Hy4 Preview от Tencent: гигантская MoE-модель для программирования и ИИ-агентов

Hy4 Preview — новая открытая флагманская модель Tencent Hunyuan, построенная по архитектуре mixture of experts (MoE), то есть «смеси экспертов». Она рассчитана не только на обычный диалог, но и на длительную работу ИИ-агентов: написание и проверку кода, исследования, офисные задачи, анализ данных и использование внешних инструментов. 414

Главное отличие от предыдущей Hy3 — резкое увеличение масштаба. При этом Hy4 остаётся именно предварительной версией: наиболее впечатляющие сравнения опубликованы самой Tencent или основаны на связанных с компанией тестах, поэтому объявлять модель безоговорочным лидером пока рано. 414

Hy4 Preview против Hy3

Параметр	Hy3 Preview	Hy4 Preview	Что это означает
Всего параметров	295 млрд	770 млрд	Общая ёмкость MoE-модели выросла примерно в 2,6 раза. 24
Активные параметры	около 21 млрд на токен	около 49 млрд на запрос	На каждом шаге Hy4 использует примерно в 2,3 раза больше вычислений, чем Hy3. 24
Контекстное окно	256 тыс. токенов	более 1 млн токенов	Модель может работать с большими репозиториями, длинными документами и многошаговыми задачами. 214
Основные сценарии	Рассуждения, кодирование, RAG и IDE-агенты	ИИ-агенты, программирование, исследования, офисные процессы и сложная работа с инструментами	Hy4 заметно сильнее ориентирована на продуктивность и автоматизацию рабочих процессов. 24
Статус	Открытая модель; для Hy3 сообщались условия Apache 2.0	Открытая предварительная версия	Перед коммерческим развёртыванием необходимо проверить актуальную лицензию Hy4 в официальном репозитории. 214

Hy3 уже отличалась необычным соотношением масштаба и вычислительной нагрузки: из 295 млрд параметров на один токен направлялось примерно 21 млрд. В модели использовались 192 эксперта и маршрутизация top-8 — выбирались наиболее подходящие эксперты для конкретного фрагмента запроса. Hy3 также поддерживала настройку глубины рассуждений и показывала 74,4% в SWE-bench Verified. 23

Hy4 сохраняет эту разреженную логику MoE, но увеличивает и общий объём знаний, и активную вычислительную часть. Поэтому модель потенциально способнее, однако её запуск и обслуживание будут заметно требовательнее, чем у Hy3. 414

Что показывают тесты и как Hy4 выглядит на фоне конкурентов из Китая

Tencent сообщает, что Hy4 Preview набрала 85,4 балла в Terminal-Bench 2.1 — на 14,6 балла больше, чем Hy3. По данным компании, результат оказался выше показателя DeepSeek V4 Pro и совпал с результатом Claude Opus 5. Это заявление Tencent, а не независимо воспроизведённый рейтинг. 13

В другом сравнении Tencent провела слепую оценку 203 инженерных задач с участием 163 экспертов. Средняя оценка Hy4 составила 2,99 из 4, тогда как у Z.ai GLM-5.3 — 2,92, а у Moonshot Kimi K3 — 2,91. Разница невелика, а сама методика не заменяет универсальный публичный бенчмарк: результат зависит от набора задач, настроек инструментов и используемой агентной оболочки. 5

По номинальному числу параметров Hy4 меньше некоторых соперников:

• Hy4 Preview — 770 млрд параметров, около 49 млрд активных;
• DeepSeek V4 Pro — сообщается о 1,6 трлн параметров;
• Kimi K3 — около 2,8 трлн параметров;
• GLM-5.3 — около 744 млрд параметров.

При этом активная часть Hy4, по опубликованным данным, примерно сопоставима с активной частью DeepSeek V4 Pro. Сравнивать модели только по общему числу параметров не стоит: на итоговую производительность влияют архитектура, данные, режим рассуждений, инструменты и настройки инференса. 4

Для дополнительного контекста: более ранняя версия GLM-5 показывала 77,8% в SWE-bench Verified. Но даже показатели одного и того же бенчмарка нельзя механически сопоставлять, если отличаются версии теста, инструменты, контроль загрязнения данных и агентный фреймворк. 1

Практический вывод: Hy4 выглядит конкурентоспособной открытой моделью для программирования и ИИ-агентов и, судя по заявлениям Tencent, заметно сократила разрыв с DeepSeek, GLM и Kimi. Однако независимых воспроизводимых данных пока недостаточно, чтобы назвать её лучшей китайской моделью в целом — в том числе по сравнению с Qwen и MiniMax.

Где доступна Hy4 Preview и с чем интегрирована

Tencent открыла доступ к Hy4 Preview сразу через собственную экосистему. Модель появилась в китайской и международной версиях WorkBuddy — офисного ИИ-агента, — а также в CodeBuddy, ориентированном на разработчиков. Это позволяет попробовать модель без самостоятельного развёртывания инфраструктуры. 14

Кроме того, Hy4 распространяется как открытая модель. У организаций появляется возможность развернуть её самостоятельно, однако «открытая» не означает «лёгкая для запуска»: для хранения и обслуживания модели на 770 млрд параметров потребуются большой объём памяти, распределённая инфраструктура и опыт эксплуатации крупных MoE-систем. 414

В материалах о запуске также упоминается доступ через Tencent Cloud TokenHub и OpenRouter, а попробовать модель можно в продуктах Tencent, включая WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao и ima. 1922

Сколько стоит доступ к Hy4

Для китайского API сообщалась следующая тарификация:

• 6 юаней за 1 млн входных токенов;
• 18 юаней за 1 млн выходных токенов;
• 0,3 юаня за 1 млн токенов из кэша. 4

Поскольку Hy4 находится в статусе preview, цены, квоты, доступные регионы и условия API могут быстро меняться. Ориентироваться лучше на актуальные тарифы в консоли Tencent Cloud.

Сторонний сервис приводит другую стоимость — 0,85 доллара за миллион входных и 0,62 доллара за миллион выходных токенов. Эти цифры расходятся с заявленным тарифом в юанях, причём указанная структура цен выглядит противоречиво: выходные токены обычно не дешевле входных. Поэтому данные агрегатора следует считать ориентировочными, а не официальной ценой Tencent. 84

Ограничения модели

Статус предварительной версии. Поведение модели, качество ответов, лимиты запросов, цены, настройки безопасности и документация могут измениться до стабильного релиза. 14

Недостаток независимых проверок. Самые сильные заявления о превосходстве Hy4 пока основаны на тестах Tencent и связанных с запуском публикациях. Нужны независимые оценки с одинаковыми настройками и открытыми протоколами. 513

Высокие требования к инфраструктуре. Разреженная активация снижает вычисления на отдельный токен, но не отменяет необходимости хранить большую модель и распределять нагрузку между ускорителями. Кроме того, 49 млрд активных параметров — это существенно больше, чем примерно 21 млрд у Hy3. 24

Миллион токенов не гарантирует надёжность. Большое контекстное окно полезно для монорепозиториев, длинных отчётов и многошаговых агентов, но на практике нужно отдельно проверять качество поиска информации в начале и конце контекста, задержку ответа и итоговую стоимость.

Что может улучшиться дальше

Для Hy4 логичными следующими шагами выглядят:

• выпуск стабильной, не preview-версии;
• более надёжная работа с инструментами и многошаговыми агентами;
• снижение стоимости инференса и появление эффективных квантованных вариантов;
• независимая проверка заявленных результатов;
• расширение облачных и API-интеграций.

Это ожидаемые направления развития, а не официально объявленные Tencent обязательства.

Tencent делает ставку не только на модель

Запуск Hy4 — часть более широкой AI-стратегии Tencent. Во втором квартале 2026 года операционные капитальные расходы компании достигли 51,8 млрд юаней, увеличившись на 190% год к году. На этом фоне свободный денежный поток стал отрицательным и составил минус 13,8 млрд юаней; руководство связывало резкий рост расходов с развитием ИИ-инфраструктуры. 15

Tencent одновременно наращивает вычислительные мощности для собственных моделей и продуктов, а также рассчитывает получать отдачу через Tencent Cloud, аренду GPU и сервисы Model-as-a-Service. Это превращает Hy4 из отдельного релиза в элемент более крупной платформы: одна и та же инфраструктура может обслуживать WorkBuddy, CodeBuddy, облачных клиентов и другие продукты компании. Обратная сторона стратегии — высокая капиталоёмкость и пока не до конца определившаяся монетизация. 615

WorkBuddy как главный канал распространения

Tencent заявляет, что WorkBuddy стал самым широко используемым сервисом продуктивных ИИ-агентов в Китае. Bloomberg также называл его самым популярным ИИ-помощником для работы в стране вскоре после запуска в марте. Это заявления о рыночной позиции, а не подтверждённые аудитором показатели выручки. 71

По оценке стороннего сервиса, отслеживающего посещения веб-приложений на настольных компьютерах, WorkBuddy получил 20,97 млн посещений в июне 2026 года против 8,85 млн в марте. Источник отдельно подчёркивает, что эти данные не показывают число ежедневных пользователей, платящих компаний, выручку или мобильную аудиторию. 12

Руководство Tencent также сообщает о быстром росте аудитории WorkBuddy и CodeBuddy. 6 Стратегический расчёт компании понятен: вместо продажи одной модели Tencent встраивает Hy4 в уже растущую экосистему рабочих и программных ассистентов.

Итог

Hy4 Preview — серьёзное увеличение масштаба по сравнению с Hy3 и одна из наиболее заметных открытых китайских моделей для агентного программирования. Её ключевые преимущества — 770 млрд общих параметров, 49 млрд активных параметров и контекст более 1 млн токенов. По собственным тестам Tencent, модель приблизилась к ведущим конкурентам и особенно сильна в задачах разработки.

Но пока это именно предварительный релиз с высокой стоимостью самостоятельного развёртывания и ограниченным числом независимых проверок. Для разработчиков и компаний Hy4 уже представляет практический интерес через WorkBuddy, CodeBuddy и API, однако окончательный вывод о её месте среди DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen и MiniMax можно будет сделать только после появления стабильной версии и сопоставимых внешних бенчмарков.