A Tencent lançou o Hy4 em 4 de novembro, a versão mais recente de seu principal modelo da família Hunyuan, e declarou que coloca o Hy "entre os modelos de código aberto mais fortes pela primeira vez". O anúncio, publicado na página oficial de pesquisa Hy da Tencent, descreve aumentos substanciais tanto no pré-treinamento quanto no pós-treinamento em comparação com a prévia do Hy4 que a empresa abriu em agosto, que foi lançada como uma mistura de parâmetros de 770B modelo de especialistas com uma janela de contexto de um milhão de tokens.
Hy4 já está disponível no Tencent Cloud e OpenRouter, bem como em produtos Tencent, incluindo CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao e ima. A empresa afirma que oferece grandes ganhos de desempenho em relação à visualização Hy4 pelo mesmo preço da API. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa notícias de IA.
Visão e uso de computadores chegam a Hy
As mudanças na capacidade do título são visuais. Hy4 oferece suporte à percepção de visão pela primeira vez, permitindo que o modelo entenda detalhes refinados da imagem e interprete gráficos complexos, e também oferece suporte ao uso do computador pela primeira vez - operando em interfaces de linha de comando e interfaces gráficas de usuário.
A Tencent diz que treinou o modelo em software especializado, como Blender e ferramentas CAD, e em fluxos de trabalho de longo prazo abrangendo vários aplicativos, para melhorar sua capacidade de planejar e executar tarefas profissionais. Nas discussões dos desenvolvedores após o lançamento, os usuários destacaram vídeos de demonstração mostrando o modelo localizando um pequeno recurso em uma grande imagem de satélite e inferindo onde a fotografia foi tirada.
Benchmarks voltados para trabalho real
A estratégia de avaliação da Tencent baseia-se fortemente em domínios profissionais, em vez de testes acadêmicos clássicos. Em finanças, a empresa construiu milhares de espaços de trabalho realistas e dezenas de milhares de tarefas que abrangem pesquisa de fundos, análise de patrimônio, estratégias quantitativas, alocação de ativos, finanças corporativas e contabilidade tributária. Trabalhando com a Tencent Financial Technology, 213 profissionais de finanças avaliaram o modelo, 153 deles de instituições financeiras líderes, mais de 70% dos quais relataram mais de cinco anos de experiência no setor.
Em 579 tarefas financeiras do mundo real, a Tencent relata que Hy4 ocupa o primeiro lugar entre os modelos abertos com uma pontuação de 3,04, à frente de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 com 2,97, Kimi K3.1 Pro com 2,68 e GLM-5.3 com 2,68. No IRAB, um benchmark interno da empresa de agentes financeiros de IA RabyteTech, a Tencent diz que Hy4 pontua 12,03 pontos percentuais a mais que a visualização do Hy4.
A empresa também relata ganhos de confiabilidade: Hy4 reduziu a taxa de alucinações para 5,45%, de 15,76% na visualização do Hy4, e reduziu erros especulativos de 23,1% para 5,6%, após atualizações direcionadas para pesquisa cobrindo recuperação urgente, síntese de múltiplas fontes e verificação de consistência factual. Na pesquisa científica, a Tencent afirma que o Hy4 ocupa o primeiro lugar entre os modelos de peso aberto no TenureTrail, seu benchmark interno de 123 tarefas de pesquisa em sete disciplinas.
Jogos, documentos e autoaperfeiçoamento recursivo
O desenvolvimento de jogos recebeu tratamento próprio. A Tencent fez parceria com desenvolvedores profissionais de seu Interactive Entertainment Group – a divisão por trás de algumas das maiores franquias de jogos do mundo – para selecionar dados de treinamento e avaliações que abrangem implementação de recursos, lógica de jogo, rastreamento de estado e pipelines de ativos. A Tencent diz que o Hy4 foi amplamente adaptado para Unreal Engine, Unity e Godot, e melhorou a visualização do Hy4 em 19,1% no GameDev e 9,8% no GameLogic, com novo suporte para desenvolvimento de jogos multijogador.
Nos fluxos de trabalho de escritório, a Tencent melhorou a capacidade do modelo de coeditar arquivos Word, Excel e PowerPoint em tempo real, relatando ganhos claros de avaliação cega na formatação, confiabilidade e usabilidade de documentos. Manus, a plataforma de agente de IA, disse no feedback incluído no anúncio que Hy4 alcançou uma taxa de conclusão de tarefas de quase 97 por cento em tarefas de criação e edição de documentos.
A afirmação mais especulativa diz respeito ao autoaperfeiçoamento recursivo. A Tencent diz que, combinado com seu equipamento Hyra 2.0, o Hy4 otimizou a infraestrutura interna de pré-treinamento da empresa para modelos menores com a mesma arquitetura e treinou de forma autônoma uma variante que supera a linha de base oficial do Jev em vários benchmarks. Dois modelos básicos co-desenvolvidos por Hy4 e Hyra 2.0 – HyCell para representação de célula única e HyPDE para modelagem de campo físico – estão sendo de código aberto para tornar esses resultados reutilizáveis.
Filtragem de segurança cibernética e biológica
A Tencent abordou diretamente a segurança de capacidade. A empresa disse que filtrou conteúdo ofensivo “como desenvolvimento de exploração, engenharia reversa e testes de penetração para evitar a amplificação de potenciais capacidades ofensivas” – uma abordagem que a Reuters caracterizou como treinar o modelo com dados limitados de segurança cibernética em meio a temores de hackers.
Sobre biossegurança, a Tencent relata que as capacidades de design experimental aberto do Hy4 pontuam 30,4 em 100 em seu Hy-BioExperimentBench, que a empresa coloca bem abaixo de seu limite de alto risco. Especialistas internos que auditaram os traços de raciocínio do modelo concluíram que, embora o Hy4 tenha um conhecimento sólido da biologia fundamental, sua capacidade de transformar esse conhecimento em protocolos experimentais acionáveis permanece limitada, e a Tencent afirma não ter encontrado nenhuma evidência de que o Hy4 reduza significativamente a barreira para causar danos biológicos.
Pesos abertos prometidos – com uma placa de sistema
Um detalhe complica o enquadramento de “código aberto”: os pesos completos do Hy4 ainda não podem ser baixados. A Tencent afirma claramente que planeja abrir os pesos do modelo Hy4 e fez parceria com as comunidades vLLM e SGLang para fornecer suporte ao ecossistema. Quando os pesos forem divulgados, a empresa afirma que também publicará um cartão de sistema abrangente detalhando suas avaliações de segurança – um documento que será examinado, visto que os lançamentos de peso aberto dos laboratórios chineses atraíram elogios e preocupações este ano.
A Tencent também reconheceu que permanece uma lacuna entre o Hy4 e os principais modelos proprietários, particularmente em matemática em nível de pesquisa, codificação de longo horizonte, autoaperfeiçoamento de modelos e respostas visuais avançadas a perguntas. Um Hy4 Flash mais leve e mais barato está planejado “em um futuro próximo”.
O lançamento chega a um campo chinês cada vez mais lotado de peso aberto, com lançamentos de DeepSeek, Kimi e GLM competindo em preço e capacidade. A aposta da Tencent é que o uso de computadores de nível profissional – e não as pontuações brutas de benchmark – é o que transforma um modelo aberto em uma ferramenta empresarial.
---
Fique à Frente da IAAs últimas notícias, análises e avanços em inteligência artificial — tudo em um só lugar.
Ler mais notícias de IA →
