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Tencent Hy4 Preview explicado: arquitetura, benchmarks, preço e disponibilidade
Lançado em 28 de agosto de 2026, o Tencent Hy4 Preview tem 770 bilhões de parâmetros totais, ativa 49 bilhões por token e oferece uma janela de contexto superior a 1 milhão de tokens. Em comparação com o Hy3, o novo modelo amplia os parâmetros totais de 295 bilhões para 770 bilhões, os parâmetros ativos de 21 bilhõe...
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Resposta de pesquisa
Principais conclusões
- Lançado em 28 de agosto de 2026, o Tencent Hy4 Preview tem 770 bilhões de parâmetros totais, ativa 49 bilhões por token e oferece uma janela de contexto superior a 1 milhão de tokens.
- Em comparação com o Hy3, o novo modelo amplia os parâmetros totais de 295 bilhões para 770 bilhões, os parâmetros ativos de 21 bilhões para 49 bilhões e o contexto de 262 mil para mais de 1 milhão de tokens.
- Os pesos estão disponíveis sob a licença Apache 2.0 em diferentes repositórios, enquanto o modelo também pode ser acessado por produtos da Tencent, TokenHub e OpenRouter; a execução local, porém, exige uma infraestrut...
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Tencent’s Hy4 Preview open-source AI model, released in August 2026, and how does it compare with its predecessor Hy3 and competing. Article summary: Tencent’s Hy4 Preview is a permissively licensed, open-weight flagship language model aimed at agentic productivity work—especially software engineering, office analysis, research, and finance. Released on August 28, 202. Topic tags: general, news, general web, user generated. 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 wi
O Tencent Hy4 Preview é o maior lançamento de modelo de linguagem com pesos abertos da Tencent até agora — e a tentativa mais clara da empresa de conectar um sistema de escala de fronteira a ferramentas de programação e produtividade. Lançado em 28 de agosto de 2026, ele foi projetado para engenharia de software, pesquisa, análise financeira e outras tarefas realizadas por agentes de IA. 1
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Os números chamam atenção: 770 bilhões de parâmetros totais, 49 bilhões de parâmetros ativos por token e uma janela de contexto superior a 1 milhão de tokens. A conclusão mais segura, no entanto, é moderada: o Hy4 parece estar entre os principais modelos chineses de pesos abertos para programação e produtividade, mas suas alegações de superioridade ainda dependem em grande parte de avaliações da própria Tencent e aguardam testes independentes mais amplos. 1
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O que é o Tencent Hy4 Preview?
O Hy4 Preview é um grande modelo de linguagem baseado em Mixture-of-Experts (MoE), ou “mistura de especialistas”. Em vez de usar todos os parâmetros para processar cada token, o sistema de roteamento ativa apenas uma parte da rede em cada solicitação. Isso permite construir um modelo muito maior sem impor, a cada token, o custo computacional teórico de todos os parâmetros.
A Tencent apresenta o Hy4 como um modelo para trabalho com agentes, e não apenas como um chatbot de uso geral. Entre os usos pretendidos estão programação, produtividade de escritório, pesquisa e análise financeira, com integrações que colocam o modelo diretamente em fluxos de desenvolvimento de software e trabalho corporativo. 1
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Neste caso, “código aberto” deve ser entendido principalmente como pesos abertos e suporte permissivo à implantação. A Tencent disponibilizou o modelo sob a licença Apache 2.0, acompanhada de orientações para servir, ajustar e quantizar o sistema. 8
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Especificações e arquitetura do Hy4 Preview
As principais características são:
- Parâmetros totais: 770 bilhões
- Parâmetros ativos por token: 49 bilhões
- Janela de contexto: mais de 1 milhão de tokens
- Arquitetura: Mixture-of-Experts
- Licença: Apache 2.0
- Formatos: versões BF16 e FP8
- Serviço e implantação: receitas para vLLM e SGLang, além de uma rota de API compatível com OpenAI
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O modelo tem uma espinha dorsal com 78 camadas. Segundo a Tencent, a primeira usa uma rede feed-forward densa, enquanto as outras 77 empregam roteamento MoE com 256 especialistas roteados e um especialista compartilhado. Para cada token, o sistema seleciona oito especialistas roteados, além do especialista compartilhado. O Hy4 também inclui uma camada nativa de previsão de múltiplos tokens, projetada para ajudar na decodificação especulativa. 8
No mecanismo de atenção, o modelo usa Gated DeepSeek Sparse Attention, com IndexCache para reutilizar índices esparsos entre camadas. A Tencent afirma que a arquitetura foi parcialmente inspirada em abordagens associadas ao DeepSeek e ao GLM. 8
Essas escolhas são importantes porque o diferencial do Hy4 não está apenas na quantidade de parâmetros. O modelo combina um teto de capacidade muito alto com roteamento esparso, processamento de contexto longo e mecanismos destinados a reduzir o custo da inferência.
Hy4 contra Hy3: o que mudou?
O Hy4 representa uma expansão substancial em relação ao modelo Hy3 anterior:
| Especificação | Hy3 | Hy4 Preview | Mudança |
|---|---|---|---|
| Parâmetros totais | 295 bilhões | 770 bilhões | Cerca de 2,6 vezes maior |
| Parâmetros ativos por token | 21 bilhões | 49 bilhões | Cerca de 2,3 vezes mais computação ativa |
| Janela de contexto | 262 mil tokens | Mais de 1 milhão de tokens | Aproximadamente 4 vezes maior |
| Design do modelo | MoE | MoE expandido, com mudanças na atenção esparsa | Mais capacidade e contexto mais longo |
Assim, o Hy4 aumenta tanto a capacidade total do modelo quanto a quantidade de computação ativa usada em cada token. A Tencent também afirma ter ampliado os dados de treinamento e feito mudanças importantes nas etapas de pré-treinamento e pós-treinamento. 8
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O aumento da janela de contexto pode ser especialmente relevante no uso prático. Uma janela superior a 1 milhão de tokens pode ajudar a lidar com grandes bases de código, coleções extensas de pesquisas e tarefas corporativas complexas. A utilidade real, porém, dependerá da qualidade da recuperação de informações, da latência e da capacidade de manter a precisão ao longo de entradas muito extensas.
Como o Hy4 se compara aos concorrentes chineses?
A comparação mais clara divulgada pela Tencent vem de uma avaliação interna, cega e lado a lado. Nela, 163 especialistas da empresa analisaram respostas para 203 tarefas de engenharia. O Hy4 Preview obteve média de 2,99 em uma escala de 4 pontos, contra 2,92 do GLM-5.3, da Zhipu, e 2,94 do Kimi K3, da Moonshot. 8
O resultado coloca o Hy4 ligeiramente à frente nesse teste da Tencent, mas não deve ser tratado como um ranking amplo e neutro. Os avaliadores eram especialistas internos da empresa, e a avaliação se concentrou em tarefas de engenharia. Resultados divulgados em outros benchmarks variaram quando o modelo foi comparado a concorrentes domésticos, como os modelos Qwen, da Alibaba, e os sistemas da DeepSeek. 1
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Alguns relatos secundários também citam grandes avanços sobre o Hy3 em benchmarks de programação, incluindo Terminal-Bench 2.1 e DeepSWE. Esses números são indicadores úteis do progresso alegado pela Tencent, mas devem ser interpretados com cautela até que as condições dos testes e os resultados sejam reproduzidos de forma independente. 17
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A comparação mais defensável é que o Hy4 está entre os modelos chineses de pesos abertos de primeira linha para programação e produtividade. As evidências disponíveis ainda não demonstram que ele supera decisivamente todos os concorrentes em todas as tarefas.
Onde usar o Hy4 Preview?
A Tencent disponibilizou o Hy4 tanto para download quanto por meio de produtos hospedados.
Pesos para download e implantação
O modelo e sua versão FP8 estão disponíveis no Hugging Face, ModelScope, GitCode e CNB. A Tencent fornece receitas de implantação para vLLM e SGLang, uma rota de API local compatível com OpenAI, instruções de ajuste fino e ferramentas de quantização. 8
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Isso facilita os testes por desenvolvedores que querem experimentar os pesos ou montar uma infraestrutura própria. No entanto, “pesos abertos” não significa que o modelo seja leve. A configuração FP8 de referência da Tencent usa paralelismo de tensor em oito vias, e servir um modelo de 770 bilhões de parâmetros continua sendo um projeto sério de infraestrutura com múltiplas GPUs. 8
Aplicativos da Tencent e APIs hospedadas
O Hy4 pode ser acessado pelo WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao e ima. A Tencent também lista acesso pelo Tencent Cloud TokenHub e pelo OpenRouter. No lançamento, a empresa ofereceu duas semanas de acesso gratuito ao Hy4 no WorkBuddy e no CodeBuddy, enquanto o acesso ao modelo anterior, o Hy3, foi estendido até 30 de setembro. 12
Um relatório de terceiros apontou preço de entrada de aproximadamente US$ 0,834 por milhão de tokens no OpenRouter. Esse valor deve ser considerado específico do canal, e não como uma tabela permanente da Tencent, já que preços e disponibilidade podem variar conforme o provedor e a região. 3
Por que a distribuição dos produtos importa?
O Hy4 está intimamente ligado à estratégia de aplicativos da Tencent. A empresa afirma que o modelo foi desenvolvido em conjunto com o WorkBuddy e o CodeBuddy, usando dados de tarefas e feedback de engenheiros internos, desenvolvedores de jogos, analistas financeiros e especialistas em segurança. 8
Essa abordagem pode dar à Tencent uma vantagem que vai além da arquitetura: a companhia consegue testar o modelo dentro de produtos usados em fluxos reais de programação e escritório e, depois, incorporar o feedback dos usuários e das equipes de produto em novas versões. A mesma rede de distribuição oferece diferentes formas de experimentar o modelo sem que o usuário precise baixar e operar sozinho um sistema de 770 bilhões de parâmetros.
Há sinais iniciais de que a distribuição mais ampla do Hunyuan pode gerar um volume significativo de uso. A Tencent informou que colocar o Hunyuan 3 em produção elevou em aproximadamente seis vezes o uso médio diário de tokens em relação à fase de prévia. Isso indica crescimento rápido de utilização, mas não comprova de forma independente a satisfação dos usuários ou a retenção no longo prazo.
A Tencent também está investindo pesado para sustentar essa estratégia. O gasto de capital em instalações e equipamentos chegou a 52,784 bilhões de yuans no segundo trimestre de 2026, cerca de 2,8 vezes o nível do mesmo período do ano anterior. A administração afirmou que priorizou infraestrutura de IA e investimentos relacionados ao WorkBuddy.
A empresa descreveu o WorkBuddy como o serviço de agente de produtividade baseado em IA mais usado da China, mas essa é uma afirmação corporativa, não uma medição de participação de mercado auditada de forma independente. 4
Limitações atuais
O Hy4 Preview não é apresentado como um modelo finalizado. A Tencent reconhece que ele pode gastar mais tempo do que o necessário raciocinando sobre tarefas difíceis e verificar o próprio trabalho em excesso. Isso pode resultar em maior latência e custo de inferência. 8
A escala do modelo cria uma segunda limitação prática. Embora o roteamento MoE ative apenas 49 bilhões de parâmetros para um token individual, o modelo completo ainda precisa ser armazenado e disponibilizado. Organizações que consideram hospedar o sistema internamente precisarão de memória, rede e capacidade de processamento com várias GPUs em grande escala.
As evidências de benchmark também têm limitações. A avaliação interna da Tencent mostra uma vantagem estreita sobre GLM-5.3 e Kimi K3 em tarefas de engenharia, enquanto resultados comparativos mais amplos variam conforme o benchmark. Por isso, os rankings iniciais devem ser vistos como indicativos, e não definitivos. 8
Por fim, uma janela de contexto longa não equivale automaticamente a um raciocínio confiável em contexto longo. A janela de 1 milhão de tokens é uma vantagem importante nas especificações, mas o desempenho no mundo real dependerá da tarefa, da estrutura do prompt, da estratégia de recuperação e da configuração usada para servir o modelo.
Quais melhorias podem vir a seguir?
A direção declarada pela Tencent é mais clara do que um cronograma formal de lançamentos. A empresa aponta para mais pré-treinamento e pós-treinamento, raciocínio mais rápido e menos repetitivo, continuidade do feedback obtido no WorkBuddy e no CodeBuddy e trabalhos de compressão e quantização para reduzir o custo de implantação. 8
Essas melhorias atacariam o principal equilíbrio do Hy4: ele oferece mais capacidade e contexto mais longo que o Hy3, mas o rótulo “Preview” indica que velocidade, eficiência e confiabilidade em produção ainda estão sendo aperfeiçoadas.
Conclusão
O Hy4 Preview é um salto importante sobre o Hy3: passa de 295 bilhões para 770 bilhões de parâmetros totais, eleva os parâmetros ativos de 21 bilhões para 49 bilhões e amplia a janela de contexto de 262 mil para mais de 1 milhão de tokens. O modelo também está particularmente conectado ao ecossistema de programação, produtividade, nuvem e aplicativos para consumidores da Tencent. 8
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Para desenvolvedores, os pesos sob a licença Apache 2.0 e as ferramentas de implantação tornam o Hy4 um modelo que vale a pena avaliar. Para empresas, o acesso hospedado pelos produtos e APIs da Tencent pode ser mais prático do que operar o sistema internamente.
O veredito atual, porém, deve ser cuidadoso: o Hy4 parece ser um poderoso modelo chinês de pesos abertos, de primeira linha, para programação e produtividade com agentes. Benchmarks independentes e o uso prolongado em produção é que dirão se essa promessa inicial se transforma em uma vantagem duradoura.
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Lançado em 28 de agosto de 2026, o Tencent Hy4 Preview tem 770 bilhões de parâmetros totais, ativa 49 bilhões por token e oferece uma janela de contexto superior a 1 milhão de tokens.
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Lançado em 28 de agosto de 2026, o Tencent Hy4 Preview tem 770 bilhões de parâmetros totais, ativa 49 bilhões por token e oferece uma janela de contexto superior a 1 milhão de tokens. Em comparação com o Hy3, o novo modelo amplia os parâmetros totais de 295 bilhões para 770 bilhões, os parâmetros ativos de 21 bilhões para 49 bilhões e o contexto de 262 mil para mais de 1 milhão de tokens.
O que devo fazer a seguir na prática?
Os pesos estão disponíveis sob a licença Apache 2.0 em diferentes repositórios, enquanto o modelo também pode ser acessado por produtos da Tencent, TokenHub e OpenRouter; a execução local, porém, exige uma infraestrut...