A Tencent informou em 5 de novembro de 2026 que multiplicou por dez a capacidade de inferência do Hy4 depois que a procura pelo modelo no WorkBuddy levou muitos usuários a atingir seus limites de uso logo no primeiro dia. A empresa também aumentou a franquia gratuita e disse que continuará ajustando os recursos conforme a demanda.
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O que mudou no WorkBuddy — e quais limites podem continuar
O Hy4 chegou ao WorkBuddy em 4 de novembro, no mesmo dia em que a Tencent lançou a versão completa do modelo. Depois que muitos usuários esgotaram suas cotas, a empresa ampliou em dez vezes o cluster de inferência e aumentou o limite de uso gratuito.
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Isso não significa, necessariamente, acesso ilimitado. Segundo uma reportagem, a capacidade de computação de alto desempenho seguia restrita e a demanda se concentrava nos horários de pico, o que poderia resultar em limites temporários.
9 Para quem precisasse de uma alternativa, a publicação mencionou duas opções: trocar para o Hy3 ou deixar tarefas sem urgência para a noite. Também informou que o acesso gratuito ao Hy3 no WorkBuddy foi estendido até 23h59 de 15 de novembro.
39 Essa extensão é para o Hy3; não é a mesma coisa que o aumento da franquia gratuita do Hy4.
Nota 35 no Intelligence Index
O Hy4 recebeu 35 pontos no Intelligence Index da Artificial Analysis. A pontuação o colocou em segundo lugar entre os modelos de laboratórios chineses, atrás do Kimi K3.1 Pro, com 46 pontos. O resultado igualou o do Grok 4.7 em nível de esforço xhigh e ficou um ponto abaixo do Claude Haiku 5.5.
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Uma reportagem sobre o índice divulgado em 5 de novembro diz que ele abrangia 724 modelos e avaliava áreas como raciocínio complexo, programação, uso de ferramentas, compreensão multimodal, planejamento de longo prazo e resolução de problemas científicos.
39 As informações disponíveis confirmam a posição do Hy4 atrás do Kimi, mas não permitem estabelecer uma comparação completa de classificação com Qwen3.8 Max e DeepSeek V4.1 Flash.
Os números de custo exigem uma ressalva. A Pandaily informou que a Tencent atribuiu à Artificial Analysis um custo de cerca de US$ 0,78 por tarefa e comparou esse valor a aproximadamente um décimo do custo do Grok 4.7 e um treze avos do Qwen3.8 Max, em faixas de pontuação semelhantes.
15 Já a página do Hy4 na Artificial Analysis informa US$ 1,03 por tarefa no Intelligence Index.
38 Os trechos disponíveis não explicam a diferença; portanto, os valores não devem ser tratados como equivalentes.
Agent Arena: boa colocação, mas há divergência nos relatos
No anúncio da Agent Arena, o Hy4 apareceu em 14º lugar geral, com base em mais de 8.500 sessões reais e de longa duração com agentes. A publicação afirmou que o modelo ainda era proprietário, mas que, quando seus pesos fossem liberados, empataria com o Kimi K3.1 Pro na liderança entre os modelos abertos. O anúncio também colocou o Hy4 na fronteira de Pareto entre pontuação e custo.
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Há uma diferença em uma reportagem posterior: a TechNode colocou o Hy4 em 13º lugar geral e em primeiro entre os modelos de pesos abertos.
3 As fontes disponíveis não esclarecem se a divergência se deve a uma atualização do ranking ou a outro critério. Por isso, não é adequado fundir as duas posições em uma única classificação.
A Pandaily também descreveu o Hy4 como parte da fronteira de Pareto em relação a modelos mais caros, como o Claude Opus 5.5.
15 Estar nessa fronteira indica uma relação favorável entre desempenho e custo — não que o Hy4 supere todos os modelos em todas as métricas.
O que a versão completa do Hy4 trouxe
A Tencent lançou a versão completa do Hy4 em 4 de novembro, depois de anunciar o Hy4 preview em agosto.
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5 Segundo relatos sobre o lançamento, a nova versão ampliou o pré-treinamento e o pós-treinamento e passou a incluir compreensão visual. Também foram relatadas melhorias em seguimento de instruções, compreensão de documentos longos e execução de tarefas de longa duração, além da capacidade de usar ferramentas e operar softwares.
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Esses pontos são melhorias relatadas, não comparações quantificadas nos trechos disponíveis. O material consultado não especifica quanto mudou o volume de dados de treinamento nem apresenta ganhos medidos para compreensão de contexto longo ou desempenho como agente.