Tencent Hy4 a expliqué : la vision, l’utilisation de l’ordinateur et la prise à poids ouvert

Tencent a publié la version complète de Hy4 le 4 novembre 2026, et le changement de titre est simple : pour la première fois dans la gamme Hy, le modèle peut voir des images et utiliser un ordinateur. L’aperçu d’août était uniquement textuel. La version complète ajoute une compréhension visuelle et une utilisation informatique, ainsi qu’un meilleur suivi des instructions, une compréhension de contexte long et un travail sur un agent à long horizon.

Il y a un hic qui compte plus que le titre. L’aperçu est arrivé avec des poids ouverts et une carte de modèles dès le premier jour. La version complète ne l’est pas. Tencent indique qu’il prévoit de publier les poids des modèles et les cartes système dans les prochains jours, mais la licence pour la version complète n’a pas encore été communiquée. Ainsi, aujourd’hui, Hy4 est un modèle hébergé que l’on peut appeler via une API, pas encore un modèle que l’on peut télécharger et faire tourner soi-même.

Verdict rapide

Qu’est-ce qui a changé depuis l’aperçu Hy4

L’aperçu, sorti en août 2026, était un modèle uniquement textuel. Le Hy4 complet ajoute trois éléments, selon Tencent :

• Raisonnement visuel. Il traite des détails d’images en grain fini, des graphiques complexes et un raisonnement mathématique plutôt que des visuels, combinant perception et appels d’outils. L’exemple de démonstration de Tencent utilise une photographie aérienne de 2,8 gigapixels, dans laquelle le modèle trouve un élément de toit de deux mètres. Considérez cela comme une illustration de fournisseur, et non comme un benchmark visuel publié, car aucun benchmark visuel n’y est attaché.
• Utilisation sur ordinateur. Il peut fonctionner sur des interfaces en ligne de commande et graphiques. Tencent affirme avoir reçu une formation spécialisée sur des logiciels professionnels tels que Blender et CAD, ainsi que sur les flux de travail frontend et de développement de jeux couvrant Unreal Engine, Unity et Godot.
• Meilleur comportement de base. Tencent rapporte des progrès par rapport à l’aperçu en matière de suivi d’instructions, de compréhension en contexte long, de tâches à long horizon et de recherches approfondies, ainsi qu’une chaîne de pensée plus courte. La propre carte modèle de l’aperçu a admis deux problèmes : un raisonnement excessif et une sur-vérification, et aucun comptage de jetons avant/après n’a été publié, donc le gain d’efficacité n’est toujours pas mesuré.

Hy4 alimente également une mise à jour large de WorkBuddy, l’outil d’IA pour le lieu de travail de Tencent, avec une intégration dans les chats, emails, documents, calendriers et réunions WeCom. Une fonctionnalité de collaboration d’équipe appelée Projects est promise comme ajout à venir de WorkBuddy.

Tarification

Les prix affichés sont inchangés par rapport à l’aperçu, selon les listes Unite.AI et API. Certains résumés arrondissent ces prix à environ 0,90 $ d’entrée et 2,70 $ de sortie, mais les chiffres listés ci-dessus sont ceux sur lesquels il faut prévoir le budget. La liste de déploiement d’OpenRouter spécifie une fenêtre contextuelle de 1 048 576 jetons et une limite de complétion de 65 536 jetons, avec des entrées texte et images ainsi que des sorties textuelles. La disponibilité se fait via Tencent Cloud et OpenRouter, ainsi qu’à l’intérieur de CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao et ima.

Benchmarks, tous rapportés par les fournisseurs

C’est la section à lire attentivement. La version complète ne comporte pas d’annexe de benchmark et ne publie aucun résultat Terminal-Bench ou SWE-bench, deux tests de codage publics largement utilisés. Presque tout ce qui suit provient des propres suites de tâches et panels d’experts de Tencent, donc considérez cela comme une revendication du fournisseur jusqu’à ce que des testeurs indépendants publient les résultats.

Un chiffre nécessite une étiquette d’avertissement. Les sources ne sont pas d’accord sur l’affirmation d’hallucination principale de Tencent. Un résumé rapporte une chute de 12,95 % dans l’aperçu à 7,2 %, tandis qu’un autre indique 15,76 % à 5,45 %. Les deux s’accordent à dire que les erreurs issues d’hypothèses non étayées sont passées de 23,1 % à 5,6 %, mais la méthodologie n’est pas publiée, il ne faut donc pas citer un seul chiffre d’hallucination comme établi.

Tencent lui-même expose aussi clairement ces lacunes : Hy4 reste toujours derrière les principaux systèmes à code source fermé en mathématiques de niveau recherche, codage à long horizon, auto-amélioration des modèles et réponse visuelle avancée aux questions. Cette honnêteté est utile, car elle vous indique où ne pas encore parier sur Hy4.

La taille, et pourquoi les chiffres nécessitent des soins

Les chiffres en circulation sont de 770 milliards de paramètres au total, 49 milliards d’actifs par jeton, et environ 1 million de jetons de contexte. Ce sont les chiffres de l’aperçu, et un avis note que Tencent n’a pas redéfini le nombre de paramètres ni la longueur du contexte dans l’annonce complète du lancement. Un média rapporte 770 milliards pour le modèle complet, et la liste OpenRouter confirme le contexte des 1 048 576 jetons, mais jusqu’à l’arrivée de la carte système promise, considérez 770B et 49B comme des chiffres de prévisualisation reportés, et non comme des spécifications complètes nouvellement confirmées. L’architecture est un mélange d’experts, ce qui explique pourquoi seulement 49 milliards des 770 milliards de paramètres fonctionnent sur un token donné, tandis que l’hébergement nécessite toujours de stocker le checkpoint complet.

Pour comparaison, le plateau des modèles ouverts a rapidement évolué la même semaine : le LongCat 2.5 de Meituan, présenté dans notre article expliqué sur le LongCat 2.5, associe également une taille totale énorme à une taille active beaucoup plus petite. Si vous suivez la course poids ouvert, lisez aussi notre article expliqué sur le Kimi K3.1 Pro ainsi que nos benchmarks et notre publication de prix DeepSeek V4.1 Flash, puisque les deux modèles apparaissent dans le panneau financier de Hy4 ci-dessus.

Choix de sécurité

Tencent affirme avoir filtré le développement d’exploits, la rétro-ingénierie et les tests d’intrusion des formations de Hy4, en se concentrant plutôt sur des usages défensifs en cybersécurité tels que la génération de preuve de concept et le patching de vulnérabilités. Tencent Xuanwu Lab et Tencent Keen Security Lab ont mené des audits en équipe rouge, et l’entreprise rapporte qu’aucun risque accru ne s’est élevé dans l’inverse des algorithmes cryptographiques, la lutte contre l’obfuscation binaire ou l’exploitation des vulnérabilités. En matière de biosécurité, le score Hy-BioExperimentBench de 30,4 sur 100 ci-dessus est présenté comme une preuve que le modèle ne baisse pas de manière significative la barrière aux dommages biologiques.

Pour les constructeurs, le point de sécurité pratique est plus précis avec l’utilisation de l’ordinateur qu’avec le chat. Avant de donner un accès à un shell d’agent ou à un bureau, définissez les permissions d’out, les délais d’attente, les limites de réessayage et les points où un humain doit approuver une action. L’utilisation de l’ordinateur transforme un mauvais appel d’outil en une action réelle sur une vraie machine, donc le sandboxing et les portes d’approbation ne sont pas des options supplémentaires.

Lequel choisir

Essayez Hy4 via l’API dès maintenant si : vous testez déjà l’aperçu, vous avez besoin de vision plus un contrôle de bureau dans un seul modèle hébergé, et vous pouvez tester sur vos propres charges de travail au prix affiché inchangé. Les flux de travail financiers sont le cas le plus solide soutenu par le fournisseur, compte tenu du panel d’experts de 579 tâches, mais vérifiez sur vos propres documents avant de leur confier des décisions financières réelles.

Attendez pour l’auto-hébergement si : votre plan dépend du téléchargement des poids. L’aperçu est téléchargeable sous Apache 2.0, mais le modèle complet n’a pas encore publié de poids, de licence ou de carte de modèle. Ne promets pas un déploiement Hy4 auto-hébergé tant que ceux-ci ne sont pas arrivés.

Attendez les tests indépendants si : vous avez besoin de tests de codage publics, de vision, d’utilisation informatique, ou d’un chiffre d’hallucinations établi. La version complète ne publie aucun de ces tests pour l’instant, et l’auto-benchmarking plus large est rapporté comme mitigé par rapport à Kimi K3.1 Pro.

Regardez ensuite : les poids et la carte système dans les prochains jours et leur licence, si la carte système confirme les architectures 770B et 49B et décrit l’encodeur vision, les résultats indépendants tiers, et Hy4 Flash, la variante plus légère et plus économique que Tencent annonce à venir, suivie de Hy5.

FAQ

Tencent Hy4 est-il déjà open source ?

Pas encore en pratique. Tencent annonce qu’elle prévoit de publier les poids des modèles et les cartes système dans les prochains jours. La licence de la version complète n’a pas été communiquée. La version preview d’août a été publiée sous Apache 2.0, mais cela ne couvre pas automatiquement le modèle complet.

Qu’y a-t-il de nouveau dans Hy4 comparé à Hy4 Preview ?

Tencent affirme que le Hy4 complet ajoute pour la première fois une compréhension visuelle et une utilisation de l’ordinateur, ainsi qu’un meilleur suivi des instructions, une compréhension de contexte long et des tâches d’agent à long horizon. L’aperçu était uniquement en texte.

Quelle est la taille de Tencent Hy4 ?

Les chiffres en circulation sont de 770 milliards de paramètres au total, avec 49 milliards d’actifs par jeton et un contexte d’environ 1 million de jetons. Ce sont les chiffres de l’aperçu, et Tencent ne les a pas reformulés lors du lancement complet, donc considérez-les comme reportés jusqu’à ce que la carte système les confirme.

Combien coûte Hy4 ?

Le prix indiqué pour l’API est de 0,834 $ par million de jetons d’entrée, 2,501 $ par million de jetons de sortie et 0,042 $ par million de jetons d’entrée mises en cache, inchangé par rapport à l’aperçu. Il est disponible via Tencent Cloud et OpenRouter, ainsi que dans CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao et ima.

Hy4 bat-il DeepSeek, Kimi et GLM ?

Dans le panel d’experts financiers de Tencent, Hy4 a obtenu 3,04 contre 2,97 pour DeepSeek-V4.1-Flash-1017 et 2,68 pour Kimi K3.1 Pro et GLM-5.3 chacun. Il s’agit d’un panel géré par un fournisseur, et les rapports sur l’auto-évaluation plus large de Tencent décrivent des résultats mitigés par rapport au Kimi K3.1 Pro. Aucun test indépendant n’existe encore pour le modèle complet.

Dois-je passer de la version Hy4 preview ?

Si vous utilisez l’API hébergée, la mise à niveau est simple : vision et utilisation de l’ordinateur au même prix affiché. Si vous hébergez vous-même les poids de prévisualisation, ne changez pas encore, car les poids complets des modèles ne sont pas publiés. Testez d’abord le raisonnement plus court et les nouvelles fonctionnalités de vision sur vos propres charges de travail, car le gain d’efficacité n’est pas mesuré.

Sources

• Unite.AI, Tencent lance le modèle Hy4 complet avec vision et utilisation informatique : https://www.unite.ai/tencent-releases-full-hy4-model-with-vision-and-computer-use/
• PYMNTS, Tencent cible l’analyse financière avec le modèle IA Hy4 : https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2026/tencent-targets-financial-analysis-with-hy4-ai-model/
• API Unicorn, Tencent publie un modèle complet d’IA Hy4 qui peut voir des images et utiliser un ordinateur : https://unicornapi.net/blog/tencent-releases-full-hy4-ai-model-see-images-use-computer

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