Tencent ha rilasciato Hy4 il 4 novembre, la versione più recente del suo modello di punta della famiglia Hunyuan, e ha dichiarato di collocare Hy "per la prima volta tra i modelli open source più potenti". L'annuncio, pubblicato sulla pagina ufficiale di ricerca Hy di Tencent, descrive sostanziali miglioramenti sia nella pre-formazione che nella post-formazione rispetto all'anteprima Hy4 che la società ha reso open source in agosto, che è stata rilasciata come un modello con una combinazione di parametri di 770B di esperti con una finestra di contesto da un milione di token.
Hy4 è ora disponibile su Tencent Cloud e OpenRouter, nonché all'interno dei prodotti Tencent tra cui CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao e ima. L'azienda afferma che offre importanti miglioramenti in termini di prestazioni rispetto all'anteprima Hy4 allo stesso prezzo API. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra tendenze IA.
Visione e uso del computer arrivano a Hy
Le modifiche alla capacità del titolo sono visive. Hy4 supporta per la prima volta la percezione visiva, consentendo al modello di comprendere i dettagli dell'immagine a grana fine e interpretare grafici complessi, e supporta per la prima volta anche l'uso del computer, operando sia su interfacce a riga di comando che su interfacce utente grafiche.
Tencent afferma di aver addestrato il modello su software specializzati come Blender e strumenti CAD e su flussi di lavoro a lungo orizzonte che abbracciano più applicazioni, per migliorare la sua capacità di pianificare e svolgere attività professionali. Nelle discussioni con gli sviluppatori successive al lancio, gli utenti hanno evidenziato video dimostrativi che mostravano il modello che individuava una piccola caratteristica in una grande immagine satellitare e deduceva dove era stata scattata una fotografia.
Benchmark mirati al lavoro reale
La strategia di valutazione di Tencent si basa fortemente sugli ambiti professionali piuttosto che sui classici test accademici. Nel settore finanziario, l'azienda ha creato migliaia di spazi di lavoro realistici e decine di migliaia di attività che spaziano dalla ricerca di fondi, all'analisi azionaria, alle strategie quantitative, all'allocazione delle risorse, alla finanza aziendale e alla contabilità fiscale. In collaborazione con Tencent Financial Technology, il modello è stato valutato da 213 professionisti finanziari, 153 dei quali provenienti da importanti istituzioni finanziarie, oltre il 70% dei quali ha riferito di oltre cinque anni di esperienza nel settore.
In 579 attività finanziarie del mondo reale, Tencent riferisce che Hy4 si colloca al primo posto tra i modelli a peso aperto con un punteggio di 3,04, davanti a DeepSeek-V4.1-Flash-1017 a 2,97, Kimi K3.1 Pro a 2,68 e GLM-5.3 a 2,68. Su IRAB, un benchmark interno della società di agenti finanziari di intelligenza artificiale RabyteTech, Tencent afferma che Hy4 ottiene un punteggio di 12,03 punti percentuali superiore rispetto all'anteprima Hy4.
L'azienda riporta anche miglioramenti in termini di affidabilità: Hy4 ha ridotto il tasso di allucinazioni al 5,45% dal 15,76% dell'anteprima Hy4 e ha ridotto gli errori speculativi dal 23,1% al 5,6%, dopo aggiornamenti mirati alla ricerca che coprono il recupero sensibile al tempo, la sintesi multi-fonte e la verifica della coerenza fattuale. Nella ricerca scientifica, Tencent afferma che Hy4 è al primo posto tra i modelli a peso aperto su TenureTrail, il suo punto di riferimento interno di 123 attività di ricerca in sette discipline.
Giochi, documenti e auto-miglioramento ricorsivo
Lo sviluppo del gioco ha ricevuto il suo trattamento. Tencent ha collaborato con sviluppatori professionisti del suo Interactive Entertainment Group, la divisione dietro alcuni dei franchise di giochi più grandi al mondo, per curare dati di formazione e valutazioni riguardanti l'implementazione delle funzionalità, la logica di gioco, il monitoraggio dello stato e le pipeline delle risorse. Tencent afferma che Hy4 è stato ampiamente adattato per Unreal Engine, Unity e Godot e migliora l'anteprima di Hy4 del 19,1% su GameDev e del 9,8% su GameLogic, con un nuovo supporto per lo sviluppo di giochi multiplayer.
Nei flussi di lavoro dell'ufficio, Tencent ha migliorato la capacità del modello di modificare congiuntamente file Word, Excel e PowerPoint in tempo reale, segnalando chiari miglioramenti nella valutazione cieca in termini di formattazione, affidabilità e usabilità dei documenti. Manus, la piattaforma di agenti AI, ha affermato nel feedback incluso nell'annuncio che Hy4 ha raggiunto un tasso di completamento delle attività di quasi il 97% nelle attività di creazione e modifica dei documenti.
L’affermazione più speculativa riguarda l’auto-miglioramento ricorsivo. Tencent afferma che, abbinato alla sua imbracatura Hyra 2.0, Hy4 ha ottimizzato l'infrastruttura di pre-addestramento interna dell'azienda per modelli più piccoli con la stessa architettura e ha addestrato autonomamente una variante che supera la linea di base ufficiale Jev su più benchmark. Due modelli di fondazione co-sviluppati da Hy4 e Hyra 2.0 – HyCell per la rappresentazione di un’unica cellula e HyPDE per la modellazione del campo fisico – sono stati resi open source per rendere tali risultati riutilizzabili.
Filtraggio della sicurezza informatica e biologica
Tencent si è occupata direttamente della sicurezza delle capacità. La società ha affermato di aver filtrato contenuti offensivi "come sviluppo di exploit, reverse engineering e test di penetrazione per evitare di amplificare potenziali capacità offensive" - un approccio che Reuters ha definito come addestrare il modello con dati limitati sulla sicurezza informatica in mezzo ai timori di hacking.
Per quanto riguarda la biosicurezza, Tencent riferisce che le capacità di progettazione sperimentale a tempo indeterminato di Hy4 ottengono un punteggio di 30,4 su 100 nel suo Hy-BioExperimentBench, che l'azienda colloca ben al di sotto della soglia di alto rischio. Gli esperti interni che hanno analizzato le tracce di ragionamento del modello hanno concluso che, sebbene Hy4 abbia una solida conoscenza della biologia di base, la sua capacità di trasformare tale conoscenza in protocolli sperimentali attuabili rimane limitata, e Tencent afferma di non aver trovato prove che Hy4 riduca significativamente la barriera che impedisce di causare danni biologici.
Pesi aperti promessi - Con una carta di sistema
Un dettaglio complica l'inquadramento "open source": i pesi Hy4 completi non sono ancora scaricabili. Tencent afferma chiaramente che prevede di rendere open source i pesi del modello Hy4 e ha collaborato con le comunità vLLM e SGLang per fornire supporto all'ecosistema. Quando i pesi verranno rilasciati, l’azienda afferma che pubblicherà anche una scheda di sistema completa che dettaglia le sue valutazioni sulla sicurezza – un documento che sarà esaminato attentamente, dato che quest’anno i rilasci di pesi aperti da parte dei laboratori cinesi hanno suscitato sia elogi che preoccupazioni.
Tencent ha anche riconosciuto che rimane un divario tra Hy4 e i principali modelli proprietari, in particolare per quanto riguarda la matematica a livello di ricerca, la codifica a lungo orizzonte, l’auto-miglioramento dei modelli e la risposta visiva avanzata alle domande. Un Hy4 Flash più leggero ed economico è previsto "nel prossimo futuro".
Il lancio arriva in un campo cinese open-weight sempre più affollato, con i rilasci di DeepSeek, Kimi e GLM che competono tutti su prezzo e capacità. La scommessa di Tencent è che l'uso del computer di livello professionale, e non i punteggi grezzi dei benchmark, è ciò che trasforma un modello aperto in uno strumento aziendale.
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