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騰訊 Hy4 preview 瞄準生產級 AI
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💡770B 模型、1M 上下文與低價格，還能自我測試並修正程式碼工作流程。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
Hy4 preview 相較 Hy3 的 295B 總參數與 21B 激活參數，分別提升至 770B 與 49B，上下文也由 256K tokens 擴展至 1M tokens。
為什麼重要
Hy4 preview 強化了騰訊在高性價比模型與開放模型生態中的布局，重點也從單輪生成進一步轉向代理式工作流程。長上下文、低價格，以及測試與修正輸出的能力，可能使其適合企業自動化與程式設計代理，但預覽版對關鍵前提仍需要人工覆核。
下一步行動
透過 TokenHub 或 OpenRouter 為 Hy4 preview 建立受控試點，使用你最長的程式設計與文件工作流程，並與現有模型比較品質、延遲與成本。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •Hy4 preview 相較 Hy3 的 295B 總參數與 21B 激活參數，分別提升至 770B 與 49B，上下文也由 256K tokens 擴展至 1M tokens。
- •模型已整合至 WorkBuddy、CodeBuddy、元寶與 ima，並可透過騰訊雲 TokenHub 及 OpenRouter 存取。
- •定價為每百萬輸入 tokens 6 元、每百萬輸出 tokens 18 元，快取命中則為每百萬 tokens 0.3 元。
- •在騰訊針對 203 項工程任務進行的盲測中，Hy4 preview 得分 2.99/4，略高於 Kimi K3 的 2.94 與 GLM 5.3 的 2.92。
- •實測顯示，它能交叉核對費用文件、使用 Canvas 製作遊戲並加入自動化測試，還能在發現錯誤後修改實作。
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 12 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Hy4 採用 Apache 2.0 開源協議，開發者可於 Hugging Face、ModelScope、GitCode 及 CNB 等平台獲取模型權重進行商業應用。
- •模型架構採用混合專家模型（MoE），包含 256 個路由專家與 1 個共享專家，並由 78 層結構組成，其中首層為密集層，其餘 77 層為 MoE 層。
- •Hy4 在訓練過程中引入了遞歸自我改進機制，模型本身參與了訓練方法、數據策略及評估框架的自動化優化過程。
- •技術層面整合了多 Token 預測（MTP）層以實現推測解碼，並應用了門控 DeepSeek 稀疏注意力（Gated DSA）與恆等超連接（iHC）技術以提升推理效率。
- •騰訊針對 Hy4 的定價策略極具侵略性，其輸出成本較 Kimi K3 低約 82%，快取命中成本則降低了 85%，旨在搶佔企業級生產力市場。
📊 競品分析▸ Show
| 特性/模型 | Tencent Hy4 Preview | Kimi K3 | GLM 5.3 |
|---|---|---|---|
| 總參數 | 770B | 未公開 | 未公開 |
| 激活參數 | 49B | 未公開 | 未公開 |
| 上下文長度 | 1M tokens | 未公開 | 未公開 |
| 內部工程任務評分 | 2.99/4 | 2.94/4 | 2.92/4 |
| 輸出定價 (每百萬 tokens) | 18 元 | 高於 Hy4 | 高於 Hy4 |
🛠️ 技術深入
- 架構：MoE（混合專家模型），總參數 770B，激活參數 49B。
- 層級結構：共 78 層，第 1 層為密集層，第 2 至 78 層為 MoE 層。
- 專家配置：256 個路由專家（Routed Experts）與 1 個共享專家（Shared Expert）。
- 推理優化：內建多 Token 預測（MTP）層，支援推測解碼以降低延遲。
- 核心技術：採用 Gated DSA（門控稀疏注意力）與 iHC（恆等超連接）架構以優化長文本處理與計算效率。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
Hy4 將成為騰訊雲企業級 AI 服務的核心引擎。
透過與 CodeBuddy、WorkBuddy 及騰訊雲 TokenHub 的深度整合，Hy4 已具備取代舊有模型成為騰訊生產力工具生態基石的條件。
開源策略將加速中國企業級 AI 的國產化替代進程。
採用 Apache 2.0 協議並提供高性價比的商業 API，將直接挑戰閉源模型在企業私有化部署市場的份額。
⏳ 時間線
2026-08
騰訊正式發布並開源 Hunyuan Hy4 Preview 模型。
📎 來源 (12)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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