Tencent lance Hy4, un modèle de 770 milliards de paramètres avec vision, poids ouverts promis plus tard

Tencent a lancé le 4 novembre 2026 Hy4, la version finale du grand modèle de langage de sa gamme Hy (ex-Hunyuan). Par rapport à Hy4 preview, sortie fin août, le groupe de Shenzhen dit avoir nettement augmenté le pré-entraînement et le post-entraînement, et ajoute deux capacités absentes jusqu’ici : la vision et l’usage d’ordinateur. Le modèle est utilisable dès aujourd’hui par API ; ses poids ouverts, eux, sont seulement promis.

Ce qui est disponible aujourd’hui

Hy4 est accessible sur Tencent Cloud et OpenRouter, et intégré aux produits du groupe : l’assistant de code CodeBuddy, l’outil de travail WorkBuddy, l’assistant grand public Yuanbao et ima. Tencent affiche un tarif identique à celui de la préversion.

La fiche OpenRouter du modèle affichait ce matin un tarif deux fois plus bas que celui de l’annonce ; Tencent n’a pas commenté cet écart. L’architecture détaillée n’est publiée que pour la préversion : 78 couches, 256 experts par couche dont 8 activés par jeton, et une attention clairsemée inspirée de DeepSeek et GLM.

Des progrès surtout mesurés en interne

Tencent met en avant des usages concrets plutôt qu’un tableau unique de scores. Le modèle a été entraîné sur des logiciels spécialisés comme Blender et des outils de CAO, adapté aux moteurs de jeu Unreal, Unity et Godot (+19,1 % sur le test GameDev par rapport à la préversion), et évalué en finance par 213 professionnels sur 579 tâches, où il se classerait premier des modèles ouverts devant DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3.1 Pro et GLM-5.3. En recherche d’informations, le taux d’hallucination passerait de 15,76 % à 5,45 %. Ces chiffres viennent de Tencent ou de clients partenaires et n’ont pas été reproduits de façon indépendante.

Le seul signal extérieur pour l’instant vient de l’Arena : selon son compte officiel, Hy4 entre au 14e rang de son classement d’agents, ce qui le placerait à égalité avec Kimi K3.1 Pro en tête des modèles ouverts une fois ses poids publiés. Ce classement repose sur des votes d’utilisateurs et bouge vite.

Tencent reconnaît lui-même un « écart notable » avec les meilleurs modèles propriétaires en mathématiques de niveau recherche, en programmation sur de longues tâches et en questions visuelles avancées. Côté sécurité, le groupe dit avoir écarté de l’entraînement les données offensives en cybersécurité et mesuré un risque biologique sous son seuil d’alerte ; il promet une fiche système complète à la publication des poids. Une version Hy4 flash, plus rapide et moins chère, est annoncée sans date.