Hy4 da Tencent: como testar o modelo open-source com visão

O que é o Hy4 da Tencent

O Hy4 é a versão estável da família Hy da Tencent Hunyuan. Em relação ao Hy4 preview, lançado em 28 de agosto de 2026, o novo modelo expandiu o pré-treinamento e o pós-treinamento, introduziu visão pela primeira vez e melhorou instrução, compreensão de longos contextos e tarefas de longo horizonte. O modelo é open-source e está disponível no Hugging Face.

A arquitetura é uma Mixture of Experts (MoE) com 770 bilhões de parâmetros no total e 49 bilhões ativados por token. São 78 camadas, das quais 77 usam MoE com 256 especialistas roteados e 1 especialista compartilhado, ativando os 8 melhores por token. A janela de contexto é de 1 milhão de tokens, no mesmo patamar dos modelos open-weights de fronteira europeus e chineses.

Como testar o Hy4 hoje

O Hy4 está disponível de três formas.

Primeiro, via API hospedada. A Tencent disponibiliza o modelo no TokenHub, na OpenRouter, no Hermes e no OpenCode. O endpoint é compatível com a API da OpenAI, então qualquer cliente que já chame o Chat Completions funciona trocando a base URL e o modelo.

Segundo, auto-hospedado. Os pesos estão no repositório Tencent-Hunyuan/Hy4-preview no Hugging Face. A documentação oficial recomenda servir com vLLM ou SGLang e chamar o endpoint local com a mesma interface da OpenAI. Os parâmetros recomendados são temperature 0.9 e top_p 1.0, com modo de raciocínio em "high" por padrão para tarefas complexas.

Terceiro, dentro de produtos Tencent. O modelo já está em WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, ima e assistente inteligente do WeCom. A Tencent ofereceu uso gratuito limitado em WorkBuddy e CodeBuddy entre 4 e 15 de novembro de 2026.

Para quem programa, o caminho mais rápido é a API na OpenRouter ou o endpoint da Tencent, testando um prompt de código com contexto longo e uma imagem anexada para validar a parte de visão. Se você já roda modelos locais, vale comparar o Hy4 com as opções do guia de assistentes de IA open source para rodar localmente e com o fluxo do Claude Code no VS Code.

O que o Hy4 faz bem

O modelo foi treinado com dados de engenheiros, desenvolvedores de jogos, analistas financeiros e especialistas em segurança da Tencent. O resultado aparece em tarefas longas de software: planejamento, depuração e verificação de mudanças que se estendem por várias etapas. Em testes internos, o Hy4 melhorou 19,1% em GameDev e 9,8% em GameLogic em relação ao preview.

A visão é novidade. O modelo aceita imagens, gráficos e documentos, e faz análise de diagramas e raciocínio matemático visual. O computer use também é novo: o Hy4 consegue operar interfaces gráficas e de linha de comando para tarefas do dia a dia.

Em um teste cego com 163 especialistas internos em 203 tarefas de engenharia, o Hy4 ficou ligeiramente à frente do GLM 5.3 (2,99 contra 2,92 de média) e do Kimi K3 (2,99 contra 2,94). Em finanças, 213 especialistas avaliaram 579 tarefas reais e o Hy4 ficou em primeiro entre os modelos open-source.

Onde o Hy4 ainda perde

A Tencent é explícita sobre as limitações. O modelo ainda gasta mais tempo do que o necessário raciocinando sobre tarefas complexas e tem tendência a verificar em excesso o próprio trabalho. Em matemática de fronteira, desenvolvimento de longo horizonte e perguntas visuais difíceis, a distância para os melhores modelos fechados ainda é grande.

A empresa também afirma que o modelo tem headroom real tanto no pré-treinamento quanto no pós-treinamento, e que planeja lançar em breve o Hy4 flash, com melhor custo-benefício e velocidade. A expectativa é de iteração rápida, como aconteceu com o Hy4 preview.