Tencent teilte am 5. November 2026 mit, die Rechenkapazität für Hy4 verzehnfacht zu haben. Nach dem Start in WorkBuddy hatten viele Nutzerinnen und Nutzer bereits am ersten Tag ihre Nutzungskontingente erreicht. Tencent erhöhte außerdem die kostenlosen Kontingente und kündigte an, die verfügbaren Ressourcen weiterhin an die Nachfrage anzupassen.
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Mehr Kapazität – aber nicht zwingend ohne Einschränkungen
Hy4 war ab dem 4. November in WorkBuddy verfügbar, am selben Tag, an dem Tencent die vollständige Modellversion vorstellte. Nachdem zahlreiche Nutzerinnen und Nutzer an ihre Kontingente gestoßen waren, baute Tencent den Inferenz-Cluster für Hy4 aus und erhöhte die kostenlose Nutzung.
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Unbegrenzten Zugang bedeutet das nicht unbedingt. Berichten zufolge blieb leistungsstarke Rechenkapazität knapp, während die Nachfrage sich auf besonders stark ausgelastete Zeiten konzentrierte. Zeitweise Nutzungslimits könnten daher weiterhin auftreten.
9 Als Ausweichmöglichkeiten nannte ein Bericht den Wechsel zu Hy3 oder das Verschieben nicht dringender Aufgaben auf den Abend. Der kostenlose Zugang zu Hy3 in WorkBuddy wurde demnach bis zum 15. November um 23:59 Uhr verlängert.
39 Diese Verlängerung betrifft Hy3 – sie ist nicht dasselbe wie die Erhöhung des kostenlosen Nutzungskontingents für Hy4.
Artificial Analysis: 35 Punkte im Intelligence Index
Im Intelligence Index von Artificial Analysis erzielte Hy4 35 Punkte. Damit lag das Modell auf Platz zwei unter den Modellen chinesischer KI-Labore, hinter Kimi K3.1 Pro mit 46 Punkten. Der Wert entsprach dem von Grok 4.7 mit dem Aufwandsniveau „xhigh“ und lag einen Punkt unter Claude Haiku 5.5.
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Ein Bericht zum Index vom 5. November gibt an, dass 724 Modelle erfasst und unter anderem in komplexem Schlussfolgern, Programmierung, Werkzeugnutzung, multimodalem Verständnis, längerfristiger Planung und wissenschaftlicher Problemlösung bewertet wurden.
39 Die vorliegenden Angaben belegen Hy4s Platzierung hinter Kimi, aber keinen vollständigen Ranglistenvergleich mit Qwen3.8 Max und DeepSeek V4.1 Flash.
Bei den Kosten ist ein Vorbehalt nötig: Pandaily zufolge verwies Tencent auf einen Wert von etwa 0,78 US-Dollar pro Aufgabe bei Artificial Analysis. Tencent verglich dies mit ungefähr einem Zehntel der Kosten von Grok 4.7 und einem Dreizehntel der Kosten von Qwen3.8 Max bei ähnlichen Punktzahlen.
15 Auf der Modellseite von Artificial Analysis werden dagegen 1,03 US-Dollar pro Aufgabe für den Intelligence Index genannt.
38 Die vorliegenden Auszüge erklären die Abweichung nicht; die beiden Beträge sollten deshalb nicht als gleichbedeutend behandelt werden.
Agent Arena: starke Platzierung, aber unterschiedliche Angaben
In seiner Ankündigung führte Agent Arena Hy4 auf Platz 14 der Gesamtwertung. Grundlage waren mehr als 8.500 praxisnahe, länger laufende Agenten-Sitzungen. Zum Zeitpunkt der Ankündigung war Hy4 noch proprietär; nach Veröffentlichung der Modellgewichte sollte es unter den offenen Modellen gemeinsam mit Kimi K3.1 Pro auf Platz eins liegen. Agent Arena verortete Hy4 außerdem auf der Pareto-Grenze von Leistung und Kosten.
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Spätere Berichterstattung weicht davon ab: TechNode nannte Platz 13 insgesamt und Platz eins unter den Modellen mit offenen Gewichten.
3 Die vorliegenden Berichte klären nicht, ob der Unterschied auf einen aktualisierten Stand der Rangliste oder eine andere Abgrenzung zurückgeht. Die ursprüngliche Angabe von Platz 14 und TechNodes spätere Angabe von Platz 13 lassen sich daher nicht zu einer einzigen Platzierung zusammenfassen.
Auch Pandaily beschrieb Hy4 als Modell auf der Pareto-Grenze im Vergleich zu teureren Modellen wie Claude Opus 5.5.
15 Eine solche Position weist auf ein günstiges Verhältnis von Ergebnis und Kosten hin. Sie bedeutet nicht, dass Hy4 bei jeder Messgröße besser abschneidet als alle anderen Modelle.
Was die vollständige Hy4-Version mitbringt
Tencent veröffentlichte die vollständige Hy4-Version am 4. November, nach der im August vorgestellten Vorschauversion Hy4 Preview.
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5 Berichten zufolge wurden beim vollständigen Modell sowohl das Vor- als auch das Nachtraining ausgeweitet. Außerdem kam erstmals visuelles Verständnis hinzu. Genannt wurden auch Verbesserungen beim Befolgen von Anweisungen, beim Verstehen langer Dokumente und bei länger laufenden Aufgaben; zudem kann das Modell Werkzeuge nutzen und Software bedienen.
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Dabei handelt es sich um berichtete Verbesserungen, nicht um in den vorliegenden Auszügen quantifizierte Vergleiche. Die verfügbaren Angaben zeigen weder, wie stark sich die Trainingsdaten verändert haben, noch beziffern sie konkrete Fortschritte beim Verstehen langer Kontexte oder bei der Leistung als Agent.