Tencent anunció el 5 de noviembre de 2026 que había multiplicado por diez la capacidad de inferencia de Hy4, después de que la fuerte demanda en WorkBuddy llevara a muchos usuarios a alcanzar sus límites de uso durante el primer día. La empresa también aumentó las cuotas gratuitas y dijo que seguiría ajustando los recursos según la demanda.
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Más capacidad, aunque podrían seguir aplicándose límites
Hy4 llegó a WorkBuddy el 4 de noviembre, el mismo día en que Tencent lanzó la versión completa del modelo. Tras el aumento de usuarios, Tencent amplió diez veces el clúster de inferencia y elevó la cuota gratuita.
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Eso no equivale necesariamente a acceso ilimitado. Según la cobertura, la capacidad de computación de gama alta seguía siendo limitada y el uso se concentraba en las horas de mayor demanda, por lo que todavía podrían aplicarse restricciones temporales.
9 Como alternativas, un informe sugirió cambiar a Hy3 o dejar para la noche las tareas que no fueran urgentes. También indicó que el acceso gratuito a Hy3 en WorkBuddy se extendió hasta las 23:59 del 15 de noviembre.
39 Esa prórroga corresponde a Hy3 y es distinta del aumento de la cuota gratuita de Hy4.
Artificial Analysis: 35 puntos en su índice
Hy4 obtuvo 35 puntos en el Intelligence Index de Artificial Analysis. Quedó en segundo lugar entre los modelos de laboratorios chinos, detrás de Kimi K3.1 Pro, que obtuvo 46 puntos. Su resultado igualó al de Grok 4.7 con el nivel de esfuerzo «xhigh» y quedó un punto por debajo de Claude Haiku 5.5.
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Un informe sobre el índice publicado el 5 de noviembre señala que evaluó 724 modelos en áreas como razonamiento complejo, programación, uso de herramientas, comprensión multimodal, planificación a largo plazo y resolución de problemas científicos.
39 La información disponible respalda que Hy4 quedó detrás de Kimi, pero no permite establecer una comparación completa con Qwen3.8 Max y DeepSeek V4.1 Flash.
Las cifras de coste requieren una salvedad. Pandaily informó que Tencent citó un coste de unos 0,78 dólares por tarea, que comparó con aproximadamente una décima parte del coste de Grok 4.7 y una decimotercera parte del de Qwen3.8 Max, a niveles de puntuación similares.
15 Sin embargo, la página de Hy4 de Artificial Analysis indica 1,03 dólares por tarea del Intelligence Index.
38 Los extractos disponibles no explican la diferencia, así que no conviene tratar ambas cifras como equivalentes.
Agent Arena: buena posición, con cifras distintas según el informe
El anuncio de Agent Arena situó a Hy4 en el puesto 14 de la clasificación general, a partir de más de 8.500 sesiones reales y de larga duración con agentes de IA. También señaló que Hy4 aún era propietario y que, cuando se publicaran sus pesos, empataría con Kimi K3.1 Pro en el primer puesto entre los modelos abiertos. El anuncio lo ubicó además en la frontera de Pareto entre puntuación y coste.
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Hay una discrepancia en la cobertura posterior: TechNode situó a Hy4 en el puesto 13 general y primero entre los modelos con pesos abiertos.
3 Los informes disponibles no aclaran si la diferencia se debe a una actualización de la clasificación o a otro criterio. Por eso, no corresponde combinar el puesto 14 del anuncio con el 13 que publicó después TechNode como si fueran un único resultado.
Pandaily también describió a Hy4 como parte de la frontera de Pareto frente a modelos más caros, como Claude Opus 5.5.
15 Estar en esa frontera indica una relación favorable entre puntuación y coste; no significa que Hy4 supere a todos los modelos en todas las mediciones.
Qué incorporó la versión completa de Hy4
Tencent lanzó la versión completa de Hy4 el 4 de noviembre, después de anunciar Hy4 preview en agosto.
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5 La cobertura del lanzamiento indica que la nueva versión amplió el preentrenamiento y el posentrenamiento e incorporó por primera vez comprensión visual. También informó de mejoras en el seguimiento de instrucciones, la comprensión de documentos largos y la ejecución de tareas prolongadas, además de capacidad para usar herramientas e interactuar con programas.
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Son mejoras comunicadas por las fuentes, pero los extractos disponibles no cuantifican su magnitud. Tampoco permiten determinar cuánto cambió el volumen de datos de entrenamiento ni medir con precisión las mejoras en comprensión de contexto largo o desempeño como agente.