Tencent Hy4 preview arrive sur Vega

Tencent a lancé Hy4 preview le 28 août 2026. Il s’agit d’un modèle Mixture-of-Experts qui compte 770 milliards de paramètres au total, dont 49 milliards actifs, et dont la fenêtre de contexte dépasse le million de tokens. Tencent l’a conçu pour des tâches de productivité concrètes : le code, les tâches bureautiques et la recherche scientifique.

Hy4 preview est désormais disponible sur vega.chat, ru.vega.chat et via l’API api.vega.chat. vega.chat exécute le modèle dans l’interface de chat, sans abonnement requis. ru.vega.chat l’ajoute au mode Autopilot illimité, qui couvre le chat, le Web et les images. api.vega.chat offre à chaque compte un dépôt d’essai, des modèles gratuits et des réductions sur les nouvelles sorties, avec une compatibilité complète avec OpenRouter.

Performances

Lors d’une évaluation interne à l’aveugle chez Tencent, 163 experts ont évalué le modèle sur 203 tâches d’ingénierie. Hy4 preview a obtenu une moyenne de 2,99 sur 4,00, devant GLM-5.3 à 2,92 et Kimi K3 à 2,94.

Les données d’entraînement ont été co-créées avec des spécialistes de Tencent dans les domaines du génie logiciel, du jeu vidéo, de la finance et de la sécurité, puis ajustées grâce à un travail conjoint avec des produits comme WorkBuddy. Cela a permis d’améliorer les performances dans plusieurs scénarios concrets.

Génie logiciel

Hy4 preview gère les tâches de développement à long contexte grâce à une meilleure compréhension, une planification renforcée et des capacités améliorées de débogage et de validation. La qualité visuelle et l’interactivité des résultats front-end se sont également améliorées.

Travail bureautique et analytique

Le modèle comprend mieux les environnements de travail complexes et réalise des analyses financières plus approfondies. Il est optimisé pour l’analyse de données et la collaboration entre documents, et couvre le flux de travail depuis les informations brutes jusqu’aux documents, feuilles de calcul et présentations.

Développement de jeux

Une simple demande en langage naturel peut produire un prototype jouable compatible avec les moteurs de jeu. Les développeurs peuvent ensuite affiner le projet au fil de plusieurs échanges.

Recherche scientifique

Hy4 preview sait raisonner sur des problèmes de recherche plus difficiles et les résoudre, avec des progrès notables en recherche et développement en IA, en simulation de dynamique moléculaire, en physique de la matière condensée et en mathématiques fondamentales.

Un modèle qui a contribué à son propre entraînement et à son propre ajustement

Hy4 preview a participé à son propre développement. Il a proposé des approches pour les méthodes d’entraînement, les stratégies de données, les cadres d’évaluation et les opérateurs de bas niveau, puis a mené des expériences et itéré sur les résultats. Le code, les journaux et les retours ont alimenté la phase suivante. Tencent décrit ce processus comme une première boucle de récursion d’auto-amélioration.

Le modèle a également analysé les goulots d’étranglement de son système d’inférence et optimisé la fusion des opérateurs et la communication. Le débit de bout en bout a augmenté de 31,8 % par rapport au niveau de référence, avec des gains constants pour différentes longueurs de contexte et différents niveaux de concurrence.

Tarifs

Les tarifs API indiqués par Tencent sont de 0,834 $ par million de tokens en entrée, 2,501 $ par million de tokens en sortie et 0,042 $ par million de tokens en cas de succès du cache.

Et ensuite ?

Hy4 preview est la première version de la série Hy4. Tencent annonce l’arrivée prochaine d’une nouvelle série de modèles et précise que les retours d’expérience concrets sur cette version préliminaire contribueront à la suite du développement.

Essayez Hy4 preview sur Vega

Sélectionnez Hy4 preview dans le catalogue de modèles sur vega.chat ou ru.vega.chat, ou appelez-le via api.vega.chat. Soumettez-lui une tâche de programmation à long contexte, une analyse financière ou un problème de recherche, puis comparez le résultat à celui d’autres modèles phares dans la même interface.