Tencent lanza su modelo insignia Hy4 para competir con los modelos de pesos abiertos más avanzados

El 4 de noviembre, Tencent lanzó Hy4, la última generación de sus grandes modelos de lenguaje, que supone un salto integral de capacidades frente a Hy4 preview. Con este lanzamiento, Hy4 se sitúa por primera vez entre los modelos de pesos abiertos más capaces del mundo.

Tencent publicará próximamente los pesos de Hy4, así como la ficha técnica del modelo.

Hy4 amplía de forma significativa el volumen de datos y la escala de entrenamiento tanto en el preentrenamiento como en el postentrenamiento, e incorpora por primera vez capacidades de visión, lo que se traduce en mejoras integrales en el seguimiento de instrucciones, la comprensión de contextos largos y las capacidades agénticas de largo alcance.

Sus nuevas capacidades de visión combinan la comprensión visual, el razonamiento y el uso de herramientas, lo que permite a Hy4 interpretar gráficos densos, analizar documentos y cotejar información procedente de varias imágenes. El modelo también puede combinar información visual para realizar análisis y deducciones en varios pasos, avanzando progresivamente desde la comprensión visual básica hasta el razonamiento visual.

Partiendo de su comprensión visual, Hy4 es ahora compatible por primera vez con Computer Use y opera tanto desde la línea de comandos como a través de interfaces gráficas para abordar una amplia gama de tareas profesionales y cotidianas. El equipo Hy de Tencent ha llevado a cabo entrenamientos específicos con software especializado como Blender y aplicaciones CAD, así como con tareas de largo alcance que abarcan múltiples aplicaciones, lo que mejora aún más la capacidad del modelo para planificar y ejecutar flujos de trabajo profesionales.

En entornos de oficina, Hy4 mejora de forma integral la experiencia de usuario de WorkBuddy. En una evaluación centrada en WorkBuddy, Hy4 alcanzó una puntuación media de calidad de 83.18 y una tasa de aprobación del 96.15%. En el uso real, Hy4 equilibra calidad y eficiencia en tareas como el diseño visual, la construcción de escenas 3D y el desarrollo web.

Hy4 también ofrece una mejora sustancial en análisis financiero profesional, respaldada por miles de espacios de trabajo y más de 10 000 tareas de alta calidad construidas a partir de escenarios financieros reales que cubren la investigación de fondos, el análisis de valores y las estrategias cuantitativas.

En una evaluación a ciegas centrada en el sector financiero, 153 de los 213 expertos procedían de instituciones financieras de primer nivel ajenas a Tencent y aproximadamente siete de cada diez contaban con más de cinco años de experiencia; en 579 tareas financieras reales, Hy4 ocupó el primer puesto entre los modelos de pesos abiertos evaluados en rendimiento general.

En desarrollo frontend y de videojuegos, Hy ha introducido optimizaciones específicas en interacciones complejas de frontend, lógica de negocio, gestión de estado, integración entre frontend y backend y otros ámbitos, de modo que las interfaces generadas por el modelo no solo resultan visualmente atractivas, sino que además son funcionalmente completas y utilizables. Hy ha colaborado con desarrolladores profesionales de videojuegos del IEG de Tencent para mejorar de forma continua la calidad de los datos y las evaluaciones, con especial atención a capacidades como la implementación de mecánicas de juego, la lógica de juego, la comprensión de estados y el procesamiento de activos. El modelo ha logrado una adaptación profunda a motores mayoritarios como UE, Unity y Godot, y ha comenzado a adentrarse en el desarrollo de juegos multijugador en línea. Frente a Hy4 preview, Hy4 mejora un 19.1% y un 9.8% en las evaluaciones GameDev y GameLogic, respectivamente.

Tencent considera que el desarrollo de modelos debe ir más allá del laboratorio. El equipo Hy colabora con los equipos de producto —con especial atención a WorkBuddy— en labores de codiseño (Co-Design) dentro de flujos de trabajo empresariales reales.

Desde su lanzamiento en marzo de 2026, WorkBuddy ha mantenido un ritmo de iteración acelerado, con más de 100 actualizaciones principales de versión. Su consumo de tokens se ha multiplicado por 50 frente al periodo inicial de lanzamiento en marzo y, hasta la fecha, ha completado más de 9 mil millones de solicitudes de tareas.

WorkBuddy es ya, por base de usuarios, el mayor agente de IA para la productividad de oficina de China. Su edición empresarial se ha desplegado en más de 50 sectores y presta servicio al 50% de las 500 mayores empresas de China y al 60% de las 100 mayores.

Hy4 ya está disponible en todo el ecosistema de productos de Tencent. Su API también está accesible a través de plataformas de terceros como OpenRouter, Hermes y OpenCode.

Tencent Hy se compromete a ofrecer servicios de IA eficientes en coste. Hy4 mantiene los precios de Hy4 preview —$0.834 por millón de tokens de entrada, $2.501 por millón de tokens de salida y $0.042 por millón de tokens en aciertos de caché— pese a una mejora sustancial de sus capacidades.

Hy4 flash también se lanzará próximamente: conserva las capacidades de Hy4 y reduce sustancialmente el coste por tarea, un modelo concebido para ofrecer la máxima relación precio-rendimiento.

Para recabar más opiniones de los usuarios y mejorar continuamente las capacidades del modelo, WorkBuddy y CodeBuddy ofrecerán una cuota limitada de uso gratuito del 4 al 15 de noviembre. Además, desde hoy y hasta el 31 de diciembre de 2026, Hy4 se facturará al 50% de su precio de lista en Tencent Cloud TokenHub.

Desde que reconstruyó su infraestructura de IA en febrero de 2026, Tencent Hy ha lanzado un modelo importante aproximadamente cada dos meses: ha pasado de menos de 300 mil millones de parámetros en Hy3 a 770 mil millones en Hy4, y se espera que Hy5 vaya aún más lejos.

El equipo de Tencent Hy señaló que, si bien Hy4 ya figura entre los modelos de código abierto más capaces disponibles hoy, aún existe una brecha considerable respecto de los modelos de código cerrado líderes. Hy seguirá ampliando el preentrenamiento y el postentrenamiento de forma constante y mesurada para cerrar esa distancia.

El Ciudadano