Hy4 Preview โมเดล AI 770B ของ Tencent เปิดเกมใหม่ด้านโค้ดและ AI Agent

Hy4 Preview คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่รุ่นเรือธงของ Tencent Hunyuan ที่เปิดให้ใช้งานแบบโอเพนซอร์ส โดยใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งไม่ได้เปิดใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดในทุกคำขอ แต่เลือกใช้เฉพาะกลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะกับงานนั้น ๆ

Tencent วางตำแหน่ง Hy4 ไว้สำหรับงานที่ต้องทำเป็นขั้นตอนต่อเนื่อง หรือที่เรียกว่า agentic productivity เช่น การเขียนและตรวจสอบซอฟต์แวร์ การค้นคว้า การวิเคราะห์ข้อมูล งานเอกสารสำนักงาน และการเรียกใช้เครื่องมือภายนอก อย่างไรก็ตาม ชื่อรุ่นยังมีคำว่า Preview จึงควรมองว่าเป็นรุ่นทดสอบ ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่มีพฤติกรรมและเงื่อนไขการให้บริการคงที่แล้ว 17

Hy4 Preview เทียบกับ Hy3

ตัวชี้วัด	Hy3 Preview	Hy4 Preview	ความหมายในทางปฏิบัติ
พารามิเตอร์รวม	295B	770B	ความจุรวมของ MoE เพิ่มขึ้นราว 2.6 เท่า 24
พารามิเตอร์ที่เปิดใช้	ประมาณ 21B ต่อโทเคน	ประมาณ 49B ต่อคำขอ	Hy4 ใช้การประมวลผลต่อคำขอมากขึ้นราว 2.3 เท่า จึงมีแนวโน้มเก่งขึ้น แต่ต้นทุนการให้บริการสูงขึ้นด้วย 24
หน้าต่างบริบท	256K โทเคน	มากกว่า 1M โทเคน	เหมาะกับโค้ดเบสขนาดใหญ่ เอกสารยาว และงานหลายขั้นตอน 214
งานเป้าหมาย	การให้เหตุผล การเขียนโค้ด RAG และเอเจนต์ใน IDE	AI Agent การเขียนโค้ด การวิจัย งานสำนักงาน และการใช้เครื่องมือซับซ้อน	Hy4 ถูกวางให้เป็นโมเดลสำหรับเอเจนต์ด้านผลิตภาพอย่างชัดเจนขึ้น 24
สถานะการเผยแพร่	Open-weight และมีการรายงานว่าใช้เงื่อนไข Apache 2.0	โอเพนซอร์สรุ่นพรีวิว	ควรตรวจสอบใบอนุญาตและเงื่อนไขการโฮสต์ด้วยตนเองจากคลังทางการก่อนนำไปใช้เชิงพาณิชย์ 214

Hy3 เองก็มีจุดเด่นด้านประสิทธิภาพการใช้คอมพิวต์ เพราะมีพารามิเตอร์รวม 295B แต่เปิดใช้ประมาณ 21B ต่อโทเคน ผ่านผู้เชี่ยวชาญ 192 ชุดและการเลือกใช้งานแบบ top-8 นอกจากนี้ยังรองรับการปรับระดับการให้เหตุผล และมีผลที่ Tencent รายงานไว้ที่ 74.4% บน SWE-bench Verified 23

Hy4 ยังคงแนวคิด MoE แบบเลือกเปิดใช้เฉพาะบางส่วน แต่เพิ่มทั้งความจุรวมและปริมาณการคำนวณที่ใช้จริงอย่างมาก จุดแลกเปลี่ยนคือ แม้ไม่ต้องคำนวณพารามิเตอร์ทั้ง 770B ในทุกขั้นตอน แต่ระบบยังต้องจัดเก็บและบริหารโมเดลขนาดใหญ่ระดับนี้อยู่ดี 414

ผลทดสอบและตำแหน่งเมื่อเทียบกับคู่แข่งจีน

Tencent รายงานว่า Hy4 ทำคะแนนได้ 85.4 คะแนนบน Terminal-Bench 2.1 ซึ่งเป็นการทดสอบงานเขียนโปรแกรมผ่านเทอร์มินัล และสูงกว่า Hy3 อยู่ 14.6 คะแนน บริษัทระบุว่าคะแนนดังกล่าวสูงกว่า DeepSeek V4 Pro และใกล้เคียงกับ Claude Opus 5 แต่ตัวเลขนี้ยังเป็นคำกล่าวอ้างจากข้อมูลการเปิดตัวหรือการทดสอบที่เกี่ยวข้องกับ Tencent ไม่ใช่การจัดอันดับที่ตรวจสอบซ้ำโดยห้องแล็บอิสระ

ในการประเมินแบบปกปิดของ Tencent ซึ่งครอบคลุมผู้เชี่ยวชาญ 163 คนและงานวิศวกรรม 203 งาน Hy4 ได้คะแนนเฉลี่ย 2.99 จาก 4 เทียบกับ 2.92 สำหรับ GLM-5.3 ของ Z.ai และประมาณ 2.91 สำหรับ Kimi K3 ของ Moonshot ผลต่างมีไม่มาก และไม่ควรตีความว่า Hy4 เป็นผู้ชนะในทุกประเภทงานหรือทุกการทดสอบ 5

เมื่อดูเฉพาะจำนวนพารามิเตอร์รวม Hy4 ที่ 770B ยังเล็กกว่า DeepSeek V4 Pro ซึ่งมีการรายงานไว้ที่ 1.6T และ Kimi K3 ที่ 2.8T แต่มีขนาดใกล้เคียง GLM-5.3 ที่ประมาณ 744B ส่วนพารามิเตอร์ที่เปิดใช้ 49B ของ Hy4 มีรายงานว่าอยู่ในระดับใกล้เคียงกับ DeepSeek V4 Pro 4

เพื่อให้เห็นภาพ ผลงานของ GLM-5 รุ่นก่อนหน้าที่มีการรายงานอยู่ที่ 77.8% บน SWE-bench Verified แต่การนำคะแนนของแต่ละโมเดลมาเทียบตรง ๆ ต้องระวัง เพราะเวอร์ชันของชุดทดสอบ การตั้งค่าเครื่องมือ การป้องกันข้อมูลรั่วไหล และเฟรมเวิร์กของ AI Agent อาจไม่เหมือนกัน 1

สรุปด้านประสิทธิภาพ: Hy4 ดูมีศักยภาพในการแข่งขันกับโมเดลโอเพนเวตระดับแนวหน้าของจีน โดยเฉพาะงานเขียนโค้ดและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ แต่ยังไม่มีหลักฐานอิสระมากพอที่จะสรุปว่าเหนือกว่า DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi หรือ MiniMax ในภาพรวม

ใช้งานได้ที่ไหน และเชื่อมต่อกับอะไรบ้าง

Hy4 Preview เปิดให้ใช้งานผ่าน WorkBuddy และ CodeBuddy ทั้งเวอร์ชันจีนและเวอร์ชันนานาชาติ ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปมีช่องทางทดลองเอเจนต์สำหรับงานสำนักงานและการเขียนโค้ดโดยไม่จำเป็นต้องติดตั้งโมเดลเอง 14

โมเดลยังถูกเผยแพร่ผ่านแพลตฟอร์มอย่าง Hugging Face, GitHub, ModelScope และ Gitcode รวมถึงเชื่อมต่อกับ Tencent Cloud TokenHub และ OpenRouter ขณะที่ผลิตภัณฑ์ของ Tencent อย่าง Yuanbao และ ima ก็ถูกระบุเป็นช่องทางสำหรับทดลองใช้งานเช่นกัน 1922

การเปิดซอร์สช่วยให้องค์กรมีทางเลือกในการโฮสต์เอง แต่ไม่ได้แปลว่าการติดตั้งจะทำได้ง่ายเหมือนโมเดลขนาดเล็ก เพราะต้องจัดเก็บน้ำหนักโมเดล 770B และใช้ระบบประมวลผลแบบกระจาย แม้ในแต่ละคำขอจะเปิดใช้เพียงประมาณ 49B พารามิเตอร์ก็ตาม 414

ราคา API

ราคาที่มีการรายงานสำหรับ API ในจีนอยู่ที่:

• อินพุต: 6 หยวนต่อล้านโทเคน
• เอาต์พุต: 18 หยวนต่อล้านโทเคน
• อินพุตที่แคชไว้: 0.3 หยวนต่อล้านโทเคน 4

สำหรับ Tencent Cloud TokenHub มีการแสดงราคาในสกุลดอลลาร์สหรัฐที่ประมาณ 0.834 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนอินพุต, 2.501 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต และ 0.042 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนที่แคชไว้

ตัวเลขเหล่านี้อาจสะท้อนคนละภูมิภาคหรือช่องทางให้บริการ ดังนั้นผู้พัฒนาควรตรวจสอบราคาปัจจุบัน โควตา ภูมิภาคที่รองรับ และเงื่อนไขช่วง Preview จากคอนโซลของ Tencent ก่อนคำนวณต้นทุนจริง

ข้อจำกัดที่ควรรู้ก่อนนำไปใช้

• ยังเป็นรุ่นพรีวิว: คุณภาพโมเดล พฤติกรรม API อัตราการเรียกใช้งาน ราคา ระบบความปลอดภัย และเอกสารการติดตั้งอาจเปลี่ยนแปลงได้เร็ว 14
• ผลทดสอบยังไม่ใช่หลักฐานแบบเทียบเท่ากันทุกด้าน: คะแนนที่โดดเด่นหลายรายการมาจากการทดสอบของ Tencent หรือรายงานช่วงเปิดตัว จึงควรรอผลประเมินที่ทำซ้ำได้จากบุคคลภายนอก 513
• ใช้ทรัพยากรติดตั้งสูง: MoE ช่วยลดการคำนวณต่อโทเคน แต่การให้บริการโมเดลขนาด 770B ยังต้องใช้หน่วยความจำ ระบบหลายเครื่อง และผู้ดูแลที่มีความเชี่ยวชาญ โดยชุดพารามิเตอร์ที่เปิดใช้จริงก็มีขนาดใหญ่กว่า Hy3 อย่างมาก 24
• บริบทยาวไม่ได้แปลว่าแม่นยำเสมอไป: หน้าต่างบริบทระดับ 1 ล้านโทเคนมีประโยชน์กับเอกสารหรือโค้ดขนาดใหญ่ แต่ควรทดสอบความแม่นยำในการค้นคืน ความหน่วง และค่าใช้จ่ายกับข้อมูลจริงขององค์กร

การพัฒนาที่ผู้ใช้คาดหวังได้ต่อจากนี้ ได้แก่ รุ่นเสถียรที่ไม่ใช่ Preview ความน่าเชื่อถือของการเรียกใช้เครื่องมือที่ดีขึ้น การประมวลผลและการทำ quantization ที่มีประสิทธิภาพกว่าเดิม การตรวจสอบคะแนนโดยหน่วยงานอิสระ และการรองรับผู้ให้บริการคลาวด์หรือ API ที่กว้างขึ้น ทั้งหมดนี้เป็นความคาดหวังเชิงผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่กำหนดการที่ Tencent ประกาศอย่างเป็นทางการ

Hy4 กับการเดิมพันโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Tencent

การเปิดตัว Hy4 เกิดขึ้นพร้อมกับการเร่งลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Tencent ในไตรมาส 2 ปี 2026 บริษัทมีรายจ่ายลงทุนจากการดำเนินงาน 51.8 พันล้านหยวน เพิ่มขึ้น 190% เมื่อเทียบกับปีก่อน และมีกระแสเงินสดอิสระติดลบ 13.8 พันล้านหยวน โดยฝ่ายบริหารเชื่อมโยงการเพิ่มขึ้นของการใช้จ่ายกับโครงสร้างพื้นฐาน AI 27

ด้านผลิตภัณฑ์ Tencent ระบุว่า WorkBuddy เป็นบริการ AI Agent ด้านผลิตภาพที่มีผู้ใช้งานกว้างขวางที่สุดในจีน ขณะที่ Bloomberg เรียกบริการนี้ว่าเป็นผู้ช่วย AI สำหรับที่ทำงานที่ได้รับความนิยมสูงสุดในจีนหลังเปิดตัวช่วงเดือนมีนาคม อย่างไรก็ตาม คำกล่าวเหล่านี้เป็นการอ้างตำแหน่งทางตลาด ไม่ใช่ตัวเลขรายได้ที่ผ่านการตรวจสอบ 13

ข้อมูลประมาณการทราฟฟิกเว็บบนเดสก์ท็อปจากบุคคลที่สามระบุว่า WorkBuddy มีการเข้าชม 20.97 ล้านครั้งในเดือนมิถุนายน 2026 เพิ่มจาก 8.85 ล้านครั้ง ในช่วงเปิดตัวเดือนมีนาคม แต่แหล่งข้อมูลย้ำว่าตัวเลขนี้ไม่ใช่จำนวนผู้ใช้งานรายวัน บริษัทที่จ่ายเงิน รายได้ หรือการใช้งานบนมือถือ 12

ฝ่ายบริหารของ Tencent ยังระบุว่า WorkBuddy และ CodeBuddy กำลังมีผู้ใช้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว 6 กลยุทธ์เบื้องหลังจึงไม่ได้มีแค่การปล่อยโมเดลหนึ่งรุ่น แต่เป็นการนำกำลังประมวลผลและบริการคลาวด์ไปกระจายต้นทุนผ่านผู้ช่วยของบริษัท ลูกค้า Tencent Cloud และระบบนิเวศธุรกิจเดิม

ความเสี่ยงคือแนวทางนี้ต้องใช้เงินลงทุนสูง และการสร้างรายได้อาจยังตามหลังการขยายผู้ใช้ในระยะสั้น ดังนั้น Hy4 จึงเป็นทั้งการอัปเกรดทางเทคนิคจาก Hy3 และชิ้นส่วนสำคัญในการเดิมพันระยะยาวของ Tencent ว่าจะเปลี่ยนการลงทุน GPU ขนาดใหญ่ให้กลายเป็นธุรกิจ AI Agent ที่ใช้งานจริงได้มากเพียงใด 615