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Hy4 Preview 登陸 AI Gateway
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💡透過單一 API 測試具備 1M token 上下文的 770B 開源模型。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Hy4 Preview 總參數量為 770B，每個 token 啟用 49B 參數。
為什麼重要
AI 實務工作者可透過統一 API 評估高容量開源模型，而不必另外建立供應商整合。其長上下文與程式設計能力可能適合代理工作流程，但實際品質與基礎設施成本仍需測試。
下一步行動
在 AI Gateway playground 使用 tencent/hy4-preview 執行小規模程式設計代理評測，並與目前模型比較上下文保留能力、延遲與成本。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •Hy4 Preview 總參數量為 770B，每個 token 啟用 49B 參數。
- •模型支援 1M token 上下文視窗，適合長流程任務。
- •開發者可透過 AI SDK 使用模型識別碼 tencent/hy4-preview 呼叫它。
- •AI Gateway 提供用量追蹤、成本監控、重試、故障轉移、路由規則與 Zero Data Retention。
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 10 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Hy4 Preview 在內部盲測中，針對 203 項工程任務的表現優於 GLM-5.3 與 Kimi K3，平均得分達 2.99/4。
- •該模型採用了自我優化訓練機制，由模型參與優化訓練策略與底層運算子，成功提升了 31.8% 的端到端吞吐量。
- •Hy4 Preview 的 API 定價策略明確，輸入 token 為每百萬 0.834 美元，輸出 token 為每百萬 2.501 美元。
- •除了 Vercel AI Gateway，該模型亦透過 OpenRouter 等第三方供應商提供存取服務。
- •騰訊已將此模型深度整合至其內部生產力工具生態系，包括 CodeBuddy、WorkBuddy、元寶（Yuanbao）及 ima。
📊 競品分析▸ Show
| 模型名稱 | 總參數 | 啟用參數 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|
| Hy4 Preview | 770B | 49B | 長文本處理與自我優化能力 |
| GLM-5.3 | 未公開 | 未公開 | 通用語言理解與推理 |
| Kimi K3 | 未公開 | 未公開 | 長上下文與網頁搜尋整合 |
🛠️ 技術深入
- 架構類型：混合專家模型 (Mixture-of-Experts, MoE)。
- 專家配置：包含 163 個專家模型 (Experts)。
- 效能優化：透過模型輔助開發，針對底層運算子進行針對性優化，實現 31.8% 的吞吐量增益。
- 應用領域：專注於分子動力學、物理模擬等科學運算及複雜軟體工程任務。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
騰訊將進一步擴大開源模型在科學研究領域的市佔率。
模型針對分子動力學與物理模擬的專門優化，將吸引學術界與工業研發部門採用。
AI Gateway 的採用率將因 Hy4 的加入而顯著提升。
提供 Zero Data Retention 與成本監控的 AI Gateway 結合高性價比的 Hy4 模型，將降低企業導入大型 MoE 模型的門檻。
⏳ 時間線
2026-08
騰訊正式發布 Hy4 Preview 開源混合專家模型。
📎 來源 (10)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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