Tencent ने 4 नवंबर 2026 को विज़न, कोडिंग और कंप्यूटर यूज़ के साथ Hy4 की घोषणा की। इसके बेंचमार्क नतीजे Tencent के अपने हैं, और 12 नवंबर तक पूरे वेट्स प्रकाशित नहीं हुए थे।
Tencent ने Hy4 की घोषणा की
Tencent ने 4 नवंबर 2026 को Tencent Hy4 पेश किया। Tencent की घोषणा के अनुसार यह मॉडल “पहली बार” विज़ुअल समझ लाता है, और इंस्ट्रक्शन फ़ॉलोइंग, लंबे कॉन्टेक्स्ट की समझ और लंबी अवधि के एजेंटिक टास्क में सुधार दिखाता है। Tencent यह भी कहता है कि Hy4 कमांड-लाइन और ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस इस्तेमाल कर सकता है, जिसे वह एक और नई क्षमता बताता है।
अपने पिछले Hy4 Preview की तुलना में, Tencent रिपोर्ट करता है कि आंतरिक मूल्यांकनों में हैलुसिनेशन दर 12.95% से घटकर 7.2% हो गई। वह आंतरिक Investment Research Agent Benchmark (iRaB) में 12.03 प्रतिशत अंक के सुधार की भी रिपोर्ट करता है, जिसके बारे में उसका कहना है कि इसे वित्तीय AI कंपनी Rabyte ने संचालित किया (Tencent)। दोनों आँकड़े Tencent के अपने हैं।
Tencent ने अपनी घोषणा का शीर्षक दुनिया के अग्रणी ओपन-सोर्स AI मॉडलों की कतार में शामिल होने के रूप में रखा है, और उसका पाठ Hy4 को अपने ही वित्तीय मूल्यांकन में सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला ओपन-सोर्स मॉडल कहता है। यह दावा मॉडल के वेट्स से पहले आ गया। Tencent का कहना है कि वह वेट्स और सिस्टम कार्ड “आने वाले दिनों में” जारी करने की योजना बना रहा है। 12 नवंबर तक पूरे Hy4 वेट्स सामने नहीं आए थे, जिस पर Hy4 को लोकल रूप से चलाने वाला खंड विस्तार से बात करता है। ओपन-वेट शब्द आज सिर्फ़ Hy4 Preview पर लागू होता है, जो एक अलग मॉडल है।
Tencent इस मॉडल परिवार को Hy और अपनी टीम को Tencent Hy टीम कहता है। उसकी रिपॉज़िटरी पर अब भी पुराना नाम है, उदाहरण के लिए Tencent-Hunyuan GitHub संगठन और Hy4 Preview मॉडल पेज पर hunyuan टैग।
Tencent के अनुसार मॉडल क्या कर सकता है
| क्षमता | Tencent क्या कहता है | Tencent का दिया उदाहरण |
|---|---|---|
| विज़न | बारीक इमेज प्रोसेसिंग, जटिल चार्ट विश्लेषण और गणितीय विज़ुअल रीज़निंग, इस मॉडल में नई | टूल कॉलिंग के साथ जुड़ी विज़ुअल समझ |
| कंप्यूटर यूज़ | कमांड-लाइन और ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस के साथ काम करता है, यह भी नया | Blender और CAD जैसे पेशेवर सॉफ़्टवेयर पर विशेष प्रशिक्षण |
| कोडिंग और गेम्स | जटिल बिज़नेस लॉजिक, स्टेट मैनेजमेंट और फ़्रंट-एंड तथा बैक-एंड ऑर्केस्ट्रेशन | Unreal Engine, Unity और Godot के साथ इंटीग्रेशन, GameDev और GameLogic बेंचमार्क पर Hy4 Preview की तुलना में 19.1% और 9.8% बढ़त |
| इंस्ट्रक्शन फ़ॉलोइंग, लंबे कॉन्टेक्स्ट की समझ और लंबी अवधि के एजेंट टास्क | Tencent ने इन्हें तीन अलग सुधारों के रूप में सूचीबद्ध किया है | इन तीनों के लिए कोई अलग आँकड़ा नहीं दिया गया है |
| कार्यस्थल | Tencent के WorkBuddy प्रोडक्ट में बेहतर नतीजे | औसत स्कोर 83.18, पास दर 96.15%, मुख्यभूमि चीन के बाज़ार में बारह में से नौ परिदृश्यों में पहला स्थान, सब Tencent द्वारा मापे गए। WorkBuddy के ज़रिए WeCom में Hy4 चैट, ईमेल, दस्तावेज़, कैलेंडर और मीटिंग में फैले प्रोजेक्ट इतिहास पर नज़र रखता है |
| वित्तीय विश्लेषण | फ़ंड रिसर्च, सिक्योरिटीज़ विश्लेषण और क्वांटिटेटिव निवेश रणनीतियों के वर्कफ़्लो पर प्रशिक्षित | प्रशिक्षण में हज़ारों विशेषीकृत वर्कस्पेस और दसियों हज़ार टास्क इस्तेमाल हुए |
स्रोत: Tencent की घोषणा। ये वे क्षमताएँ हैं जिनकी घोषणा Tencent करता है, स्वतंत्र रूप से चुने गए वर्कलोड पर मापा गया प्रदर्शन नहीं। Tencent यह भी बताता है कि उसकी आंतरिक विशेषज्ञ समीक्षाओं में ओपन-एंडेड जैविक प्रयोग डिज़ाइन में Hy4 की क्षमता फ़्रंटियर मॉडलों की तुलना में ज़्यादा सीमित है।
वेंडर द्वारा रिपोर्ट किए गए मूल्यांकन नतीजे
Tencent का कहना है कि Tencent Hy टीम ने Tencent Financial Technology के साथ साझेदारी में वित्तीय टास्क का एक ब्लाइंड मूल्यांकन किया। Tencent के अनुसार इसमें 213 वित्तीय पेशेवर शामिल थे, जिनमें से 153 अग्रणी बाहरी संस्थानों के विशेषज्ञ थे, और लगभग 70% के पास उद्योग में पाँच साल से ज़्यादा का अनुभव था। मूल्यांकन में वास्तविक दुनिया के 579 वित्तीय टास्क शामिल थे।
| मॉडल | Tencent द्वारा रिपोर्ट किया गया कुल स्कोर |
|---|---|
| Hy4 | 3.04 |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 2.97 |
| Kimi K3.1 Pro | 2.68 |
| GLM-5.3 | 2.68 |
स्रोत: Tencent की घोषणा। Tencent इन स्कोर का पैमाना नहीं बताता, और घोषणा टास्क सेट या स्कोरिंग रूब्रिक प्रकाशित नहीं करती। यह परीक्षण मॉडल के डेवलपर ने ही, Tencent Financial Technology के साथ साझेदारी में, किया। एक तुलनात्मक मॉडल, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, के नाम में Flash है, जो उसके साथ रखे फ़्लैगशिप मॉडलों से छोटे स्तर का संकेत देता है। इसलिए ये स्कोर मॉडल इंटेलिजेंस की स्वतंत्र रैंकिंग नहीं हैं। घोषणा कार्यस्थल, वैज्ञानिक और सुरक्षा टास्क के दूसरे आंतरिक और साझेदार मूल्यांकनों का भी वर्णन करती है। AI मॉडल के दावों को कैसे पढ़ें पर TechiesJournal की गाइड बताती है कि ऐसे किसी भी आँकड़े से क्या पूछना चाहिए।
स्वतंत्र परीक्षण क्या दिखाता है
Vals AI, एक कंपनी जो अपने मॉडल बेंचमार्क खुद चलाती है, स्रोत पढ़ते समय मिला Hy4 का एकमात्र स्वतंत्र माप है। उसका Hy4 पेज Vals Index पर 59.35%, प्लस या माइनस 1.08, रिपोर्ट करता है, जो Hy4 को 36 मॉडलों में 15वें स्थान पर रखता है। 9 नवंबर 2026 को अपडेट किया गया Vals Index लीडरबोर्ड इस इंडेक्स को फ़ाइनेंस, कोडिंग, कानूनी और टैक्स टास्क में एजेंटिक प्रदर्शन के रूप में बताता है।
| मॉडल | Vals Index स्कोर | Vals लीडरबोर्ड पर रैंक |
|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 62.52% | 10 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 61.26% | 11 |
| GLM 5.3 | 59.85% | 14 |
| Hy4 | 59.35% | 15 |
| Hy4 Preview | 53.21% | 26 |
स्रोत: Vals Index लीडरबोर्ड, 12 नवंबर 2026 को पढ़ा गया। Hy4 पेज Vals Index पर प्रति टेस्ट $1.720 की लागत और 58.05% का Vals Finance Index भी रिपोर्ट करता है, जो 39 मॉडलों में 15वाँ स्थान है।
Tencent ने जिन मॉडलों से तुलना की, उनमें से तीन इस इंडेक्स पर Hy4 से ऊपर हैं। हमारी गणना के अनुसार अंतर GLM 5.3 से 0.50 अंक, DeepSeek V4.1 Flash 1017 से 1.91 और Kimi K3.1 Pro से 3.17 है। GLM 5.3 से अंतर उस मार्जिन से कम है जो Vals Hy4 के लिए दिखाता है। चार सावधानियाँ लागू होती हैं:
- Vals, Tencent के ब्लाइंड फ़ाइनेंस मूल्यांकन से अलग टास्क परखता है, और Tencent के वित्तीय दावे का कोई स्वतंत्र परीक्षण नहीं मिला।
- Vals एक अकेली बेंचमार्क कंपनी है, इसलिए उसकी रैंकिंग एक और डेटा पॉइंट है, अंतिम फ़ैसला नहीं।
- Vals के अपने पेज पूरी तरह एक जैसे नहीं हैं। Hy4 पेज पर 4 नवंबर की तारीख वाला एक नोट GLM 5.3 को 59.73% और Hy4 को 33 में से 13वाँ बताता है, जबकि 9 नवंबर को अपडेट किया गया लीडरबोर्ड 59.85% और 15वाँ स्थान बताता है।
- Vals, Hy4 को ओपन-वेट मॉडल का लेबल देता है, एक ऐसा लेबल जिसकी हम पुष्टि नहीं कर सके क्योंकि पूरे वेट्स प्रकाशित नहीं हुए थे।
बाकी तीन मॉडलों के व्यावहारिक पहलू के लिए, TechiesJournal का पिछला लेख देखें कि क्या टीमें DeepSeek, GLM और Kimi ओपन-वेट मॉडल इस्तेमाल कर सकती हैं।
उपलब्धता और घोषित कीमतें
Tencent का कहना है कि Hy4, Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, WeCom के AI Assistant (Dayuan), ima और दूसरी जगहों पर उपलब्ध है, और इसका API OpenRouter, Hermes और OpenCode जैसे थर्ड-पार्टी प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए उपलब्ध कराया जा रहा है। QQ, Honor of Kings, Game of Peace, WeRead और Tencent News के लिए इंटीग्रेशन का काम चल रहा है, यानी वे अभी उपलब्ध नहीं हैं (Tencent)। थर्ड-पार्टी प्लेटफ़ॉर्म में से सिर्फ़ OpenRouter की जाँच की गई: 12 नवंबर 2026 को उस पर tencent/hy4 सूचीबद्ध था। Hermes और OpenCode की बात Tencent का ही बयान है।
Tencent अनुमानित कीमतें बताता है: प्रति मिलियन इनपुट टोकन US$0.90, प्रति मिलियन आउटपुट टोकन US$2.70 और प्रति मिलियन कैश्ड इनपुट टोकन US$0.045, जो Hy4 Preview के बराबर हैं। Tencent का कहना है कि TokenHub 31 दिसंबर 2026 तक Hy4 को अपनी मानक कीमत पर 50% छूट के साथ देता है, और WorkBuddy तथा CodeBuddy 4 से 15 नवंबर तक मुफ़्त हैं (Tencent)। Tencent शब्दों में यह नहीं बताता कि US$0.90 का आँकड़ा छूट से पहले का है या बाद का, इसलिए यह लेख उस पर छूट लागू नहीं करता।
| API उपयोग, प्रति मिलियन टोकन | Tencent का अनुमानित USD आँकड़ा | OpenRouter लिस्टिंग, Tencent एंडपॉइंट, 12 नवंबर 2026 को देखा गया |
|---|---|---|
| इनपुट | $0.90 | $0.417 |
| आउटपुट | $2.70 | $1.2505 |
| कैश्ड इनपुट | $0.045 | $0.021 |
स्रोत: Tencent की घोषणा और OpenRouter का Hy4 पेज। OpenRouter के आँकड़े उसकी अपनी लिस्टिंग हैं और बदल सकते हैं। Tencent प्रोवाइडर के लिए उसके एंडपॉइंट डेटा में 0.5 का डिस्काउंट मान भी है, और उसका डेटा कैश्ड आँकड़े को input_cache_read नाम देता है। ये दरें API उपयोग का वर्णन करती हैं। ये सेल्फ़-होस्टेड डिप्लॉयमेंट की संचालन लागत या हार्डवेयर ज़रूरतें स्थापित नहीं करतीं।
मॉडल के नाम और आइडेंटिफ़ायर
| नाम | कहाँ दिखता है | 12 नवंबर 2026 को स्थिति |
|---|---|---|
| Hy4 | Tencent की घोषणा | 4 नवंबर 2026 को घोषित और Tencent प्रोडक्ट्स तथा होस्टेड API के ज़रिए उपलब्ध |
tencent/hy4 | OpenRouter | टेक्स्ट और इमेज इनपुट, 1,048,576 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 65,536 आउटपुट टोकन के साथ सूचीबद्ध |
tencent/Hy4-preview और tencent/Hy4-preview-FP8 | Hugging Face | 27 अगस्त 2026 को Apache-2.0 के तहत प्रकाशित |
| Hy4 Flash | Tencent की घोषणा | Tencent का शीर्षक “Recently Released” कहता है, जबकि उसका पाठ “scheduled for release soon” कहता है। यह OpenRouter की मॉडल सूची में नहीं मिला |
जब कोई टीम कोई मॉडल आइडेंटिफ़ायर दर्ज करे, तो उसे लिखना चाहिए कि उसका मतलब किस पंक्ति से है। होस्टेड Hy4 और डाउनलोड किया जा सकने वाला Hy4 Preview अलग-अलग मॉडल हैं।
क्या Hy4 को लोकल रूप से चलाया जा सकता है?
12 नवंबर 2026 की स्थिति के अनुसार, तारीख के साथ दर्ज तीन तथ्य इस सवाल का जवाब देते हैं।
पूरे Hy4 वेट्स सार्वजनिक नहीं थे। Tencent ने 4 नवंबर को कहा था कि वेट्स और सिस्टम कार्ड आने वाले दिनों में आएँगे। आठ दिन बाद, Hugging Face पर tencent संगठन में Hy4 Preview और Hy4 Preview FP8 सूचीबद्ध थे, लेकिन पूरे Hy4 की कोई रिपॉज़िटरी नहीं थी। OpenRouter, Hy4 के लिए जो Hugging Face पता देता है, tencent/Hy4, उसने साइन-इन के बिना ऑथराइज़ेशन त्रुटि लौटाई। GitHub पर Tencent-Hunyuan/Hy4 रिपॉज़िटरी ने not found लौटाया, और ModelScope के API पर उसके समकक्ष पते ने भी। हमें Hy4 का कोई सिस्टम कार्ड नहीं मिला, और Tencent की घोषणा Hy4 के लिए कोई लाइसेंस नहीं बताती।
Hy4 Preview और उसका FP8 बिल्ड Apache-2.0 के तहत प्रकाशित हैं। Hy4 Preview मॉडल कार्ड एक मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स मॉडल का वर्णन करता है, जिसमें कुल 770B और सक्रिय 49B पैरामीटर हैं और 1M टोकन की कॉन्टेक्स्ट लंबाई है। इसमें रेसिपी के साथ vLLM और SGLang के डिप्लॉयमेंट खंड, एक फ़ाइनट्यूनिंग खंड और एक FP8 बिल्ड शामिल है। इसका FP8 vLLM उदाहरण टेंसर पैरेललिज़्म को 8 पर सेट करता है। यही कार्ड ज्ञात सीमाएँ भी सूचीबद्ध करता है, जिनमें जटिल टास्क पर ज़रूरत से ज़्यादा देर तक रीज़निंग करना शामिल है। कोड GitHub पर भी है।
पूरे Hy4 की हार्डवेयर ज़रूरतें दस्तावेज़ित नहीं हैं। Tencent, Hy4 को Hy4 Preview की तुलना में एक बड़ा सुधार बताता है, और Vals AI दोनों को अलग स्कोर देता है (अपने इंडेक्स पर 59.35% बनाम 53.21%)। इसलिए Preview की सर्विंग रेसिपी योजना बनाने के लिए एक शुरुआती बिंदु हैं, 4 नवंबर वाले मॉडल का दस्तावेज़ नहीं।
जिन टीमों को सेल्फ़-होस्टिंग चाहिए, उन्हें किसी भी क्षमता योजना पर प्रतिबद्ध होने से पहले Tencent के Hugging Face संगठन में पूरे Hy4 की रिपॉज़िटरी, उसकी लाइसेंस फ़ाइल और उसका सिस्टम कार्ड जाँच लेना चाहिए।
डेवलपर्स को क्या जानना चाहिए
Hy4 को आज Tencent के होस्टेड प्रोडक्ट्स और OpenRouter के ज़रिए ऊपर दी गई कीमतों पर इस्तेमाल किया जा सकता है, और सिर्फ़ Hy4 Preview को डाउनलोड करके सर्व किया जा सकता है। Tencent के मुख्य नतीजे उसके अपने हैं, और मिला एकमात्र स्वतंत्र इंडेक्स Hy4 को उन तीन मॉडलों के करीब, लेकिन उनसे नीचे, रखता है जिनसे Tencent ने उसकी तुलना की। इसे अपने टास्क पर परखें, और किसी पर भी भरोसा करने से पहले वेट्स, लाइसेंस, सिस्टम कार्ड, कीमतें और TokenHub छूट दोबारा जाँचें।
संदर्भ
- Tencent: Hy4 लॉन्च घोषणा, 4 नवंबर 2026
- Hugging Face पर Tencent के मॉडल
- Hy4 Preview मॉडल कार्ड और Apache-2.0 लाइसेंस
- Hy4 Preview FP8 मॉडल
- GitHub पर Tencent-Hunyuan Hy4 Preview रिपॉज़िटरी
- OpenRouter: Tencent Hy4
- Vals AI: Hy4 मॉडल पेज
- Vals AI: Vals Index लीडरबोर्ड
स्रोत 12 नवंबर 2026 को पढ़े गए। स्कोर, कीमतें और उपलब्धता Tencent, OpenRouter और Vals AI की बताई हुई हैं, और बदल सकती हैं।