Tencent bringt Hy4 auf den Markt, ein Modell mit 770 Milliarden Parametern und Vision-Funktionen – Open Weights vorerst nur versprochen
Tencent hat am 4. November Hy4 vorgestellt, die finale Version seines Mixture-of-Experts-Großmodells, erstmals mit Bildverstehen und Computer-Use. Das Modell ist ab heute per API verfügbar; offene Gewichte wurden bisher nur in Aussicht gestellt.

Tencent hat am 4. November 2026 Hy4 vorgestellt, die finale Version des großen Sprachmodells aus der Hy-Reihe (ehemals Hunyuan). Im Vergleich zur Ende August veröffentlichten Version Hy4 Preview hat der Konzern aus Shenzhen das Pre-Training sowie das Post-Training nach eigenen Angaben deutlich ausgebaut und zwei bislang fehlende Funktionen hinzugefügt: Bildverstehen und Computer-Use. Das Modell lässt sich ab heute per API nutzen; die offenen Modellgewichte wurden bislang jedoch nur versprochen.
Was heute bereits verfügbar ist
Hy4 ist über Tencent Cloud und OpenRouter zugänglich und in konzerneigene Produkte integriert: den Programmierassistenten CodeBuddy, das Arbeitswerkzeug WorkBuddy sowie die Endnutzer-Assistenten Yuanbao und ima. Tencent setzt dabei auf dieselben Tarife wie bei der Vorschauversion.
| Element | Angaben von Tencent |
|---|---|
| Basis | Weiterentwicklung von Hy4 Preview: Mixture of Experts, 770 Milliarden Parameter, 49 Milliarden aktiv |
| Kontext | 1 Million Token (Modellkarte der Preview-Version) |
| Neuerungen | Vision, Computer-Use (CLI und grafische Benutzeroberflächen) |
| Preis pro Million Token | 0,834 $ Input, 2,501 $ Output, 0,042 $ Cache |
| Gewichte | versprochen, ohne Datum; Preview-Gewichte stehen unter Apache 2.0 |
Auf der Modellseite bei OpenRouter war der Tarif heute Morgen noch um die Hälfte günstiger angegeben als in der offiziellen Ankündigung; Tencent hat sich zu dieser Differenz nicht geäußert. Eine detaillierte Dokumentation der Architektur liegt bislang nur für die Preview-Version vor: 78 Layer, 256 Experten pro Layer (davon 8 aktiv pro Token) sowie Sparse-Attention-Mechanismen nach dem Vorbild von DeepSeek und GLM.
Fortschritte bislang vor allem intern belegt
Tencent stellt konkrete Anwendungsfälle in den Vordergrund statt einer einzigen Benchmark-Tabelle. Das Modell wurde mit Daten aus Spezialsoftware wie Blender und CAD-Programmen trainiert, auf die Spiel-Engines Unreal, Unity und Godot angepasst (plus 19,1 Prozent im GameDev-Test im Vergleich zur Vorschauversion) und im Finanzbereich von 213 Fachleuten anhand von 579 Aufgaben getestet. Dort belege es vor DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3.1 Pro und GLM-5.3 den ersten Platz unter den offenen Modellen. Bei der Informationsrecherche sei die Halluzinationsrate von 15,76 Prozent auf 5,45 Prozent gesunken. Diese Messwerte stammen von Tencent oder Partnerkunden und wurden bisher nicht unabhängig reproduziert.
Der einzige externe Hinweis stammt derzeit von der Arena: Laut deren offiziellem Kanal steigt Hy4 auf Platz 14 des Agent-Rankings ein. Damit läge es nach Veröffentlichung der Modellgewichte gleichauf mit Kimi K3.1 Pro an der Spitze der offenen Modelle. Diese Rangliste basiert allerdings auf Abstimmungen von Nutzern und unterliegt schnellen Veränderungen.
Tencent räumt selbst einen „deutlichen Abstand“ zu den führenden proprietären Modellen bei mathematischen Aufgaben auf Forschungsniveau, bei langen Programmieraufgaben sowie bei komplexen visuellen Fragestellungen ein. Im Bereich Sicherheit gibt das Unternehmen an, offensive Cybersicherheitsdaten aus dem Trainingskorpus entfernt zu haben; biologische Risiken lägen unter der internen Warnschwelle. Eine vollständige Systemkarte soll zusammen mit den Modellgewichten erscheinen. Eine schnellere und preiswertere Variante namens Hy4 flash wurde ohne konkreten Termin angekündigt.
Unsere Einschätzung
Hy4 belegt, dass chinesische Tech-Riesen nach DeepSeek, Moonshot (Kimi) und Zhipu (GLM) nun verstärkt um die Spitzenposition bei Open-Weight-Modellen konkurrieren. Allerdings sollte man die Ankündigung nüchtern betrachten: Es handelt sich zunächst um einen kommerziellen API-Start, bei dem offene Gewichte vorerst nur angekündigt sind. Solange diese Gewichte nicht bereitstehen, ist Hy4 kein offenes Modell, und Vergleiche mit Kimi K3.1 Pro oder GLM-5.3 bleiben reine Herstellerangaben. Der bisherige Verlauf spricht immerhin für Tencent, da die Preview-Version tatsächlich unter Apache 2.0 freigegeben wurde. Für Entwickler liegt der unmittelbare Mehrwert vor allem im Preis, der deutlich unter dem großer US-Modelle liegt, sowie in den neu hinzugekommenen Fähigkeiten für Vision und Computer-Use, die der Produktreihe bislang fehlten.
Quellen
- Tencent Hy — Introducing Hy4 (4. November 2026) Primärquelle
- Tencent Hy auf X — Ankündigung von Hy4 (4. November 2026) Primärquelle
- Hugging Face — Modellkarte tencent/Hy4-preview Primärquelle — Architektur und Lizenz der Vorversion
- OpenRouter — Modellkarte tencent/hy4 Primärquelle
- Arena auf X — Hy4 in der Agent Arena (4. November 2026) Sekundärquelle
- IT之家 — 腾讯混元 Hy4 正式版发布 (4. November 2026) Sekundärquelle
- South China Morning Post — Tencent unveils Hy4 (4. November 2026) Sekundärquelle
Eine Primärquelle stammt direkt von dem betreffenden Unternehmen, Labor oder der Organisation. Eine Sekundärquelle gibt die Information wieder, ohne ihr Urheber zu sein: Wir kennzeichnen sie als solche. Einen Fehler entdeckt? Lesen Sie unsere Korrekturrichtlinie.


