Tencent ने 5 नवंबर 2026 को कहा कि WorkBuddy पर Hy4 की मांग बढ़ने और पहले ही दिन कई यूज़र के इस्तेमाल की सीमा तक पहुंचने के बाद उसने मॉडल की इन्फरेंस क्षमता दस गुना कर दी है। कंपनी ने मुफ्त इस्तेमाल का कोटा भी बढ़ाया और कहा कि मांग के हिसाब से संसाधनों में बदलाव जारी रहेगा।
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WorkBuddy में क्या बदला—और कौन-सी सीमाएं रह सकती हैं?
Hy4, Tencent के पूर्ण मॉडल के रिलीज़ वाले दिन यानी 4 नवंबर को WorkBuddy में उपलब्ध हुआ। यूज़रों के कोटे तक पहुंचने के बाद कंपनी ने Hy4 का इन्फरेंस क्लस्टर दस गुना बढ़ाया और मुफ्त इस्तेमाल की सीमा में भी इज़ाफ़ा किया।
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क्षमता बढ़ने का मतलब यह नहीं कि इस्तेमाल अब असीमित है। रिपोर्ट के मुताबिक, हाई-एंड कंप्यूटिंग क्षमता अब भी सीमित है और व्यस्त समय में मांग एक साथ बढ़ सकती है; इसलिए कुछ समय के लिए पाबंदियां लागू रह सकती हैं।
9 एक रिपोर्ट में दूसरे विकल्प के तौर पर Hy3 पर जाने या गैर-ज़रूरी काम शाम तक टालने का सुझाव दिया गया। उसमें यह भी कहा गया कि WorkBuddy पर Hy3 का मुफ्त इस्तेमाल 15 नवंबर को रात 11:59 बजे तक बढ़ाया गया है।
39 यह अवधि Hy3 के लिए है—इसे Hy4 के मुफ्त कोटे में हुई बढ़ोतरी से अलग समझना चाहिए।
Artificial Analysis में Hy4 को 35 अंक
Artificial Analysis के Intelligence Index में Hy4 को 35 अंक मिले। इससे वह चीनी AI लैब के मॉडलों में दूसरे स्थान पर रहा—Kimi K3.1 Pro के 46 अंकों के बाद। उसका स्कोर Grok 4.7 के xhigh effort स्तर के बराबर और Claude Haiku 5.5 से एक अंक कम था।
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5 नवंबर के इस इंडेक्स पर एक रिपोर्ट के मुताबिक, इसमें 724 मॉडल शामिल थे। मूल्यांकन में जटिल तर्क, कोडिंग, टूल का इस्तेमाल, मल्टीमॉडल समझ, लंबे समय तक चलने वाली योजना और वैज्ञानिक समस्याएं सुलझाने जैसे क्षेत्र शामिल थे।
39 उपलब्ध सामग्री Hy4 को Kimi से पीछे रखती है, लेकिन Qwen3.8 Max और DeepSeek V4.1 Flash के मुकाबले इसकी पूरी रैंकिंग की पुष्टि नहीं करती।
लागत के आंकड़ों में एक फर्क भी ध्यान देने लायक है। Pandaily के मुताबिक, Tencent ने Artificial Analysis का हवाला देते हुए Hy4 की लागत करीब 0.78 डॉलर प्रति टास्क बताई और कहा कि समान स्कोर स्तर पर यह Grok 4.7 की लागत का लगभग दसवां और Qwen3.8 Max की लागत का करीब तेरहवां हिस्सा है।
15 वहीं, Artificial Analysis के Hy4 पेज पर Intelligence Index के एक टास्क की लागत 1.03 डॉलर दी गई है।
38 उपलब्ध अंश यह नहीं बताते कि दोनों आंकड़ों में अंतर क्यों है, इसलिए इन्हें एक ही तरह का आंकड़ा नहीं मानना चाहिए।
Agent Arena में अच्छी जगह, लेकिन रैंकिंग पर फर्क
Agent Arena की घोषणा में Hy4 को कुल मिलाकर 14वां स्थान दिया गया। यह रैंकिंग 8,500 से अधिक वास्तविक, लंबे एजेंट सेशनों पर आधारित थी। घोषणा के समय Hy4 एक proprietary मॉडल था; Agent Arena ने कहा कि वेट्स जारी होने पर यह ओपन मॉडलों में Kimi K3.1 Pro के साथ पहले स्थान पर आ जाएगा। उसने स्कोर और लागत के आधार पर Hy4 को Pareto frontier पर भी रखा।
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हालांकि, बाद की रिपोर्टिंग में रैंकिंग का एक अलग आंकड़ा सामने आया: TechNode ने Hy4 को कुल मिलाकर 13वां और ओपन-वेट मॉडलों में पहला बताया।
3 उपलब्ध रिपोर्टें यह स्पष्ट नहीं करतीं कि यह फर्क लीडरबोर्ड के अलग समय के स्नैपशॉट की वजह से है या किसी और कारण से। इसलिए 14वें और 13वें स्थान के दावों को एक ही रैंकिंग में मिलाकर नहीं देखना चाहिए।
Pandaily ने भी Hy4 को Claude Opus 5.5 जैसे अधिक महंगे मॉडलों के मुकाबले स्कोर-और-लागत वाले Pareto frontier पर बताया।
15 इसका मतलब स्कोर और खर्च के बीच अनुकूल संतुलन है—यह नहीं कि Hy4 हर कसौटी पर हर मॉडल से बेहतर है।
Hy4 के पूर्ण रिलीज़ में क्या नया आया?
Tencent ने Hy4 का पूर्ण संस्करण 4 नवंबर को जारी किया। इससे पहले अगस्त में Hy4 preview की घोषणा हुई थी।
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5 लॉन्च पर उपलब्ध रिपोर्टिंग के मुताबिक, नए संस्करण में प्री-ट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग का दायरा बढ़ाया गया और पहली बार दृश्य समझने की क्षमता जोड़ी गई। निर्देशों का पालन, लंबे दस्तावेज़ों को समझना और लंबे समय तक चलने वाले काम पूरे करने की क्षमता बेहतर होने की भी बात कही गई। इसके अलावा, मॉडल टूल इस्तेमाल कर सकता है और सॉफ्टवेयर के साथ काम कर सकता है।
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ये सुधार रिपोर्टों में बताए गए हैं, लेकिन उपलब्ध अंश इनके लिए तुलनात्मक माप या संख्यात्मक बढ़त नहीं देते। उनसे यह भी स्पष्ट नहीं होता कि प्रशिक्षण डेटा कितना बदला या लंबे संदर्भ और एजेंट प्रदर्शन में कितना सुधार हुआ।