Tencent merilis Hy4 pada tanggal 4 November, versi terbaru dari model keluarga Hunyuan andalannya, dan menyatakan bahwa mereka menempatkan Hy "di antara model sumber terbuka terkuat untuk pertama kalinya." Pengumuman tersebut, yang dipublikasikan di halaman penelitian Hy resmi Tencent, menjelaskan peningkatan substansial dalam pra-pelatihan dan pasca-pelatihan dibandingkan dengan pratinjau Hy4 yang dijadikan sumber terbuka oleh perusahaan pada bulan Agustus, yang dirilis sebagai model campuran pakar dengan parameter 770B dengan jendela konteks sejuta token.
Hy4 kini tersedia di Tencent Cloud dan OpenRouter, serta di dalam produk Tencent termasuk CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao, dan ima. Perusahaan mengatakan mereka memberikan peningkatan kinerja yang besar dibandingkan pratinjau Hy4 dengan harga API yang sama. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Penglihatan dan Penggunaan Komputer Tiba di Hy
Perubahan kemampuan judul bersifat visual. Hy4 mendukung persepsi penglihatan untuk pertama kalinya, memungkinkan model memahami detail gambar yang halus dan menafsirkan bagan yang kompleks, dan juga mendukung penggunaan komputer untuk pertama kalinya — beroperasi di antarmuka baris perintah dan antarmuka pengguna grafis.
Tencent mengatakan mereka melatih model tersebut pada perangkat lunak khusus seperti Blender dan alat CAD, dan pada alur kerja jangka panjang yang mencakup banyak aplikasi, untuk meningkatkan kemampuannya dalam merencanakan dan melaksanakan tugas-tugas profesional. Dalam diskusi pengembang setelah peluncuran, pengguna menyoroti video demonstrasi yang menunjukkan model menemukan fitur kecil dalam citra satelit besar dan menyimpulkan di mana foto tersebut diambil.
Tolok Ukur yang Ditujukan untuk Pekerjaan Nyata
Strategi evaluasi Tencent sangat bergantung pada domain profesional dibandingkan tes akademis klasik. Di bidang keuangan, perusahaan membangun ribuan ruang kerja yang realistis dan puluhan ribu tugas yang mencakup penelitian dana, analisis ekuitas, strategi kuantitatif, alokasi aset, keuangan perusahaan, dan akuntansi pajak. Bekerja sama dengan Tencent Financial Technology, perusahaan ini mempekerjakan 213 profesional keuangan yang mengevaluasi model tersebut, 153 di antaranya berasal dari lembaga keuangan terkemuka, dan lebih dari 70 persen di antaranya memiliki pengalaman industri selama lima tahun.
Dari 579 tugas keuangan dunia nyata, Tencent melaporkan bahwa Hy4 menempati peringkat pertama di antara model open-weight dengan skor 3,04, mengungguli DeepSeek-V4.1-Flash-1017 dengan skor 2,97, Kimi K3.1 Pro dengan skor 2,68, dan GLM-5.3 dengan skor 2,68. Di IRAB, tolok ukur internal dari perusahaan agen AI keuangan RabyteTech, Tencent mengatakan Hy4 mendapat skor 12,03 poin persentase lebih tinggi daripada pratinjau Hy4.
Perusahaan juga melaporkan peningkatan keandalan: Hy4 memangkas tingkat halusinasi menjadi 5,45 persen dari 15,76 persen pada pratinjau Hy4, dan mengurangi kesalahan spekulatif dari 23,1 persen menjadi 5,6 persen, setelah peningkatan yang ditargetkan pada penelusuran yang mencakup pengambilan yang sensitif terhadap waktu, sintesis multi-sumber, dan verifikasi konsistensi faktual. Dalam penelitian ilmiah, Tencent mengatakan Hy4 menempati peringkat pertama di antara model open-weight di TenureTrail, yang merupakan tolok ukur internalnya terhadap 123 tugas penelitian di tujuh disiplin ilmu.
Permainan, Dokumen, dan Peningkatan Diri Rekursif
Pengembangan game mendapat perlakuan tersendiri. Tencent bermitra dengan pengembang profesional di Interactive Entertainment Group – divisi di balik beberapa waralaba game terbesar di dunia – untuk menyusun data pelatihan dan evaluasi yang mencakup implementasi fitur, logika permainan, pelacakan status, dan saluran aset. Tencent mengatakan Hy4 diadaptasi secara ekstensif untuk Unreal Engine, Unity, dan Godot, serta meningkatkan pratinjau Hy4 sebesar 19,1 persen di GameDev dan 9,8 persen di GameLogic, dengan dukungan baru untuk pengembangan game multipemain.
Dalam alur kerja kantor, Tencent meningkatkan kemampuan model untuk mengedit bersama file Word, Excel, dan PowerPoint secara real-time, melaporkan keuntungan evaluasi buta yang jelas dalam format dokumen, keandalan, dan kegunaan. Manus, platform agen AI, mengatakan dalam umpan balik yang disertakan dalam pengumuman bahwa Hy4 mencapai tingkat penyelesaian tugas hampir 97 persen dalam tugas pembuatan dan pengeditan dokumen.
Klaim yang paling spekulatif berkaitan dengan perbaikan diri secara rekursif. Tencent mengatakan bahwa dipasangkan dengan perangkat Hyra 2.0, Hy4 mengoptimalkan infrastruktur pra-pelatihan internal perusahaan untuk model yang lebih kecil dengan arsitektur yang sama dan secara mandiri melatih varian yang mengungguli baseline resmi Jev pada berbagai tolok ukur. Dua model dasar yang dikembangkan bersama oleh Hy4 dan Hyra 2.0 — HyCell untuk representasi sel tunggal dan HyPDE untuk pemodelan bidang fisik — dijadikan sumber terbuka agar hasil tersebut dapat digunakan kembali.
Penyaringan Keamanan Cyber dan Bio
Tencent menangani keamanan kemampuan secara langsung. Perusahaan tersebut mengatakan bahwa mereka menyaring konten yang menyinggung "seperti pengembangan eksploitasi, rekayasa balik, dan pengujian penetrasi untuk menghindari penguatan potensi kemampuan ofensif" – sebuah pendekatan yang dicirikan oleh Reuters sebagai pelatihan model dengan data keamanan siber yang terbatas di tengah ketakutan akan peretasan.
Mengenai biosekuriti, Tencent melaporkan bahwa kemampuan desain eksperimental terbuka Hy4 mendapat skor 30,4 dari 100 pada Hy-BioExperimentBench, yang ditempatkan perusahaan jauh di bawah ambang batas risiko tinggi. Pakar internal yang mengaudit jejak penalaran model tersebut menyimpulkan bahwa meskipun Hy4 memiliki pemahaman yang kuat tentang biologi dasar, kemampuannya untuk mengubah pengetahuan tersebut menjadi protokol eksperimental yang dapat ditindaklanjuti masih terbatas, dan Tencent mengatakan tidak menemukan bukti bahwa Hy4 secara bermakna menurunkan hambatan yang menyebabkan kerusakan biologis.
Bobot Terbuka Dijanjikan — Dengan Kartu Sistem
Satu detail memperumit pembingkaian "sumber terbuka": bobot Hy4 lengkap belum dapat diunduh. Tencent menyatakan dengan jelas bahwa mereka berencana untuk membuat bobot model Hy4 menjadi sumber terbuka dan telah bermitra dengan komunitas vLLM dan SGLang untuk memberikan dukungan ekosistem. Ketika anak timbangan tersebut dirilis, perusahaan tersebut mengatakan bahwa mereka juga akan menerbitkan kartu sistem komprehensif yang merinci evaluasi keselamatannya — sebuah dokumen yang akan diteliti, mengingat pelepasan anak timbangan terbuka dari laboratorium Tiongkok telah menuai pujian dan perhatian pada tahun ini.
Tencent juga mengakui bahwa masih ada kesenjangan antara Hy4 dan model kepemilikan teratas, khususnya pada matematika tingkat penelitian, pengkodean jangka panjang, pengembangan model mandiri, dan jawaban pertanyaan visual tingkat lanjut. Hy4 Flash yang lebih ringan dan murah direncanakan "dalam waktu dekat".
Peluncuran ini dilakukan di lapangan terbuka Tiongkok yang semakin ramai, dengan rilisan DeepSeek, Kimi, dan GLM semuanya bersaing dalam hal harga dan kemampuan. Taruhan Tencent adalah penggunaan komputer tingkat profesional — bukan skor benchmark mentah — yang mengubah model terbuka menjadi alat perusahaan.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
