Tencent lanzó Hy4 el 4 de noviembre, la versión más nueva de su modelo insignia de la familia Hunyuan, y declaró que coloca a Hy "por primera vez entre los modelos de código abierto más potentes". El anuncio, publicado en la página oficial de investigación de Hy de Tencent, describe ampliaciones sustanciales tanto en el pre-entrenamiento como en el post-entrenamiento en comparación con la vista previa de Hy4 que la compañía abrió en agosto, que se lanzó como un modelo de combinación de expertos con parámetros 770B con una ventana de contexto de un millón de tokens.
Hy4 ya está disponible en Tencent Cloud y OpenRouter, así como dentro de los productos Tencent, incluidos CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao e ima. La compañía dice que ofrece importantes mejoras de rendimiento con respecto a la versión preliminar de Hy4 al mismo precio de API. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
La visión y el uso de la computadora llegan a Hy
Los cambios de capacidad de los titulares son visuales. Hy4 admite la percepción de la visión por primera vez, lo que permite que el modelo comprenda detalles finos de la imagen e interprete gráficos complejos, y también admite el uso de computadoras por primera vez, operando tanto en interfaces de línea de comandos como en interfaces gráficas de usuario.
Tencent dice que entrenó el modelo en software especializado como Blender y herramientas CAD, y en flujos de trabajo de largo plazo que abarcan múltiples aplicaciones, para mejorar su capacidad de planificar y llevar a cabo tareas profesionales. En las discusiones con desarrolladores posteriores al lanzamiento, los usuarios destacaron videos de demostración que mostraban al modelo localizando una pequeña característica en una imagen satelital grande e infiriendo dónde se tomó una fotografía.
Puntos de referencia dirigidos al trabajo real
La estrategia de evaluación de Tencent se apoya en gran medida en ámbitos profesionales en lugar de las clásicas pruebas académicas. En finanzas, la empresa creó miles de espacios de trabajo realistas y decenas de miles de tareas que abarcan investigación de fondos, análisis de acciones, estrategias cuantitativas, asignación de activos, finanzas corporativas y contabilidad fiscal. Trabajando con Tencent Financial Technology, 213 profesionales financieros evaluaron el modelo, 153 de ellos de instituciones financieras líderes, más del 70 por ciento de los cuales reportaron más de cinco años de experiencia en la industria.
En 579 tareas financieras del mundo real, Tencent informa que Hy4 ocupa el primer lugar entre los modelos de peso abierto con una puntuación de 3,04, por delante de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 con 2,97, Kimi K3.1 Pro con 2,68 y GLM-5.3 con 2,68. En IRAB, un punto de referencia interno de la empresa de agentes financieros de IA RabyteTech, Tencent dice que Hy4 obtiene una puntuación 12,03 puntos porcentuales más alta que la vista previa de Hy4.
La compañía también informa ganancias en confiabilidad: Hy4 redujo la tasa de alucinaciones a 5,45 por ciento desde 15,76 por ciento en la vista previa de Hy4, y redujo los errores especulativos de 23,1 por ciento a 5,6 por ciento, después de actualizaciones específicas a la búsqueda que cubren recuperación urgente, síntesis de múltiples fuentes y verificación de coherencia factual. En investigación científica, Tencent dice que Hy4 ocupa el primer lugar entre los modelos de peso abierto en TenureTrail, su punto de referencia interno de 123 tareas de investigación en siete disciplinas.
Juegos, documentos y superación personal recursiva
El desarrollo del juego recibió su propio tratamiento. Tencent se asoció con desarrolladores profesionales de Interactive Entertainment Group, la división detrás de algunas de las franquicias de juegos más grandes del mundo, para seleccionar datos de capacitación y evaluaciones que cubran la implementación de funciones, la lógica del juego, el seguimiento del estado y las canalizaciones de activos. Tencent dice que Hy4 fue ampliamente adaptado para Unreal Engine, Unity y Godot, y mejora la vista previa de Hy4 en un 19,1 por ciento en GameDev y un 9,8 por ciento en GameLogic, con nuevo soporte para el desarrollo de juegos multijugador.
En los flujos de trabajo de oficina, Tencent mejoró la capacidad del modelo para coeditar archivos de Word, Excel y PowerPoint en tiempo real, reportando claras ganancias en la evaluación ciega en el formato, la confiabilidad y la usabilidad de los documentos. Manus, la plataforma de agentes de IA, dijo en los comentarios incluidos en el anuncio que Hy4 logró una tasa de finalización de tareas de casi el 97 por ciento en tareas de creación y edición de documentos.
La afirmación más especulativa se refiere a la superación personal recursiva. Tencent dice que, junto con su arnés Hyra 2.0, Hy4 optimizó la infraestructura interna de preentrenamiento de la compañía para modelos más pequeños con la misma arquitectura y entrenó de forma autónoma una variante que supera la línea base oficial de Jev en múltiples puntos de referencia. Dos modelos básicos desarrollados conjuntamente por Hy4 y Hyra 2.0 (HyCell para representación unicelular y HyPDE para modelado de campos físicos) están siendo de código abierto para que esos resultados sean reutilizables.
Filtrado de ciberseguridad y bioseguridad
Tencent abordó directamente la seguridad de las capacidades. La compañía dijo que filtró contenido ofensivo "como desarrollo de exploits, ingeniería inversa y pruebas de penetración para evitar amplificar capacidades ofensivas potenciales", un enfoque que Reuters caracterizó como entrenar el modelo con datos de ciberseguridad limitados en medio de temores de piratería informática.
En cuanto a la bioseguridad, Tencent informa que las capacidades de diseño experimental abierto de Hy4 obtienen una puntuación de 30,4 sobre 100 en su Hy-BioExperimentBench, que la empresa sitúa muy por debajo de su umbral de alto riesgo. Los expertos internos que auditaron los rastros de razonamiento del modelo concluyeron que, si bien Hy4 tiene una sólida comprensión de la biología fundamental, su capacidad para convertir ese conocimiento en protocolos experimentales viables sigue siendo limitada, y Tencent dice que no encontró evidencia de que Hy4 reduzca significativamente la barrera para causar daño biológico.
Se prometen pesos abiertos: con una tarjeta del sistema
Un detalle complica el encuadre de "código abierto": los pesos completos de Hy4 aún no se pueden descargar. Tencent afirma claramente que planea abrir los pesos del modelo Hy4 y se ha asociado con las comunidades vLLM y SGLang para brindar soporte al ecosistema. Cuando se publiquen las pesas, la compañía dice que también publicará una tarjeta de sistema integral que detalla sus evaluaciones de seguridad, un documento que será examinado, dado que los lanzamientos de pesas abiertas de los laboratorios chinos han generado tanto elogios como preocupación este año.
Tencent también reconoció que sigue existiendo una brecha entre Hy4 y los principales modelos propietarios, particularmente en matemáticas a nivel de investigación, codificación de largo horizonte, automejora de modelos y respuesta visual avanzada a preguntas. Está previsto un Hy4 Flash más ligero y económico "en un futuro próximo".
El lanzamiento aterriza en un campo chino de peso abierto cada vez más concurrido, con lanzamientos de DeepSeek, Kimi y GLM compitiendo en precio y capacidad. La apuesta de Tencent es que el uso de computadoras de nivel profesional -no los puntajes de referencia brutos- es lo que convierte un modelo abierto en una herramienta empresarial.
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