Tencent a lancé Hy4 le 4 novembre, la dernière version de son modèle phare de la famille Hunyuan, et a déclaré qu'il place Hy "pour la première fois parmi les modèles open source les plus puissants". L'annonce, publiée sur la page de recherche officielle Hy de Tencent, décrit des mises à l'échelle substantielles à la fois avant et après la formation par rapport à l'aperçu Hy4 que la société a rendu public en août, qui a été publié sous la forme d'un mélange d'experts de 770 B de paramètres avec une fenêtre contextuelle d'un million de jetons.
Hy4 est désormais disponible sur Tencent Cloud et OpenRouter, ainsi que dans les produits Tencent, notamment CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao et ima. La société affirme qu'elle offre des gains de performances majeurs par rapport à l'aperçu Hy4 au même prix API. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre actualités IA.
La vision et l'utilisation de l'ordinateur arrivent à Hy
Les changements de capacité principaux sont visuels. Hy4 prend en charge la perception visuelle pour la première fois, permettant au modèle de comprendre les détails fins de l'image et d'interpréter des graphiques complexes, et il prend également en charge l'utilisation d'un ordinateur pour la première fois, fonctionnant à la fois sur des interfaces de ligne de commande et des interfaces utilisateur graphiques.
Tencent affirme avoir formé le modèle sur des logiciels spécialisés tels que Blender et des outils de CAO, ainsi que sur des flux de travail à long terme couvrant plusieurs applications, afin d'améliorer sa capacité à planifier et à exécuter des tâches professionnelles. Lors des discussions entre développeurs après le lancement, les utilisateurs ont mis en avant des vidéos de démonstration montrant le modèle localisant un petit élément dans une grande image satellite et déduisant l'endroit où une photographie a été prise.
Benchmarks destinés au travail réel
La stratégie d'évaluation de Tencent s'appuie fortement sur les domaines professionnels plutôt que sur les tests académiques classiques. Dans le domaine financier, l'entreprise a créé des milliers d'espaces de travail réalistes et des dizaines de milliers de tâches couvrant la recherche de fonds, l'analyse des actions, les stratégies quantitatives, l'allocation d'actifs, la finance d'entreprise et la comptabilité fiscale. En collaboration avec Tencent Financial Technology, 213 professionnels de la finance ont évalué le modèle, dont 153 issus d'institutions financières de premier plan, dont plus de 70 % ont déclaré plus de cinq ans d'expérience dans le secteur.
Sur 579 tâches financières réelles, Tencent rapporte que Hy4 se classe au premier rang parmi les modèles à poids ouvert avec un score de 3,04, devant DeepSeek-V4.1-Flash-1017 à 2,97, Kimi K3.1 Pro à 2,68 et GLM-5.3 à 2,68. Sur IRAB, une référence interne de la société d'agents d'IA financière RabiteTech, Tencent affirme que Hy4 obtient un score de 12,03 points de pourcentage supérieur à l'aperçu Hy4.
La société rapporte également des gains de fiabilité : Hy4 a réduit le taux d'hallucinations à 5,45 % contre 15,76 % lors de l'aperçu Hy4, et a réduit les erreurs spéculatives de 23,1 % à 5,6 %, après des mises à niveau ciblées de la recherche couvrant la récupération urgente, la synthèse multi-sources et la vérification de la cohérence factuelle. Dans le domaine de la recherche scientifique, Tencent affirme que Hy4 se classe au premier rang des modèles à poids ouvert sur TenureTrail, son référentiel interne de 123 tâches de recherche dans sept disciplines.
Jeux, documents et auto-amélioration récursive
Le développement de jeux a reçu son propre traitement. Tencent s'est associé à des développeurs professionnels de son Interactive Entertainment Group – la division derrière certaines des plus grandes franchises de jeux au monde – pour organiser des données de formation et des évaluations couvrant la mise en œuvre des fonctionnalités, la logique de jeu, le suivi de l'état et les pipelines d'actifs. Tencent affirme que Hy4 a été largement adapté pour Unreal Engine, Unity et Godot, et améliore l'aperçu Hy4 de 19,1 % sur GameDev et de 9,8 % sur GameLogic, avec une nouvelle prise en charge du développement de jeux multijoueurs.
Dans les flux de travail bureautiques, Tencent a amélioré la capacité du modèle à co-éditer des fichiers Word, Excel et PowerPoint en temps réel, rapportant des gains clairs d'évaluation aveugle en termes de formatage, de fiabilité et de convivialité des documents. Manus, la plateforme d'agents IA, a déclaré dans les commentaires inclus dans l'annonce que Hy4 avait atteint un taux d'achèvement des tâches de près de 97 % dans les tâches de création et d'édition de documents.
L’affirmation la plus spéculative concerne l’auto-amélioration récursive. Tencent affirme qu'associé à son harnais Hyra 2.0, Hy4 a optimisé l'infrastructure de pré-formation interne de l'entreprise pour les modèles plus petits avec la même architecture et a formé de manière autonome une variante qui surpasse la référence officielle Jev sur plusieurs points de référence. Deux modèles de base co-développés par Hy4 et Hyra 2.0 – HyCell pour la représentation unicellulaire et HyPDE pour la modélisation de champ physique – sont en open source pour rendre ces résultats réutilisables.
Filtrage de cybersécurité et de biosécurité
Tencent a abordé directement la sécurité des capacités. La société a déclaré avoir filtré le contenu offensant "tel que le développement d'exploits, l'ingénierie inverse et les tests d'intrusion pour éviter d'amplifier les capacités offensives potentielles" - une approche que Reuters a caractérisée comme entraînant le modèle avec des données de cybersécurité limitées au milieu des craintes de piratage.
En matière de biosécurité, Tencent rapporte que les capacités de conception expérimentale ouvertes de Hy4 obtiennent une note de 30,4 sur 100 sur son Hy-BioExperimentBench, que la société place bien en dessous de son seuil de risque élevé. Les experts internes qui ont audité les traces de raisonnement du modèle ont conclu que même si Hy4 possède une solide maîtrise de la biologie fondamentale, sa capacité à transformer ces connaissances en protocoles expérimentaux exploitables reste limitée, et Tencent affirme n'avoir trouvé aucune preuve que Hy4 abaisse de manière significative la barrière qui empêche de causer des dommages biologiques.
Poids ouverts promis — Avec une carte système
Un détail complique le cadrage « open-source » : les poids Hy4 complets ne sont pas encore téléchargeables. Tencent déclare clairement qu'il prévoit d'ouvrir les poids du modèle Hy4 et s'est associé aux communautés vLLM et SGLang pour fournir un support écosystémique. Lorsque les poids seront publiés, la société annonce qu'elle publiera également une fiche système complète détaillant ses évaluations de sécurité – un document qui sera examiné attentivement, étant donné que les versions de poids ouverts des laboratoires chinois ont suscité à la fois des éloges et des inquiétudes cette année.
Tencent a également reconnu qu'un écart subsiste entre Hy4 et les meilleurs modèles propriétaires, en particulier en ce qui concerne les mathématiques de niveau recherche, le codage à long terme, l'auto-amélioration des modèles et la réponse visuelle avancée aux questions. Un Hy4 Flash plus léger et moins cher est prévu « dans un avenir proche ».
Le lancement atterrit dans un domaine chinois de plus en plus encombré, avec les versions DeepSeek, Kimi et GLM en concurrence sur le prix et les capacités. Le pari de Tencent est que l'utilisation d'un ordinateur de qualité professionnelle – et non les scores bruts de référence – est ce qui transforme un modèle ouvert en un outil d'entreprise.
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