tencent
Tencent: Hy4 preview
tencent/hy4-preview
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
tencent/hy4-preview aparece en la documentación aportada como un modelo MoE de texto a texto con 49.000 millones de parámetros activados sobre 770.000 millones, contexto de 1 millón de tokens y razonamiento activado por defecto. El catálogo de OpenRouter lo orienta a agentes de programación, usos complejos de herramientas y productividad; Tencent también menciona análisis de oficina, desarrollo de juegos e investigación científica. La evidencia procede solo del catálogo y del fabricante, por lo que conviene validar el rendimiento con cargas reales.[1][2]
Puntos fuertes
- La documentación del proveedor presenta tencent/hy4-preview como un sistema MoE emblemático orientado a trabajo de software de largo alcance, análisis de oficina, desarrollo de juegos e investigación.[2]
- El diseño descrito combina 49.000 millones de parámetros activados dentro de un MoE de 770.000 millones, atención dispersa, soporte para decodificación especulativa y contexto de 1 millón de tokens.[1][2]
- OpenRouter indica generación de texto con esfuerzo de razonamiento configurable, llamadas a herramientas, salidas estructuradas y controles habituales de muestreo.[1]
Limitaciones
- Tencent lo describe como una vista previa temprana y señala que puede razonar durante más tiempo del necesario y verificar en exceso su propio trabajo.[2]
- El paquete de fuentes incluye una ficha de catálogo y documentación del proveedor, pero ninguna evaluación independiente; OpenRouter no muestra resultados de benchmarks.[1][2]
- Las fuentes documentan únicamente entrada y salida de texto; la idoneidad para otras modalidades no está establecida.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Evaluarlo para asistentes o agentes de programación que requieran contexto extenso y uso de herramientas en varios pasos.[1][2]
- Probarlo al convertir material de proyecto disperso en documentos, hojas de cálculo, presentaciones o análisis.[2]
- Crear prototipos de copilotos para desarrollo de juegos o investigación, revisando el razonamiento complejo y la verificación.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Tencent: Hy4 previewFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Tencent: Hy4 previewFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Tencent: Hy4 preview is a mixture-of-experts model from Tencent, with 49B active parameters out of 770B total. It is designed for coding agents, complex tool-use workflows, and productivity tasks that...
Especificaciones
- ID del modelo
- tencent/hy4-preview
- ID canónico
- tencent/hy4-preview-20260827
- Creador
- tencent
- Añadido a OpenRouter
- 28.08.2026
- Longitud de contexto
- 1,048,576
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.834 / salida $2.5
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: high, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GMICloudbf16 | 262,144 | $0.834 | $2.5 | — | — | — |
| AtlasCloudfp8 | 1,048,576 | $0.834 | $2.5 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp4 | 1,048,576 | $0.834 | $2.5 | — | — | 100% |
| Novitafp8 | 1,000,000 | $0.834 | $2.5 | — | — | — |
| SiliconFlowfp8 | 1,048,576 | $0.834 | $2.5 | — | — | 100% |
| Tencentfp8 | 1,048,576 | $0.834 | $2.5 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
Artículos relacionados
Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.