Tencent Hy4 जारी: विज़न, कंप्यूटर उपयोग और ओपन वेट

Tencent Hy4 जारी हो गया है। यह नया मॉडल पहली बार Hy परिवार में विज़न क्षमता और कंप्यूटर उपयोग जोड़ता है। Tencent इसे सबसे मज़बूत ओपन-वेट मॉडलों में से एक बताता है। इसे अभी आज़माएँ: vega.chat के मॉडल चयन में Tencent Hy4 चुनें — यह इमेज इनपुट के साथ चैट और कोड मोड में काम करता है — या OpenRouter-संगत api.vega.chat के ज़रिए इसका उपयोग करें।

Hy4, अगस्त के अंत में जारी हुए Hy4 preview के बाद आया है। इसमें प्री-ट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग का विस्तार किया गया है। 4 नवंबर की घोषणा में सॉफ़्टवेयर और गेम डेवलपमेंट, वित्त और दफ़्तर के काम, वैज्ञानिक शोध और निजी सहायक के रूप में इसके उपयोग पर ज़ोर दिया गया है। नीचे दिए गए सभी आँकड़े Tencent के अपने बताए हुए नतीजे हैं।

मुख्य चार्ट में Hy4 की तुलना GLM-5.3, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Kimi K3.1 Pro, GPT 6.1 Sol और Claude Opus 5.5 से की गई है। इसमें एजेंट-आधारित कोडिंग, एजेंट-आधारित खोज, कार्यस्थल के काम, STEM, AI शोध, कंप्यूटर उपयोग और मल्टीमॉडल काम को शामिल करने वाले 11 बेंचमार्क समूह हैं।

विज़न और कंप्यूटर उपयोग

Hy4 देखने में सक्षम पहला Hy मॉडल है। यह बारीक छवि निरीक्षण और जटिल चार्ट की व्याख्या कर सकता है तथा विज़न को तर्क और टूल के उपयोग के साथ जोड़ता है। Tencent के डेमो में, 2.8-गीगापिक्सल की हवाई छवि के भीतर लगभग दो मीटर चौड़े छत के एक हिस्से को खोजा गया है।

यहाँ परखने लायक अंतर है: तस्वीर का वर्णन करना नहीं, बल्कि उसमें मौजूद ज़रूरी बारीक़ी को ढूँढ़ना। चार्ट, स्क्रीनशॉट और सघन विज़ुअल दस्तावेज़ पहली बार इसे आज़माने के लिए अच्छे विकल्प हैं।

कंप्यूटर उपयोग की क्षमता भी नई है। Hy4 कमांड-लाइन और ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस पर काम करता है। Blender, CAD और कई ऐप्लिकेशन में फैले वर्कफ़्लो के लिए इसे विशेष रूप से प्रशिक्षित किया गया है।

फ्रंटएंड और गेम डेवलपमेंट

फ्रंटएंड के काम के लिए, Tencent ने Hy4 को जटिल UI इंटरैक्शन, बिज़नेस लॉजिक, स्टेट मैनेजमेंट और फुल-स्टैक इंटीग्रेशन के लिए बेहतर बनाया है — ताकि इंटरफ़ेस सिर्फ़ सुंदर न दिखें, बल्कि काम भी करें।

गेम डेवलपमेंट पर भी विशेष ध्यान दिया गया: Tencent Interactive Entertainment Group के पेशेवरों के साथ प्रशिक्षण डेटा और मूल्यांकन तैयार किए गए। इनमें फ़ीचर लागू करना, गेमप्ले लॉजिक, स्टेट ट्रैकिंग, एसेट पाइपलाइन और मल्टीप्लेयर शामिल हैं। Unreal, Unity और Godot इंजन समर्थित हैं। Tencent के मुताबिक, Hy4 preview की तुलना में GameDev पर 19.1% और GameLogic पर 9.8% सुधार हुआ है।

डेमो में "Tencent Penguin Island" का डिजिटल सैंड टेबल दिखाया गया है: ऑफ़लाइन चलने वाला, स्वतंत्र Three.js 0.184.0 सीन, जिसमें ऑर्बिट कंट्रोल, फ़र्स्ट-पर्सन और थर्ड-पर्सन एक्सप्लोरेशन, पेंगुइन अवतार, मौसम और दिन/रात के कंट्रोल, मिनीमैप और फ़्लोर कटअवे हैं। VEGA के कोड मोड में इसे परखने का अच्छा तरीका है: Hy4 से एक इंटरैक्टिव प्रोटोटाइप बनाने को कहें, फिर स्टेट मैनेजमेंट की परीक्षा लेने वाले बदलाव माँगते रहें।

वित्त और दफ़्तर के वर्कफ़्लो

Tencent ने हज़ारों यथार्थपरक वित्तीय कार्यस्थल तैयार किए और 213 वित्त पेशेवरों के साथ Hy4 का मूल्यांकन किया — इनमें से 153 प्रमुख संस्थानों से थे और 70% से अधिक के पास पाँच साल से ज़्यादा का अनुभव था।

579 वास्तविक वित्तीय कार्यों में, मूल्यांकित ओपन-वेट मॉडलों में Hy4 पहले स्थान पर है: इसका स्कोर 3.04 है, जबकि DeepSeek-V4.1-Flash-1017 का 2.97 और Kimi K3.1 Pro तथा GLM-5.3, दोनों का 2.68 है। निवेश शोध एजेंटों के लिए RabyteTech के IRAB बेंचमार्क (101 कार्य) में Hy4 का कुल स्कोर 61.63 रहा — Hy4 preview से 12.03 अंक अधिक। रिपोर्ट के मुताबिक, भ्रमित करने वाले जवाबों की दर 15.76% से घटकर 5.45% और अनुमान-आधारित त्रुटियाँ 23.1% से घटकर 5.6% हुईं।

दफ़्तर के काम के डेमो में Tesla का Excel वित्तीय मॉडल और उससे मेल खाती HY RESEARCH PDF रिपोर्ट शामिल हैं — हर आँकड़े का स्रोत पता लगाया जा सकता है और मूल्यांकन का तर्क भी दिखाया गया है। इन्हें global-equity-research और neodata टूल के साथ तैयार किया गया। Hy4 Word, Excel और PowerPoint फ़ाइलों को रियल टाइम में सह-संपादित भी करता है। Manus के मुताबिक, दस्तावेज़ बनाने और संपादित करने के कामों में इसकी सफलता दर लगभग 97% है। दस्तावेज़ों के वर्कफ़्लो में AI के उपयोग के लिए OfficeVEGA भी देखें।

वैज्ञानिक शोध और खुद को बेहतर बनाता AI

TenureTrail — सात विषयों के 123 शोध कार्यों वाला Tencent का आंतरिक बेंचमार्क — पर ओपन-वेट मॉडलों में Hy4 पहले स्थान पर है। इसकी बताई गई मज़बूतियों में गणितीय संरचना तैयार करना, भौतिक मॉडलिंग, पृथ्वी विज्ञान, सिस्टम इंजीनियरिंग और सामाजिक-आर्थिक निर्णय लेना शामिल हैं।

इससे भी असामान्य बात यह है कि Hyra 2.0 हार्नेस के साथ मिलकर, Hy4 ने अपनी ही आर्किटेक्चर साझा करने वाले छोटे मॉडलों के लिए Tencent के आंतरिक प्री-ट्रेनिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर को बेहतर बनाया। फिर इसने स्वायत्त रूप से एक ऐसा वैरिएंट प्रशिक्षित किया जिसने कई बेंचमार्क पर आधिकारिक Jev बेसलाइन को पीछे छोड़ दिया। यह सीमित दायरे का प्रायोगिक नतीजा है — लेकिन स्वयं को बार-बार बेहतर बनाने की दिशा में एक ठोस कदम है।

Hy4 और Hyra 2.0 द्वारा सह-विकसित दो फ़ाउंडेशन मॉडल ओपन-सोर्स किए जा रहे हैं: एकल-कोशिका निरूपण के लिए HyCell और भौतिक-क्षेत्र मॉडलिंग के लिए HyPDE। ऊपर दिए गए डेमो में एक ही मशीन पर 1.5 घंटे में सात मिलियन कोशिकाओं से पुनर्निर्मित 3D चूहे का भ्रूण दिखाया गया है।

सहायक और उत्पादों के नतीजे

WorkBuddy और WeCom के ज़रिए, Hy4 रोज़मर्रा के काम का संदर्भ — चैट इतिहास, ईमेल, दस्तावेज़, कैलेंडर और मीटिंग नोट्स — इस्तेमाल कर सकता है। इससे यह परियोजनाओं का इतिहास ट्रैक करता है, कार्रवाई के ज़रूरी बिंदु सामने लाता है, मीटिंग की तैयारी करता है और समय-सीमाओं के बारे में सचेत करता है। WorkBuddy के मूल्यांकन में 83.18 औसत स्कोर और 96.15% सफलता दर रही; 12 में से 9 स्थितियों में यह चीनी मॉडलों में पहले स्थान पर रहा। Yuanbao में कुल स्कोर 65.25 से बढ़कर 72.53 हुआ और मल्टीमॉडल एजेंट कार्यों की सफलता 36.8% बढ़ी।

अन्य बताए गए आँकड़े: Honor of Kings के कॉन्फ़िगरेशन कार्यों में सटीकता 91.74% से बढ़कर 97.28% हुई (एजेंट के स्वयं सत्यापन के बाद 99.32%)। 40 से अधिक स्थितियों में QQ उपयोगकर्ताओं की संतुष्टि 90.11% से बढ़कर 93.10% हुई। निवेश-शोध प्लेटफ़ॉर्म Comein में Hy4 कुल मिलाकर Claude Opus 5.5 के साथ दूसरे स्थान पर रहा — और डेटा से जुड़े सवालों में 75.4 के स्कोर के साथ पहले स्थान पर।

सुरक्षा, मूल्य और ओपन रिलीज़

Tencent ने साइबर सुरक्षा प्रशिक्षण डेटा को रक्षात्मक सामग्री तक सीमित रखा — प्रूफ़-ऑफ़-कॉन्सेप्ट बनाना और कमज़ोरियों के पैच तैयार करना — तथा आक्रामक सामग्री को हटा दिया। Tencent Xuanwu Lab और Keen Security Lab के रेड-टीम ऑडिट में आक्रामक कार्यों से जुड़े जोखिम में कोई बढ़ोतरी नहीं पाई गई। Hy-BioExperimentBench पर मॉडल का स्कोर 30.4/100 रहा। Tencent का कहना है कि उसे ऐसा कोई सबूत नहीं मिला कि Hy4 जैविक नुकसान पहुँचाने की बाधाएँ उल्लेखनीय रूप से कम करता है।

कंपनी ने शीर्ष मालिकाना मॉडलों की तुलना में बाकी कमियों के बारे में भी स्पष्ट रूप से बताया है: शोध-स्तर का गणित, लंबे समय तक चलने वाली कोडिंग, मॉडल का स्वयं में सुधार और उन्नत विज़ुअल प्रश्नोत्तर।

Hy4, Tencent Cloud, OpenRouter और CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao तथा ima समेत Tencent के उत्पादों पर उपलब्ध है। API की कीमत preview जैसी ही है: प्रति दस लाख इनपुट टोकन $0.834, प्रति दस लाख आउटपुट टोकन $2.501, और कैश किए गए इनपुट के लिए $0.042। ओपन वेट और पूरा सिस्टम कार्ड जारी करने की योजना है; vLLM और SGLang समुदाय का समर्थन भी मिलेगा। अधिक तेज़ और सस्ता Hy4 flash भी आने वाला है।

वेट जारी होने तक इंतज़ार करने की ज़रूरत नहीं है। vega.chat पर Tencent Hy4 चुनें — इसे चार्ट से भरी PDF, जटिल UI प्रोटोटाइप या कई चरणों वाले कोडिंग कार्य पर आज़माएँ — या api.vega.chat के ज़रिए इसे अपने काम में जोड़ें।