Tencent Hy4 erklärt: Vision, Computernutzung und der Open-Weight-Catch

Tencent veröffentlichte die vollständige Version von Hy4 am 4. November 2026, und die Änderung der Überschrift ist einfach: Zum ersten Mal in der Hy-Reihe kann das Modell Bilder sehen und einen Computer verwenden. Die August-Vorschau war nur textbasiert. Die vollständige Version bietet visuelles Verständnis und Computernutzung sowie besseres Instruktionsfolgen, Langkontextverständnis und Langzeit-Agentenarbeit.

Es gibt einen Haken, der wichtiger ist als die Schlagzeile. Die Vorschau wurde am ersten Tag mit offenen Gewichten und einer Modellkarte ausgeliefert. Die vollständige Version nicht. Tencent sagt, sie planen, in den kommenden Tagen Modellgewichte und Systemkarten zu veröffentlichen, aber die Lizenz für die vollständige Version wurde noch nicht genannt. Heute ist Hy4 also ein gehostetes Modell, das man über eine API aufrufen kann, noch kein Modell, das man selbst herunterladen und ausführen kann.

Kurzes Urteil

Was hat sich von der Hy4-Vorschau geändert

Die Vorschau, die im August 2026 veröffentlicht wurde, war ein reines Textmodell. Das vollständige Hy4 fügt laut Tencent drei Dinge hinzu:

• Visuelles Schließen. Es verarbeitet feinkörnige Bilddetails, komplexe Diagramme und mathematisches Schließen statt visueller Elemente und kombiniert Wahrnehmung mit Werkzeugaufrufen. Tencents Demo-Beispiel verwendet ein 2,8-Gigapixel-Luftbild, auf dem das Modell eine zwei-Meter-Dachkomponente findet. Betrachten Sie das als Herstellerillustration, nicht als veröffentlichten visuellen Benchmark, da kein visueller Benchmark daran angehängt ist.
• Computernutzung. Es kann über Kommandozeilen- und grafische Oberflächen hinweg arbeiten. Tencent gibt an, spezialisierte Schulungen in professioneller Software wie Blender und CAD sowie in Frontend- und Spielentwicklungs-Workflows zu Unreal Engine, Unity und Godot erhalten zu haben.
• Besseres Kernverhalten. Tencent berichtet von Fortschritten gegenüber der Vorschau bei Anweisungsfolgen, Langkontext-Verständnis, Langzeitaufgaben und tiefgehender Forschung sowie einer kürzeren Gedankenkette. Die eigene Modellkarte der Vorschau gab zwei Probleme zu: übermäßiges Schließen und Überverifikation, und es wurden keine Vorher-Nachher-Token-Zählungen veröffentlicht, sodass der Effizienzgewinn noch nicht gemessen wird.

Hy4 betreibt außerdem ein umfassendes Update von WorkBuddy, Tencents KI-Tool für den Arbeitsplatz, mit Integration über WeCom-Chats, E-Mails, Dokumente, Kalender und Meetings. Eine Team-Kollaborationsfunktion namens Projects wird als kommende WorkBuddy-Ergänzung versprochen.

Preisgestaltung

Die angegebenen Preise sind laut Unite.AI und API-Listen gegenüber der Vorschau unverändert. Einige Zusammenfassungen runden diese auf etwa 0,90 $ Eingabe und 2,70 $ Ausgabe auf, aber die oben genannten Zahlen sind die, gegen die man budgetieren sollte. Die OpenRouter-Bereitstellungsliste legt ein Kontextfenster mit 1.048.576 Token und ein Completion Limit von 65.536 Token fest, mit Text- und Bildeingaben sowie Textausgabe. Die Verfügbarkeit erfolgt über Tencent Cloud und OpenRouter sowie über CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao und ima.

Benchmarks, alle vom Anbieter berichtet

Dies ist der Abschnitt, den man sorgfältig lesen sollte. Die vollständige Veröffentlichung enthält keinen Benchmark-Anhang und veröffentlicht keine Terminal-Bench- oder SWE-Bench-Ergebnisse, sondern zwei weit verbreitete öffentliche Codierungstests. Fast alles unten stammt aus Tencents eigenen Aufgabengruppen und Expertengremien, daher sollten Sie es als Anbieterbehauptung behandeln, bis unabhängige Tester Ergebnisse veröffentlichen.

Eine Zahl benötigt ein Warnlabel. Quellen widersprechen Tencents Schlagzeilen-Halluzinationsbehauptung. Eine Zusammenfassung berichtet von einem Rückgang von 12,95 % in der Vorschau auf 7,2 %, während eine andere von 15,76 % auf 5,45 % angibt. Beide sind sich einig, dass Fehler aus nicht belegten Annahmen von 23,1 % auf 5,6 % gesunken sind, aber die Methodik ist unveröffentlicht, daher sollten Sie keine einzige Halluzinationszahl als fest angeben.

Tencent selbst stellt die Lücken auch klar dar: Hy4 hinkt immer noch hinter den führenden Closed-Source-Systemen in der Mathematik auf Forschungsebene, Long-Horizon-Coding, Modell-Selbstverbesserung und fortgeschrittener visueller Fragebeantwortung. Diese Ehrlichkeit ist nützlich, weil sie dir sagt, wo du noch nicht auf Hy4 setzen solltest.

Größe und warum die Zahlen Pflege benötigen

Die Zahlen im Umlauf betragen insgesamt 770 Milliarden Parameter, 49 Milliarden aktive pro Token und etwa 1 Million Tokens Kontext. Das sind die Zahlen der Vorschau, und eine Rezension merkt an, dass Tencent die Parameteranzahl oder Kontextlänge in der vollständigen Launch-Ankündigung nicht wiedergegeben hat. Ein Medium gibt zwar 770 Milliarden für das vollständige Modell an, und die OpenRouter-Listing bestätigt den Kontext von 1.048.576 Tokens, aber bis die versprochene Systemkarte eintrifft, behandeln 770B und 49B als übernommene Vorschauzahlen und nicht als neu bestätigte vollständige Modellspezifikationen. Die Architektur ist eine Mischung von Experten, weshalb nur 49 Milliarden der 770 Milliarden Parameter auf einem bestimmten Token funktionieren, während das Hosting weiterhin die Speicherung des vollständigen Checkpoints erfordert.

Zum Vergleich: Das offene Modellfeld bewegte sich in derselben Woche schnell: Meituans LongCat 2.5, der in unserem LongCat 2.5 erklärten Beitrag behandelt wurde, kombiniert ebenfalls eine riesige Gesamtgröße mit einer deutlich kleineren aktiven Größe. Wenn Sie das offene Gewichtsrennen verfolgen, lesen Sie auch unseren erklärten Beitrag zum Kimi K3.1 Pro sowie unsere DeepSeek V4.1 Flash Benchmarks und Preisbeiträge, da beide Modelle im eigenen Finanzpanel von Hy4 oben erscheinen.

Sicherheitsentscheidungen

Tencent gibt an, dass es Exploit-Entwicklung, Reverse Engineering und Penetrationstests aus Hy4s Schulungen herausfiltert und sich stattdessen auf defensive Cybersecurity-Anwendungen wie Proof-of-Concept-Generierung und Schwachstellen-Patching konzentriert. Tencent Xuanwu Lab und Tencent Keen Security Lab führten Red-Team-Audits durch, und das Unternehmen berichtet von keinem erhöhten Risiko bei der Umkehrung kryptografischer Algorithmen, der Umwindung binärer Verschleierung oder der Ausnutzung von Schwachstellen. Im Bereich Biosicherheit wird der oben genannte Wert von 30,4 von 100 Hy-BioExperimentBench als Beweis dargestellt, dass das Modell die Hürde für biologischen Schaden nicht signifikant senkt.

Für Builder ist der praktische Sicherheitspunkt bei der Computernutzung schärfer als beim Chat. Bevor Sie einem Agenten-Shell- oder Desktop-Zugriff gewähren, definieren Sie Werkzeugberechtigungen, Zeitbegrenzungen, Wiederversuchslimits und die Punkte, an denen ein Mensch eine Aktion genehmigen muss. Computernutzung verwandelt einen falschen Werkzeugaufruf in eine echte Aktion auf einer echten Maschine, daher sind Sandboxing und Approval Gates keine optionalen Extras.

Welche soll ich wählen

Probieren Sie Hy4 jetzt über die API aus, wenn: Sie die Vorschau bereits testen, Vision plus Desktop-Steuerung in einem gehosteten Modell benötigen und Ihre eigenen Workloads zum unveränderten Listenpreis testen können. Finanzworkflows sind der stärkste von Anbietern unterstützte Fall, angesichts des 579-Aufgaben-Expertenpanels, aber überprüfen Sie Ihre eigenen Dokumente, bevor Sie ihnen echte Geldentscheidungen anvertrauen.

Warte mit dem Selbsthosten, wenn: dein Plan vom Herunterladen von Gewichten abhängt. Die Vorschau ist unter Apache 2.0 herunterladbar, aber das vollständige Modell hat noch keine veröffentlichten Gewichte, Lizenzen oder Modellkarten. Versprechen Sie keine selbstgehostete Hy4-Bereitstellung, bis diese verfügbar sind.

Warte auf unabhängige Tests, wenn: du öffentliche Code-, Vision- oder Computernutzungs-Benchmarks oder eine festgelegte Halluzinationszahl brauchst. Die vollständige Pressemitteilung veröffentlicht noch keine davon, und das umfassendere Selbstbenchmarking wird als gemischt gegenüber Kimi K3.1 Pro gemeldet.

Als Nächstes sehen: die Gewichte und die Systemkarte in den kommenden Tagen sowie deren Lizenz, ob die Systemkarte die 770B- und 49B-Architektur bestätigt und den Vision-Encoder beschreibt, unabhängige Drittanbieter-Ergebnisse sowie Hy4 Flash, die leichtere, kosteneffizientere Variante, von der Tencent ankündigt, gefolgt von Hy5.

FAQ

Ist Tencent Hy4 schon Open Source?

Noch nicht in der Praxis. Tencent sagt, dass es plant, in den kommenden Tagen Modellgewichte und Systemkarten zu veröffentlichen. Die Lizenz für die Vollversion wurde noch nicht genannt. Die Vorschau im August wurde unter Apache 2.0 veröffentlicht, aber das deckt das vollständige Modell nicht automatisch ab.

Was ist neu in Hy4 im Vergleich zu Hy4 Preview?

Tencent sagt, dass das vollständige Hy4 erstmals visuelles Verständnis und Computernutzung bietet, dazu besseres Instruktionsfolgen, Langkontextverständnis und Langzeit-Agentenaufgaben. Die Vorschau bestand ausschließlich aus Text.

Wie groß ist Tencent Hy4?

Die im Umlauf befindlichen Zahlen umfassen insgesamt 770 Milliarden Parameter mit 49 Milliarden aktiven Token und einem Kontext von etwa 1 Million Token. Das sind die Zahlen der Vorschau, und Tencent hat sie beim kompletten Start nicht erneut angegeben, daher sollte man sie als übernommen betrachten, bis die Systemkarte sie bestätigt.

Wie viel kostet Hy4?

Die angegebenen API-Preise betragen 0,834 US-Dollar pro Million Eingabe-Tokens, 2,501 US-Dollar pro Ausgabe-Token und 0,042 US-Dollar pro Million zwischengespeicherte Eingabe-Tokens, unverändert gegenüber der Vorschau. Es ist über Tencent Cloud und OpenRouter sowie in CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao und ima verfügbar.

Schlägt Hy4 DeepSeek, Kimi und GLM?

Im eigenen Finanzexpertenpanel von Tencent erzielte Hy4 3,04 gegenüber 2,97 für DeepSeek-V4.1-Flash-1017 und jeweils 2,68 für Kimi K3.1 Pro und GLM-5.3. Dies ist ein vom Anbieter geführtes Panel, und Berichte über Tencents umfassendere Selbstbenchmarking beschreiben gemischte Ergebnisse gegenüber dem Kimi K3.1 Pro. Für das vollständige Modell existieren noch keine unabhängigen Tests.

Sollte ich von der Hy4-Vorschau umsteigen?

Wenn Sie die gehostete API verwenden, ist das Upgrade unkompliziert: Vision und Computernutzung zum gleichen Listenpreis. Wenn Sie die Vorschaugewichte selbst hosten, wechseln Sie noch nicht, da die vollständigen Modellgewichte nicht veröffentlicht werden. Testen Sie zuerst die kürzere Begründung und die neuen Vision-Funktionen auf Ihren eigenen Workloads, da der Effizienzgewinn nicht gemessen wird.

Quellen

• Unite.AI bringt Tencent das vollständige Hy4-Modell mit Vision und Computernutzung heraus: https://www.unite.ai/tencent-releases-full-hy4-model-with-vision-and-computer-use/
• PYMNTS, Tencent zielt auf Finanzanalysen mit dem Hy4-KI-Modell ab: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2026/tencent-targets-financial-analysis-with-hy4-ai-model/
• Unicorn API, Tencent veröffentlicht ein vollständiges Hy4-KI-Modell, das Bilder sehen und einen Computer nutzen kann: https://unicornapi.net/blog/tencent-releases-full-hy4-ai-model-see-images-use-computer

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