AnswersPublished22 sources
Hy4 Preview של Tencent: מודל AI פתוח עם 770 מיליארד פרמטרים — ומה הוא מציע מול Hy3 והמתחרות הסיניות
Hy4 Preview הוא מודל Mixture of Experts פתוח של Tencent, עם 770 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו 49 מיליארד פרמטרים פעילים בכל בקשה. בהשוואה ל Hy3, המודל החדש מציע חלון הקשר של יותר ממיליון טוקנים, לעומת 256 אלף, ומכוון באופן מובהק יותר לסוכני עבודה, תכנות ושימוש בכלים.
Research answer
Key takeaways
- Hy4 Preview הוא מודל Mixture of Experts פתוח של Tencent, עם 770 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו 49 מיליארד פרמטרים פעילים בכל בקשה.
- בהשוואה ל Hy3, המודל החדש מציע חלון הקשר של יותר ממיליון טוקנים, לעומת 256 אלף, ומכוון באופן מובהק יותר לסוכני עבודה, תכנות ושימוש בכלים.
- Tencent מדווחת על ציון 85.4 ב Terminal Bench 2.1 ועל יתרון קטן במבחן פנימי מול GLM 5.3 ו Kimi K3 — אך עדיין חסרה ולידציה חיצונית רחבה.
- ניתן להתנסות ב Hy4 דרך WorkBuddy ו CodeBuddy, וכן לגשת אליו דרך Tencent Cloud TokenHub ו OpenRouter; תמחור ה API המדווח בסין מתחיל ב 6 יואן למיליון טוקני קלט.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Tencent’s Hy4 Preview open source AI model, and how does it compare with its Hy3 predecessor and Chinese rivals in terms of paramete. Article summary: Hy4 Preview is Tencent’s newly open sourced, mixture of experts (MoE) flagship aimed at agentic productivity—particularly software engineering, research, office automation, and tool use.. Topic tags: general web, llm, agents, ai, automation. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnai
Hy4 Preview הוא מודל השפה הגדול והחדש של Tencent ממשפחת Hunyuan, שנבנה בעיקר עבור סוכני AI: מערכות שמסוגלות לתכנן משימות, להשתמש בכלים ולבצע רצפים ארוכים של פעולות. היעדים המרכזיים שלו הם פיתוח תוכנה, מחקר, אוטומציה משרדית, ניתוח נתונים ושימוש מורכב בכלים.
הנקודה החשובה כבר בהתחלה: זהו מודל בקוד פתוח, אך עדיין בגרסת Preview. לכן, לצד נתונים מרשימים ש-Tencent פרסמה, כדאי להתייחס בזהירות להשוואות מול מודלים אחרים עד שיצטברו מבחנים חיצוניים, שחוזרים על עצמם באותם תנאים. 414
Hy4 Preview לעומת Hy3
| מדד | Hy3 Preview | Hy4 Preview | מה המשמעות בפועל |
|---|---|---|---|
| פרמטרים בסך הכול | 295 מיליארד | 770 מיליארד | קיבולת MoE כוללת גדולה בערך פי 2.6. 24 |
| פרמטרים פעילים | כ-21 מיליארד לטוקן | כ-49 מיליארד לבקשה | יותר חישוב פעיל בכל הרצה — כנראה גם יותר יכולת, אך במחיר שירות גבוה יותר. 24 |
| חלון הקשר | 256 אלף טוקנים | יותר ממיליון טוקנים | מתאים יותר למאגרי קוד גדולים, מסמכים ארוכים ומשימות מרובות שלבים. 214 |
| שימוש מיועד | הסקת מסקנות, קוד, RAG וסוכני IDE | סוכנים, קוד, מחקר, עבודה משרדית ושימוש מורכב בכלים | Hy4 ממוקם בצורה ברורה יותר כמודל לפרודוקטיביות ארגונית. 24 |
| סטטוס | מודל עם משקלים פתוחים; דווח על תנאי Apache 2.0 | גרסת Preview בקוד פתוח | יש לבדוק את הרישיון המדויק ותנאי ההרצה העצמית במאגר הרשמי לפני שימוש מסחרי. 214 |
Hy3 היה כבר מודל חסכוני יחסית לגודלו: ארכיטקטורת ה-MoE שלו מנתבת בכל טוקן כ-21 מיליארד פרמטרים מתוך 295 מיליארד, באמצעות 192 מומחים ובחירת שמונה מהם בכל שלב. הוא כלל גם עומק חשיבה שניתן להגדרה, ודיווח על ציון של 74.4% ב-SWE-bench Verified. 23
Hy4 שומר על אותו עיקרון של הפעלה דלילה — לא כל הפרמטרים עובדים בכל רגע — אך מגדיל משמעותית הן את הקיבולת הכוללת והן את כמות החישוב הפעיל בזמן ההסקה. במילים פשוטות: מדובר בדגם גדול וחזק יותר, אך לא בהכרח בדגם זול יותר להרצה. 414
ביצועים מול המודלים הסיניים המתחרים
לפי נתוני Tencent, Hy4 קיבל 85.4 נקודות ב-Terminal-Bench 2.1, שיפור של 14.6 נקודות לעומת Hy3. החברה טוענת כי התוצאה גבוהה מזו של DeepSeek V4 Pro במבחן תכנות מבוסס-טרמינל, וזהה לזו של Claude Opus 5. עם זאת, מדובר בטענה שפורסמה על ידי Tencent או בהקשר הקשור לחברה, ולא בדירוג בלתי תלוי ששוחזר על ידי גורם חיצוני. 13
במבחן פנימי ועיוור שערכה Tencent, שבו 163 מומחים בחנו 203 משימות הנדסיות, Hy4 קיבל ציון ממוצע של 2.99 מתוך 4. באותו מבחן קיבל Z.ai GLM-5.3 ציון של 2.92, ואילו Moonshot Kimi K3 קיבל 2.91 לפי נתוני ההשוואה שסופקו. הפערים קטנים, ולכן אין לראות בתוצאה הזו טבלת ליגה כללית לכל תחומי ה-AI. 5
מבחינת מספר הפרמטרים הכולל, Hy4 עם 770 מיליארד פרמטרים קטן מהנתונים המדווחים עבור DeepSeek V4 Pro, עם 1.6 טריליון, ו-Kimi K3, עם 2.8 טריליון. הוא קרוב יותר ל-GLM-5.3, שמיוחסים לו 744 מיליארד פרמטרים. מספר הפרמטרים הפעילים של Hy4 — 49 מיליארד — מדווח כדומה לזה של DeepSeek V4 Pro. 4
להקשר, תוצאה קודמת שפורסמה עבור GLM-5 עמדה על 77.8% ב-SWE-bench Verified. אבל השוואות בין מודלים דורשות זהירות: גרסת המבחן, הגדרות הכלים, אופן הפעלת הסוכן, מניעת זיהום של נתוני האימון והוראות המערכת עשויים להשתנות ממבחן למבחן. 1
השורה התחתונה: Hy4 נראה תחרותי מאוד בקרב מודלי ה-open-weight הסיניים המובילים, במיוחד בתכנות ובזרימות עבודה מבוססות-סוכנים. עם זאת, עדיין אין מספיק ראיות בלתי תלויות כדי לקבוע שהוא המוביל הכללי מול DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi או MiniMax.
איפה אפשר להשתמש בו וכמה זה עולה?
Tencent שילבה את Hy4 Preview בגרסאות הסיניות והבינלאומיות של WorkBuddy — עוזר העבודה של החברה — ושל CodeBuddy, כלי התכנות שלה. כך משתמשים יכולים להתנסות במודל דרך מוצרים מוכנים, במקום להקים בעצמם תשתית להרצת מודל ענק. 14
המודל פתוח גם להורדה ולשימוש עצמאי, אך זו אינה משמעותו של “קוד פתוח” שהוא פשוט להרצה על מחשב רגיל. אחסון והפעלה של מודל בעל 770 מיליארד פרמטרים דורשים זיכרון רב, תשתית מבוזרת וניסיון תפעולי, גם אם רק כ-49 מיליארד פרמטרים פעילים בכל הרצה. 414
התמחור המדווח עבור ה-API בסין הוא:
- 6 יואן למיליון טוקני קלט;
- 18 יואן למיליון טוקני פלט;
- 0.3 יואן למיליון טוקני קלט שנשמרו במטמון.
התעריפים, המכסות, האזורים שבהם השירות זמין והגישה ל-API עשויים להשתנות במהלך תקופת ה-Preview. 4
השוואות צד שלישי מציגות לעיתים מחירים אחרים, כולל נתונים בדולרים שאינם תואמים לתעריף המדווח ביואן. לכן, במקרה של סתירה, עדיף להסתמך על המחיר העדכני במסוף הרשמי של Tencent ולא על אגרגטור חיצוני. 84
המגבלות שכדאי להכיר
- מודל ניסיוני: איכות התשובות, התנהגות ה-API, מגבלות הקצב, התמחור, מנגנוני הבטיחות ותיעוד הפריסה עשויים להשתנות במהירות. 14
- עדיין אין מבחן חיצוני מלא: ההשוואות הבולטות ביותר פורסמו על ידי Tencent או על בסיס דיווחים הקשורים להשקה. נדרשים מבחנים ניתנים לשחזור מצד גורמים בלתי תלויים. 513
- דרישות תשתית גבוהות: הפעלה דלילה חוסכת חישוב בכל טוקן, אך אינה מבטלת את הצורך לשמור ולנהל מודל כולל של 770 מיליארד פרמטרים. בנוסף, קבוצת הפרמטרים הפעילה גדולה משמעותית מזו של Hy3. 24
- חלון הקשר ארוך אינו מבטיח אמינות: קיבולת של יותר ממיליון טוקנים יכולה לסייע בעבודה עם מסמכים ומאגרי קוד גדולים, אך יש לבדוק בפועל את דיוק השליפה, זמן התגובה והעלות באורכי הקשר הרלוונטיים.
אם Tencent תמשיך לפתח את הקו הזה, השיפורים הסבירים הבאים יהיו גרסה יציבה שאינה Preview, אמינות טובה יותר של שימוש בכלים וביצוע משימות ארוכות, קוונטיזציה ויעילות הסקה משופרות, אימות חיצוני של הביצועים וחיבורים רחבים יותר לשירותי ענן ו-API. אלה ציפיות מוצר הגיוניות — לא התחייבויות רשמיות של החברה.
Hy4 הוא גם הימור תשתיתי של Tencent
השקת המודל מגיעה כחלק מהשקעה רחבה יותר של Tencent בבינה מלאכותית. ברבעון השני של 2026 דיווחה החברה על הוצאות הון תפעוליות של 51.8 מיליארד יואן, עלייה של 190% משנה לשנה. במקביל, תזרים המזומנים החופשי עבר לטריטוריה שלילית, עם 13.8 מיליארד יואן, וההנהלה קשרה את הזינוק בהוצאות לתשתיות AI. 15
מבחינת המוצר, Tencent טענה כי WorkBuddy הוא שירות סוכני הפרודוקטיביות הנפוץ ביותר בסין. גם Bloomberg תיארה אותו כעוזר העבודה הפופולרי ביותר במדינה זמן קצר לאחר השקתו במרץ — אך מדובר בטענות על מיקום בשוק, לא בנתוני הכנסות מבוקרים. 71
הערכות חיצוניות של תעבורת מחשבים ואינטרנט הציבו את WorkBuddy על 20.97 מיליון ביקורים ביוני 2026, לעומת 8.85 מיליון בחודש ההשקה, מרץ. המקור עצמו מדגיש כי ביקורים אינם שקולים למשתמשים פעילים מדי יום, לחברות משלמות, להכנסות או לשימוש במובייל. 12
הנהלת Tencent מסרה שגם WorkBuddy וגם CodeBuddy צוברים משתמשים במהירות. 6 האסטרטגיה ברורה: החברה יכולה לפרוס את השקעת ה-GPU והענן על פני העוזרים שלה, לקוחות Tencent Cloud והאקוסיסטם העסקי הקיים — ולא להסתמך על Hy4 כמוצר עצמאי בלבד.
היתרון הוא פוטנציאל להפוך את ההשקעה בתשתית לשימושית בכמה שכבות במקביל. החיסרון בטווח הקצר הוא הוצאות הון גבוהות ומונטיזציה שעדיין אינה ודאית, בזמן שהמוצרים והמודלים נמצאים בשלב צמיחה. 615
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Hy4 Preview של Tencent: מודל AI פתוח עם 770 מיליארד פרמטרים — ומה הוא מציע מול Hy3 והמתחרות הסיניות"?
Hy4 Preview הוא מודל Mixture of Experts פתוח של Tencent, עם 770 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו 49 מיליארד פרמטרים פעילים בכל בקשה.
What are the key points to validate first?
Hy4 Preview הוא מודל Mixture of Experts פתוח של Tencent, עם 770 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו 49 מיליארד פרמטרים פעילים בכל בקשה. בהשוואה ל Hy3, המודל החדש מציע חלון הקשר של יותר ממיליון טוקנים, לעומת 256 אלף, ומכוון באופן מובהק יותר לסוכני עבודה, תכנות ושימוש בכלים.
What should I do next in practice?
Tencent מדווחת על ציון 85.4 ב Terminal Bench 2.1 ועל יתרון קטן במבחן פנימי מול GLM 5.3 ו Kimi K3 — אך עדיין חסרה ולידציה חיצונית רחבה.