Tencent meldde op 5 november 2026 dat het de inferentiecapaciteit van Hy4 vertienvoudigd had. De aanleiding: de grote belangstelling voor WorkBuddy zorgde ervoor dat veel gebruikers op de eerste dag hun gebruikslimiet bereikten. Tencent verhoogde ook de gratis gebruiksruimte en zei de beschikbare middelen te blijven aanpassen aan de vraag.
3
4
Meer capaciteit, maar piekuren kunnen nog knellen
Hy4 kwam op 4 november beschikbaar in WorkBuddy, dezelfde dag dat Tencent de volledige versie van het model uitbracht. Nadat gebruikers hun quota bereikten, breidde het bedrijf het inferentiecluster tienvoudig uit en verhoogde het de gratis gebruikslimiet.
3
4
9
Dat betekent niet automatisch dat Hy4 onbeperkt beschikbaar is. Volgens berichtgeving is de capaciteit voor geavanceerde rekenkracht nog schaars en valt de vraag vooral samen tijdens piekuren. Tijdelijke limieten kunnen dus blijven gelden.
9
Wie vastloopt, kan volgens een bericht uitwijken naar Hy3 of niet-dringende taken naar de avond verplaatsen. Ook werd de gratis toegang tot Hy3 in WorkBuddy verlengd tot 23.59 uur op 15 november.
39 Dat geldt voor Hy3 en staat los van de verhoging van de gratis gebruiksruimte voor Hy4.
Een score van 35 op de Intelligence Index
Hy4 behaalde 35 punten op de Intelligence Index van Artificial Analysis. Daarmee stond het op de tweede plaats onder modellen van Chinese AI-labs, achter Kimi K3.1 Pro met 46 punten. De score was gelijk aan die van Grok 4.7 bij de instelling xhigh en één punt lager dan die van Claude Haiku 5.5.
21
29
Volgens een bericht over de index van 5 november omvatte de ranglijst 724 modellen. De evaluatie keek onder meer naar complex redeneren, programmeren, toolgebruik, multimodaal begrip, plannen over langere taken en wetenschappelijke probleemoplossing.
39 De beschikbare informatie bevestigt dat Hy4 achter Kimi stond, maar geeft geen volledige vergelijkende ranking ten opzichte van Qwen3.8 Max en DeepSeek V4.1 Flash.
Bij kostenvergelijkingen is voorzichtigheid geboden. Pandaily meldde dat Tencent zich beriep op een bedrag van ongeveer $0,78 per taak volgens Artificial Analysis. Tencent vergeleek dat met ongeveer een tiende van de kosten van Grok 4.7 en een dertiende van die van Qwen3.8 Max bij vergelijkbare scores.
15 Op de modelpagina van Artificial Analysis staat echter $1,03 per Intelligence Index-taak.
38 De beschikbare bronfragmenten verklaren het verschil niet; deze bedragen zijn dus niet zonder meer onderling vergelijkbaar.
Agent Arena: hoge notering, maar berichten verschillen
In de aankondiging van Agent Arena stond Hy4 op plek 14 overall, op basis van meer dan 8.500 praktijksessies met langdurige agenttaken. Het model was op dat moment nog niet openbaar beschikbaar als open model, maar zou volgens de aankondiging na het uitbrengen van de gewichten gelijk eindigen met Kimi K3.1 Pro bovenaan de ranglijst van open modellen. Agent Arena plaatste Hy4 ook op de Paretofrontier voor score tegenover kosten.
28
Een later bericht van TechNode noemt een andere stand: plek 13 overall en de eerste plaats onder modellen met open gewichten.
3 De beschikbare berichten maken niet duidelijk of dit verschil komt door een bijgewerkte ranglijst of een ander onderscheid. Daarom zijn plek 14 in de oorspronkelijke aankondiging en plek 13 in het latere bericht niet tot één ranking samen te voegen.
Pandaily beschreef Hy4 eveneens als onderdeel van de Paretofrontier, vergeleken met duurdere modellen zoals Claude Opus 5.5.
15 Zo’n positie wijst op een gunstige verhouding tussen score en kosten; het betekent niet dat Hy4 op elk onderdeel beter presteerde dan alle andere modellen.
Wat de volledige versie van Hy4 toevoegde
Tencent bracht de volledige versie van Hy4 uit op 4 november, na de aankondiging van Hy4 preview in augustus.
1
5 Volgens berichtgeving schaalde de volledige versie de pre-training en post-training op en kreeg het model voor het eerst visueel begrip. Ook werden verbeteringen gemeld in het volgen van instructies, het begrijpen van lange documenten en het uitvoeren van langdurige taken. Daarnaast kan het model tools gebruiken en software bedienen.
8
30
Dit zijn gemelde verbeteringen; de beschikbare bronfragmenten kwantificeren ze niet. Ze laten dus niet zien hoeveel de trainingsdata veranderden of hoe groot de meetbare winst was in lang-contextbegrip of prestaties bij agenttaken.