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Tencent Hunyuan ResearchUpdated Nov 4 13:14

Tencent Hunyuan Releases Hy4 Official Version, Introducing Vision and Computer Operation Capabilities for the First Time

English text is being prepared.

AI summary

Tencent Hunyuan Releases Hy4 Official Version, Significantly Expanding Pre-training and Post-training Scale Compared with Hy4 preview, Introducing Vision Capabilities and Supporting Computer Operation for the First Time. The company says Hy4 has for the first time ranked among the strongest open-source models, improving by 19.1% and 9.8% on the GameDev and GameLogic benchmarks respectively, while the hallucination rate dropped from 15.76% to 5.45%. Hy4 is now available on Tencent Cloud and OpenRouter and can be experienced in products such as WorkBuddy/CodeBuddy, Yuanbao, and ima. API pricing remains unchanged at 6 yuan for input and 18 yuan for output per million Tokens, and the model weights are planned to be open-sourced.

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SelectedAI score 84

The official announcement provides Hy4's capability gains over the preview, financial crowdsourced evaluation comparisons, and API pricing, which can be used to assess the practical boundaries of the open-source model.

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@@@buttonGroupCard

[[buttons]] text = "Hy AI Studio" icon = "hunyuan" url = "https://aistudio.tencent.com/"

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@@@space height =32 @@@ 今天,我们发布 Hy4 正式版。随着模型能力的再次全面跃升,Hy 首次跻身最强开源模型之列。

相比于 Hy4 preview,Hy4 显著扩展了预训练和后训练规模,首次引入了视觉能力,并大幅提升了指令遵循、长文理解、长程任务、深度研究等各项综合能力。

# 持续解锁的真实生产力 基础能力的全面提升,以及和腾讯内部众多产品与业务的持续合作,让 Hy4 解锁更多真实生产力场景。

## 视觉与电脑任务 Hy4 首次引入视觉能力,可以结合感知、推理和工具调用,进行细粒度图像处理和复杂图表分析等任务。Hy4 也首次支持电脑操作,可以灵活地结合使用命令行和图形界面。我们针对 Blender、CAD 等专业软件和跨应用长程任务开展了专项训练,持续优化专业任务的规划与执行力。

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## 前端与游戏开发 视觉理解的引入也使 Hy4 的前端与游戏开发能力显著提升。我们对前端的复杂交互、业务逻辑、状态管理、前后端联动等方面进行了针对性优化,模型生成的界面不仅好看,并且功能完整可用。在游戏开发场景,我们与腾讯 IEG 专业游戏开发者合作,持续优化数据和评测质量,重点提升了功能实现、玩法逻辑、状态理解、资产处理等能力,实现了对 UE、Unity、Godot 等主流引擎的深度适配,并开始扩展至多人联机游戏开发。相比 Hy4 preview,Hy4 在 GameDev 和 GameLogic 评测中分别提升 19.1% 和 9.8%。

[[items]] title="电动飞行汽车" type = "video" media_src = "https://hy-model-ap-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/llm-blog/default/c9e0c958/2026110402272082_97d8e3f11949773781b3140fd95ce9ce.mp4?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1793730452;2109090452&q-key-time=1793730452;2109090452&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=e04d7a0867e6a9a420d5d461757274d5ecacaec5" description="Prompt: 生成一个以 Tesla Roadster 发布会「垂直弯道」测试 为视觉核心的网页。网页不是传统纵向 Landing Page,而是一个占满浏览器视口的、带有夜间试验场 3D 场景、真实车辆动力学、多车型可选、转播遥测 HUD 与坠毁残骸模拟的互动测试台。\n请重点还原:\n 夜间发布会试验场:泛光灯塔 + 体积光束、LED 大屏、看台手机灯、远山与地平线灯火\n 直道 → 回旋线 → R 10.5 m 圆弧、终止于 170° 的钢桁架垂直弯道\n 五台可选车型,默认 Tesla Roadster(2026 量产设计)\n 按官方侧视 / 俯视图标定的程序化高还原车模\n W 前进 / S 倒车,真实纵向动力学与抓地极限\n 每一步实时计算法向力:速度不够就脱离坠落,入弯太快就结构过载\n Roadster:风扇吸附倒挂 170°;冲顶后冷气推进器翻正 + 减速落地\n 小鹏汇天陆地航母:脱离后尾舱开启,飞行体升起展开六旋翼平稳降落\n 动力不足或操控失误即坠毁:残骸翻滚、车轮脱落、碎片四溅、火光与持续黑烟\n 转播遥测风格 HUD:速度表、下压力、俯仰、高度、g 值、姿态仪、贴附窗口曲线\n 入弯限速提示与超速红色警告\n 整体高级、克制,像一场真实的发布会直播,而不是卡通游戏 UI\n一、页面结构\n整个网站只有一个全屏 3D 场景,所有 UI 都是浮在场景上方的 HUD 层:\n Loading 遮罩(BUILDING TEST SITE)\n 主场景:夜间试验场 + 垂直弯道 + 车辆\n 顶栏、左栏(选车 / 参数 / 任务)、右栏(遥测)、底部仪表\n 结果卡(PASS / CRASH)与「原理」弹层\n不要制作传统 Header + Hero + Section + Footer 的网页。\n整个体验保持:\n100vw × 100vh\ncanvas: position: fixed; inset: 0\nhtml, body: overflow: hidden\n键盘与触控只用于驾驶和切换,不产生任何页面滚动。" poster="https://hy-model-ap-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/llm-blog/default/a951c950/2026110320012269_711abfd18182d627066f8ecaf5069256.jpg?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1793707284;2109067284&q-key-time=1793707284;2109067284&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=d57469d03ad81577dd974b3b79940e3f32aee0fd"

[[items]] title="QQ 街机" type = "video" media_src = "https://hy-model-ap-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/llm-blog/default/c9e0c958/2026110402305312_aba05a75e2c776106a9e75f30324fed5.mp4?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1793730671;2109090671&q-key-time=1793730671;2109090671&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=87a5fa394693957a7c09d943c4c1e6f3d20a648d" description="Prompt: 请制作一个可实际游玩的「QQ 欢乐街机厅」:把 2000 年代 QQ 游戏大厅装进一间精致的 3D 街机房。打开后先看到完整大厅,点击圆凳入座,镜头推近机台,再在屏幕里选择和游玩小游戏。要有怀旧气氛、丰富画面和完整交互,不是静态展示页。\n\n一、整体视觉\n主题是「2003 年的 QQ 游戏记忆」:热闹、亲切、明亮,带一点玩具模型和微缩场景的质感。\n房间采用奶油黄墙面、深蓝天花、蓝黄棋盘格地砖,暖黄色灯光搭配蓝、橙、绿、紫色机台。\n机身有圆润倒角、厚实外壳、烤漆高光和少量镀铬装饰。地面有柔和反射,物件落地处有接触阴影。\n灯箱和霓虹适度发光,但文字、屏幕和机身颜色仍然清楚。不要做成暗黑赛博房间或现代极简界面。\n\n二、大厅与机台\n默认镜头正对房间,略带俯视,能看到地面和机台纵深。中央主机最大、最醒目,左右各两台侧机,五台屏幕都能看到。\n中央主机采用蓝白配色:顶部「QQ游戏」灯箱、厚屏框和 4:3 屏幕、前凸操控台、红色摇杆、彩色实体按钮、下方投币口和橙色脚座。造型有层次,不要只用长方体拼柜子。\n主机顶上放企鹅雕像:黑白身体、奶白肚皮、黄色嘴脚、红围巾、闭眼笑,一只鳍抬起招手,另一只自然下垂。鳍是扁薄的片状,轮廓柔和。\n四台侧机分别是橙色 QQ堂、绿色连连看、紫色音乐节奏机、绿色斗地主。每台都有独立灯箱、动态待机画面、投币区和圆凳。\n凳子采用蓝紫色软垫和金属凳腿,鼠标悬停时给出清楚的可入座反馈。\n房间加入「QQ 欢乐街机厅 · 2003」招牌、吊灯、气球、企鹅摆件架、娃娃机、好友在线榜、今日高手榜和游戏海报。陈设丰富但有主次,不挡住主机屏幕。\n\n三、屏幕里的游戏大厅\n使用早期桌面客户端的视觉语言:蓝色渐变标题栏、菜单和工具栏、宋体小字、细边框、亮面按钮、橙色活动横幅。\n布局包含左侧游戏分类和用户资料、中间游戏专区与动态预览、下方桌子座位列表,以及好友在线和聊天消息。\n内容密集但整齐,不要用四张大卡片占满屏幕。\n四款游戏的预览展示真实玩法动画。点击游戏条目、预览区或空座位都能开始,键盘也能选择和确认。\n暂停、帮助和结算窗口保持统一风格。结算包含企鹅插画、结果标题、成绩和重玩按钮。\n屏幕显示实时游戏内容,入座后文字可读、点击准确。\n\n四、四款可玩的小游戏\nQQ堂:\n暖色卡通格子地图,地块和障碍有厚度。方向键移动,空格放糖泡,糖泡延时向四个方向爆开,可破坏障碍、困住角色。电脑对手会移动、放泡和躲避,支持胜负结算与重开。\n\n连连看:\n棋盘使用企鹅、表情和小道具图案。点击两个相同图案,连线最多转两个弯,可从棋盘外绕行。包含倒计时、连击、提示、重排和结算;开局有解,无解时可以恢复。\n\n音乐节奏机:\n画面包含舞台、舞者、方向舞步序列框和节拍条。按顺序输入方向,在节拍点按空格确认,显示 PERFECT、GOOD、MISS 和连击。音乐与判定同步,不做成四轨下落式界面。\n\n斗地主:\n玩家对两名电脑对手,包含发牌、叫地主、选牌、出牌、不出、提示和结算。牌型与大小关系正确,对手能完整打完一局。玩家手牌横向展开,对手牌背竖向叠放。\n\n四款游戏都能从大厅进入,玩到结算,再返回大厅。可以控制内容规模,但不能只有动画或按钮反馈。\n\n五、镜头、操控与声音\n点击主机圆凳,镜头平滑推到适合读屏的位置;点击侧机圆凳,进入对应机台并开始对应游戏。退出后平滑回到大厅。\n键盘操作与实体操控件联动:摇杆随方向倾斜,按钮按下时下沉并亮起。鼠标点击操控件也能触发对应动作。\n提供操作指南、返回大厅、全屏、静音和模型查看入口。模型查看可以绕着主机观察。\n大厅和四款游戏各有不同的循环音乐,并配点击、入座、消除、放泡、节拍判定和出牌音效。\n首次操作后才发声,切换音乐时淡入淡出,不叠播。Esc 暂停,切走页面自动暂停,恢复时不乱跳、不连发输入。\n\n六、实现与交付\n使用真正的 3D 场景。推荐 Three.js 负责交互与显示,Blender 制作模型并烘焙光照,Canvas 绘制机台里的实时界面和游戏。\n最终交付单文件 HTML,模型、贴图和音频所需数据内嵌,双击即可在桌面浏览器运行,不依赖登录、数据库或外部资源请求。\n以 1280×720 为主要观看尺寸,并适配较窄窗口。缩放后文字不重叠,操作入口仍然可用。\n先打通「大厅 → 入座 → 选游戏 → 游玩 → 暂停 → 结算 → 返回」,再完善四款游戏,最后细化模型、灯光、陈设、特效和音频。\n交付前实际打开最终 HTML,检查五台屏幕正常显示、四款游戏能玩完、点击准确、镜头不穿模、控制台没有报错。\n提供可运行成品,以及大厅全景、主机入座和四款游戏的截图。未验证的部分直接说明。\n\n现在开始制作。先给出简短的实施顺序,然后直接推进第一版可运行内容。未指定的陈设、文案和细节自行设计,保持整体风格统一。\n" poster="https://hy-model-ap-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/llm-blog/default/a951c950/2026110320070963_0af71792ec21a20efb7d1af54ea43d36.jpg?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1793707631;2109067631&q-key-time=1793707631;2109067631&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=67894917f6bc9482c794e55a4fb3bf9594137656"

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## 金融与办公场景 我们基于真实金融场景构建了数千个工作空间和上万个高质量任务,让模型充分学习基金研究、证券分析、量化策略、资产配置、公司金融、财税会计等方向的专业流程与规范。我们联合腾讯金融科技 FiT 开展了 213 位专家的金融众测,其中 153 位来自外部的头部金融机构,且七成拥有五年以上工作经验。基于 579 个真实金融任务的众测显示,Hy4 综合表现位居开源模型第一(Hy4:3.04/4;DeepSeek-V4.1-Flash-1017:2.97/4;Kimi K3.1 Pro:2.68/4;GLM-5.3:2.68/4)。此外,在金融智能体公司讯兔科技的内部评测 IRAB 中,Hy4 较 Hy4 preview 提升 12.03 个百分点。为了提升金融等各类办公场景的实用性,我们还启动了针对时效检索、多源信息整合与事实一致性校验的专项搜索优化。在自建测试中,Hy4 的幻觉率从 Hy4 preview 的 15.76% 降至 5.45%,猜测导致的错误率从 23.1% 降至 5.6%。此外,Hy4 还重点提升了办公场景中的人机双写能力,支持用户与 Hy 实时协作编辑 Word、Excel、PPT 等办公文件。盲评显示 Hy4 相比 Hy4 preview 在文档美观度、稳定性和可用性上均有明显提升。

[[items]] title="买方分析师工作台" type = "video" media_src = "https://hy-model-ap-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/llm-blog/default/a951c950/2026110411194968_e5502d21df34233f497af402df84ef96.mp4?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1793762394;2109122394&q-key-time=1793762394;2109122394&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=11866e03829819077e4002027a72dab4f7be10c6" description="Prompt: 做一个可交互的 HTML 应用 \"Analyst Workstation\"左上角写HY RESEARCH WORKSTATION:一个暗色终端风格的 1920x1080 仪表盘(按窗口等比缩放),让一位覆盖 Tesla(TSLA)的买方分析师走完一个交易日,从 07:58 的盘前检查一直到 18:00 的投委会(IC)。布局:顶栏(logo、Ctrl+K 命令面板、Market/Call/Model/Outputs/Settings 视图切换、美东时钟、\"IC meeting in hh:mm:ss\" 倒计时);左栏(10 只电动车股票的最新价、涨跌幅和来源标签,下面是带 NEW/UPDATED 徽标的工作区文件树);中间主视图;右侧 Copilot 面板,六个动作:Morning Brief、Call prep、Notes from transcript、Update model、PM challenge、Export Excel。每个动作先列出将读取的输入和将产出的对象,确认后逐步执行:步骤行先转圈再变绿色对勾,结果以 Markdown 输出并带可点击的引用(新闻、转写片段、模型单元格),时钟依次跳到 08:05 / 10:00 / 11:05 / 13:00 / 16:00 / 17:30,产出的文件滑入文件树。Market 视图:4 张带迷你走势线的宏观指标卡、64 个交易日的 TSLA K 线(MA20、事件标记,悬停显示 OHLC)、覆盖股票热力图、AI 打标并关联驱动因子的新闻流、论点跟踪卡(驱动因子状态 On track/Watch/At risk,变更记录原因);07:59 一条\"0% APR\"突发新闻滑入,驱动因子 #2 从 Watch 变成 At risk。Call 视图:左侧专家电话转写稿,波形随转写进度填满;选中一句话可一键 Cite 成右侧笔记的一条要点,原文自动高亮,悬停要点时用一条青到紫的发光连线连回原文;要点可标记为 model-relevant,供 Update model 读取。Model 视图:顶部是超大字号的目标价和评级标签(按相对覆盖池平均收益判定),旁边是与最近一次导出的 Excel 逐项对账的 tie-out 表;下面是分组的估值输入(市场、WACC、SOTP、方法权重)和关键滑块(各业务估值倍数、FSD/Robotaxi/Optimus 估值、beta),与输入框和内嵌 Excel 双向绑定;再往下是 SOTP 拆分图、逐年经营预测表、HY 与一致预期对比、bear/base/bull 情景、DCF 与反向 DCF、7x7 敏感性热力图,任何改动全部实时重算;改动在 Save version 之前都算未保存,可查看历史版本;评级翻转时弹出提示,并把依赖旧版本的导出标为 Stale。Outputs 视图:导出过的 Excel 版本时间线(每个版本显示目标价、评级、模型版本和生成时间),三个页签:Excel(逐表预览导出的工作簿)、Dashboard(估值足球场图、SOTP 瀑布图、收入结构、利润率与 FCF、股价与情景扇形图)、Compare(任选两个版本,对比关键数字、SOTP 变化、收入路径和输入差异)。PM challenge 会让 Copilot 面板变成红色,并用模型里的假设测算回答两个质询问题。\n\nAdditional Instructions:只用纯 HTML/CSS/JS,不用任何框架,也不用 ES module;双击 index.html 就能运行。所有数据都是写死的示例数据,界面文字全部用英文。配色:底色 #04060B,铺一层淡淡的 48px 网格和蓝、紫两团光晕;卡片是 14px 圆角的玻璃质感;强调色用 #5B8CFF、#38E1FF、#9B6BFF,绿 #22D39A,红 #FF5470,琥珀 #FFB547;数字用等宽字体。业务逻辑必须前后自洽:各操作之间有依赖(prep → notes → model → export → PM),提前点后面的步骤时,先询问是否补跑缺失的前置步骤;时钟只能往前走;同一时间只能运行一个工作流,并提供 Skip 按钮快进;关键驱动因子的数值只跟随已保存的模型版本;导出的 Excel 是那一刻的快照,TP 偏离超过 5% 或评级变化时标记为过期。估值以内嵌 Excel 的 Valuation 表为准:目标价由 SOTP、EV/Sales 和 DCF 按权重加权后取整。页脚注明:\"Illustrative data for demonstration only. Not investment advice.\"\n\n估值模型同时做成一本真正的 Excel,内嵌在 Model 视图里:外观像真实 Excel(白底网格、列标和行号、冻结表头和首列、底部 Sheet 页签、顶部公式栏;千分位、负数加括号、百分比、倍数带 x 等数字格式;蓝字为输入,黑字为公式,绿字为跨表引用)。共 7 张表:Cover、Drivers(按业务线拆收入)、IS、BS、CF、Valuation(WACC、逐年 DCF 加终值、反向 DCF、SOTP、加权目标价、情景)、Estimate Changes;列为 FY2022–FY2025 历史加 FY2026E–FY2032E 预测,公式上千个,三张报表逐年勾稽(CF 期末现金回填 BS,BS 每年有一行 Balance check)。只有输入单元格可改,回车后整本重算,变化的单元格闪烁高亮;点任一公式单元格,按序号依次高亮从输入到它的引用链,侧栏列出每一步的数值;表头常驻勾稽检查(资产负债表平衡、现金一致、与 Model 视图目标价一致);可一键导出保留公式、格式和冻结窗格的 .xlsx,用 Excel 打开后数值完全一致。公式引擎用纯 JS 自己实现,不引入任何库。" poster="https://hy-model-ap-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/llm-blog/default/a951c950/2026110411192378_805957543e211cbee957ab0cf0621fea.jpeg?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1793762366;2109122366&q-key-time=1793762366;2109122366&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=75c3e3e629272a9f1d3bc128f5c3a95139d60b45"

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## 科研与模型研发 Hy4 将复杂推理、科学编程与长程任务执行相结合,进一步提升端到端推进科研工作的能力。在涵盖 7 大学科、123 项可执行研究任务的 TenureTrail 内部评测中,Hy4 在数学构造、物理建模、地球环境、系统工程和社会经济决策等领域展现出扎实的科研能力,位居开源模型第一。Hy4 也在为递归自我改进(RSI)做准备,提升各种模型研发任务的能力。结合 [Hyra 2.0](https://hunyuan.tencent.com/research/hyra2)脚手架,Hy4 优化了内部同架构小模型的预训练基础设施,并自动训练出在多项评测中优于官方的 Jev 模型。同时,我们也开源了由 Hy4 协同 Hyra2.0 研发的单细胞表征基础模型 HyCell 和物理场基础模型 HyPDE,希望将模型辅助科研的成果转化为社区可复用的工具。

## 长期个人助理 Hy4 的上下文学习能力持续提升,能更好地理解多源复杂信息。借助 WorkBuddy 的企业微信套件,Hy4 可以连通聊天记录、邮件、文档、日程与会议等日常工作信息。多个项目并行推进时,Hy4 能理清各项目的推进历史与最新进展,识别待跟进的任务、需要准备的会议和临近截止的事项,及时提醒用户并协助安排优先级。此外,由 Hy4 支撑的团队协作功能将随新版「项目」在 Workbuddy 上线。

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[[items]] logo = "https://hy-model-ap-prod-1258344703.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/llm-blog/default/9a5ea02f/2026110409541953_c9be733d18d77fde0da2befde1805315.png?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDRl074nOsGdJ9zjMsCRWP3ShmgS3VtX4S&q-sign-time=1793757261;2109117261&q-key-time=1793757261;2109117261&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=66719745c2e6bcd71a81fc82d840c0832e3f07dd" brandName = "财搭子" content = "在财搭子 Harness 框架下,混元 Hy4 充分展现出投研解读与决策辅助的应用价值。评测中,个股研究场景下均分 4.27/5,位列参评模型首位,42.9% 的回答获得五模型最高评分(含并列);深度投研、跟踪监控均分分别达到 4.43 和 4.03分(满分5分)。实际任务中,混元能够围绕核心矛盾组织分析,善于发现弱关联之间的强因果:公司研究关注订单向利润和现金流的转化,板块研究拆解机会成立的条件,ETF 分析区分指数表现与产品溢价风险,决策辅助时结合持仓成本给出情景方案,跟踪任务则把关键价位和风险信号转化为观察条件。它能将专业信息解释为投资者可理解的判断依据,并交代风险边界与改判信号,为从理解机会到持续跟踪的投研决策提供支持。" authorName = "财搭子"

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# 负责任的开源和发布 我们充分意识到模型的网络和生物等能力潜在的安全风险,并致力于以更负责任的方式进行训练、开源与发布。

在 Hy4 训练阶段,我们仅纳入与 PoC 生成、漏洞修复相关的防守性网络安全数据,同时剔除漏洞利用、逆向、渗透等攻击性训练内容,力求避免潜在进攻性能力的提升。我们组织来自腾讯玄武和科恩实验室的内部安全专家,围绕密码分析、逆向工程、漏洞利用等方向进行审计,结果表明:Hy4 在加密算法的逆向求解、对抗二进制混淆、漏洞利用等进攻性能力上未展现出突出风险。

在生物安全方面,Hy4 的开放式实验设计能力尚未达到高风险阈值(Hy-BioExperimentBench: 30.4/100)。我们组织了内部专家对模型作答轨迹进行审计,发现模型基础生物知识掌握扎实,但将知识转化为可执行实验方案这一关键环节的能力仍然有限,尚未发现其能够显著降低实施生物危害行为的门槛。

Hy4 已在腾讯云和 OpenRouter 上线,并可在 WorkBuddy/CodeBuddy、元宝、ima 等产品上体验,性能显著超过 Hy4 preview 的同时维持相同 API 价格。

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::: center Hy4 API 价格(每百万Tokens) ::: ::: center |输入(命中缓存) | 输入 | 输出 | | ------ | ------ | ------ | | 0.3元 | 6元| 18元 | :::

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我们计划开源模型权重,并已联合 vLLM/SGLang 社区与 Inferact Inc. 提供开源生态支持。我们届时也会发布模型系统卡片,包括更全面的安全评估等细节。

# 局限性和未来展望 尽管 Hy4 已经是目前最强的开源模型之一,其与顶尖闭源模型仍然存在较大差距,尤其在我们内部构建的前沿数学、长程开发、模型迭代、视觉问答等领域的高难度测试集上。我们将持续稳健地扩展预训练和后训练规模,努力缩小和顶尖闭源模型的差距。

另一方面,我们计划近期发布 Hy4 flash,会显著提升模型性价比和推理速度,并更加高频地和产品协同迭代,不断提高实用性。

Source

Tencent Hunyuan Research