, но далеко позади Kimi K3.1 Pro (35 против 46 баллов). Контекст: после обновления индекса в конце октября разрыв между открытыми моделями и лидерами вырос с 3 до 12 баллов, а Hy3 была выпущена с открытой лицензией Apache 2.0 прошлым июлем. Любопытна и деталь про самоусовершенствование: Hy4 вместе с Hyra 2.0 оптимизировала обучающие конвейеры Tencent и сама обучила версию модели Jev.

Кому это важно

Разработчикам и компаниям, которые выбирают модель для работы с документами, финансами, кодом и играми: Tencent делала упор на Word, Excel, PowerPoint, финансовые задачи и игровые движки Unreal, Unity и Godot. Тем, кто следит за китайским рынком открытых моделей и ждёт публикации весов. Также исследователям, интересующимся тем, как модели участвуют в создании следующих версий ИИ.

Как это применить

Пока веса не опубликованы, Hy4 доступна через Tencent Cloud, OpenRouter и приложения Tencent, например Yuanbao. Цена примерно $0,83 за миллион входных токенов и около $2,50 за миллион выходных, как у превью. Если нужна скорость и дешевизна, Tencent планирует версию Hy4 flash. Для фактических вопросов без веб-поиска результаты AA-Omniscience говорят о высоком риске выдуманных ответов, поэтому имеет смысл включать поиск и проверять ответы.

Можно ли доверять

Большинство громких заявлений исходит от самой Tencent: места в финансовом тесте с 200 специалистами, первое место среди открыто доступных моделей на исследовательских задачах, снижение галлюцинаций с почти 16% до около 5%, всё это внутренние тесты. Оценки Comein и Manus тоже основаны на их собственных внутренних тестах, а не на независимой проверке. Независимая оценка Artificial Analysis названа первоначальной и выглядит скромнее. Выводы о безопасности тоже принадлежат Tencent; подробный отчёт обещан вместе с весами.

Риски и подводные камни

Веса пока недоступны, и дата их публикации не названа, поэтому открытость модели остаётся обещанием. Без веб-поиска Hy4 в 89% случаев незнания выдумывает ответ. Сама Tencent признаёт заметное отставание от лучших коммерческих моделей на продвинутой математике, длинных проектах по коду и сложном анализе изображений. Публикацию весов планируют на фоне проекта китайской рамки экспортного контроля для весов моделей из мировой десятки или более двух триллионов параметров; для открытых релизов предусмотрен ускоренный порядок с автоматическим одобрением. Применимость этих правил к Hy4 в источнике не обсуждается.