Tencentオープンソース

Tencent Hy4 preview

このモデルを比較

Tencentが2026年8月28日にオープンソース化した次世代フラグシップMoEモデル。総パラメータ770B（活性49B）、コンテキスト100万トークン、Apache 2.0ライセンス。78層のMoE（256ルーティング専門家＋共有専門家、トークンあたりtop-8活性）を採用し、Hy3（295B/21B・256K）からサイズとコンテキストを大幅に拡張。Terminal-Bench 2.1で85.4、Toolathlon-Verified 74.1、APEX-Agents 37.1を記録し、ソフトウェア工学・オフィス分析・ゲーム開発・科学研究といった実生産性タスクに特化。キャッシュヒット$0.042/1Mと低価格で、OpenRouter・Tencent Cloud TokenHub経由で利用可能。

シェア:XはてブLINE

パラメータ

770B

コンテキスト長

1M

ライセンス

Apache 2.0

リリース日

2026-08-28

API料金

入力料金（1Mトークンあたり）

$0.834

出力料金（1Mトークンあたり）

$2.501

課金モード: standard

強み

  • •総パラメータ770B/活性49BのMoEでオープン最高クラスの規模
  • •100万トークン文脈で長文・長時間タスクに強い
  • •Terminal-Bench 2.1 85.4でClaude Opus 5級のエージェント型コーディング
  • •Apache 2.0で商用利用・微調整・自己ホストが自由

弱み

  • •視覚・マルチモーダル非対応（テキストのみ）
  • •複雑な課題で過剰に思考・自己検証し遅延・トークン増加
  • •preview版で事前・事後学習とも改善余地あり
  • •チェックポイントが極めて大きく自前展開のメモリ要件が高い

活用例

  • •長期間・複数ファイルのソフトウェア工学エージェント
  • •財務・保険などの複雑なオフィス文書分析
  • •Unity・Unrealを用いた対話型ゲームプロトタイピング
  • •分子動力学・基礎数学などの科学研究支援

深度分析

Total / Active Parameters

770B / 49B (MoE)

78 layers; 256 routed + 1 shared expert, top-8 active; 1M-token context

Context Window

1,048,576 tokens

4x the 256K of Hy3; native MTP speculative-decoding layer

License

Apache 2.0

Weights on Hugging Face and ModelScope; commercial use permitted

Input / Output Price

$0.834 / $2.501 per 1M

Cache hits $0.042/1M; a fraction of closed frontier cost

Terminal-Bench 2.1

85.4

14.6 pts above Hy3; Tencent claims parity with Claude Opus 5

SWE-Bench Pro

51.2

DeepSWE 64.3; Toolathlon-Verified 74.1; APEX-Agents 37.1

強み

  • ・Open-weight flagship at 770B/49B that roughly doubles Hy3's capacity and context, landing in the top tier of permissively-licensed models.
  • ・85.4 on Terminal-Bench 2.1 and 74.1 on Toolathlon-Verified put it at Opus 5-tier on agentic coding, per Tencent's internal blind test (2.99/4.00 vs GLM-5.3 2.92, Kimi K3 2.94).
  • ・Apache 2.0 weights with official vLLM/SGLang recipes and API access via TokenHub and OpenRouter at $0.834/$2.501 per 1M tokens.
  • ・Self-improving R&D loop: Tencent reports Hy4 helped optimize its own inference stack for a 31.8% end-to-end throughput gain.

弱み

  • ・Text-only — no vision or other multimodal capability, unlike GLM-5.3 or DeepSeek V4-Flash-Vision-Exp.
  • ・Tends to over-think and over-verify, which can raise latency and token consumption on complex tasks.
  • ・Explicitly an early preview; Tencent states pre-training and post-training both have substantial headroom.
  • ・The full checkpoint is very large, so self-hosting still demands serious memory and serving engineering.

競合比較

ModelArenaSWEGPQAPrice
Tencent Hy4 preview85.4 (Terminal-Bench 2.1)51.2 (SWE-Bench Pro)N/A$0.834/$2.501 per 1M
GLM-5.3~84.5 (Terminal-Bench 2.1)N/AN/AMIT; OpenRouter
Kimi K3~83 (Terminal-Bench 2.1)N/AN/AOpen weight
DeepSeek V4 Pro~85 (Terminal-Bench 2.1)N/AN/AClosed API

Tencent Hy4 preview is the company's largest permissively-licensed model to date — a 770B/49B MoE with a 1M-token context, open-sourced August 28, 2026 under Apache 2.0. It is built for real productivity work (coding, office analytics, game dev, science) and posts Opus 5-adjacent agentic benchmarks at a fraction of frontier cost.

出典

分析生成日: 2026-09-02