Tencent Hy4 출시: 비전·컴퓨터 사용, 오픈 웨이트 공개 예정

Tencent Hy4가 출시됐습니다. 새 모델은 Hy 제품군 최초로 비전 인식과 컴퓨터 사용 기능을 추가했으며, Tencent는 이를 가장 강력한 오픈 웨이트 모델 중 하나로 소개합니다. 지금 바로 사용해 보세요. vega.chat의 모델 선택기에서 Tencent Hy4를 고르면 이미지 입력을 지원하는 채팅 및 코드 모드에서 쓸 수 있습니다. OpenRouter 호환 api.vega.chat을 통해 호출할 수도 있습니다.

Hy4는 8월 말 공개된 Hy4 프리뷰에 이어 사전 학습과 사후 학습을 확대한 모델입니다. 11월 4일 발표에서는 소프트웨어 및 게임 개발, 금융 및 사무 업무, 과학 연구, 개인 비서를 주요 활용 분야로 제시했습니다. 아래 수치는 모두 Tencent가 자체적으로 보고한 결과입니다.

요약 차트는 에이전트 코딩, 에이전트 검색, 업무 작업, STEM, AI 연구, 컴퓨터 사용, 멀티모달 작업 등을 포함한 11개 벤치마크 그룹에서 Hy4를 GLM-5.3, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Kimi K3.1 Pro, GPT 6.1 Sol, Claude Opus 5.5와 비교합니다.

비전과 컴퓨터 사용

Hy4는 시각 정보를 처리하는 첫 번째 Hy 모델입니다. 세밀한 이미지 분석과 복잡한 차트 해석을 수행하며, 인식 능력을 추론 및 도구 사용과 결합합니다. Tencent가 공개한 데모에서는 28억 픽셀 항공 이미지 안에서 폭이 약 2미터인 옥상 구조물을 찾아냅니다.

테스트해 볼 만한 차이는 단순히 사진을 설명하는 게 아니라, 그 안에서 중요한 세부 정보를 찾아내는 능력입니다. 차트, 스크린샷, 정보가 빽빽한 시각 문서로 먼저 시험해 보기 좋습니다.

컴퓨터 사용 기능도 새롭게 추가됐습니다. Hy4는 명령줄 및 그래픽 인터페이스를 모두 다루며, Blender, CAD, 여러 애플리케이션을 오가는 작업 흐름에 초점을 맞춰 학습했습니다.

프런트엔드 및 게임 개발

프런트엔드 작업에서 Tencent는 복잡한 UI 상호작용, 비즈니스 로직, 상태 관리, 풀스택 통합에 맞춰 Hy4를 최적화했습니다. 보기 좋은 데 그치지 않고 실제로 작동하는 인터페이스를 구현하는 것이 목표입니다.

게임 개발에도 특별히 공을 들였습니다. Tencent Interactive Entertainment Group의 전문가들과 함께 기능 구현, 게임플레이 로직, 상태 추적, 에셋 파이프라인, 멀티플레이어를 다루는 학습 데이터와 평가를 구축했습니다. 지원 엔진은 Unreal, Unity, Godot입니다. Tencent에 따르면 Hy4 preview보다 GameDev에서 19.1%, GameLogic에서 9.8% 성능이 향상됐습니다.

시연용 데모는 "Tencent Penguin Island" 디지털 샌드 테이블입니다. 오프라인에서 실행되는 독립형 Three.js 0.184.0 장면으로, 궤도 컨트롤, 1인칭 및 3인칭 탐험, 펭귄 아바타, 날씨 및 주야간 조절, 미니맵, 층별 단면 보기 기능을 갖췄습니다. VEGA의 코드 모드에서 테스트하기 좋은 방법은 Hy4에 인터랙티브 프로토타입을 요청한 다음, 상태 관리에 부담을 주는 변경 사항을 계속 요청하는 것입니다.

금융 및 사무 업무 흐름

Tencent는 현실적인 금융 업무 공간 수천 개를 구축하고 금융 전문가 213명과 함께 Hy4를 평가했습니다. 이 가운데 153명은 주요 기관 소속이었고, 70% 이상이 5년 이상의 경력을 보유했습니다.

실제 금융 업무 579개를 평가한 결과, Hy4는 평가 대상 오픈 웨이트 모델 가운데 1위를 기록했습니다. 점수는 3.04로, DeepSeek-V4.1-Flash-1017의 2.97, Kimi K3.1 Pro와 GLM-5.3의 2.68보다 높았습니다. 투자 리서치 에이전트를 위한 RabyteTech의 IRAB 벤치마크(업무 101개)에서 Hy4는 종합 61.63점으로 Hy4 preview보다 12.03점 높았습니다. 보고된 환각률은 15.76%에서 5.45%로 낮아졌고, 추측에 따른 오류는 23.1%에서 5.6%로 줄었습니다.

사무 업무 데모는 Tesla Excel 재무 모델과 이에 맞춘 HY RESEARCH PDF 보고서를 함께 생성합니다. 모든 수치를 추적할 수 있고 가치 평가 논리도 제시되며, global-equity-research 및 neodata 도구를 사용합니다. Hy4는 Word, Excel, PowerPoint 파일을 실시간으로 공동 편집할 수도 있습니다. Manus에 따르면 문서 작성 및 편집 작업의 완료율은 약 97%입니다. 문서 작업 흐름에 AI를 활용하고 싶다면 OfficeVEGA도 살펴보세요.

과학 연구와 스스로 개선하는 AI

Tencent 내부 벤치마크인 TenureTrail은 7개 학문 분야의 연구 과제 123개로 구성됩니다. Hy4는 이 벤치마크에서 오픈 웨이트 모델 가운데 1위를 기록했습니다. 특히 수학적 구성, 물리 모델링, 지구과학, 시스템 공학, 사회경제적 의사결정에서 강점을 보였습니다.

더 이례적인 점은 Hyra 2.0 하네스와 함께 Hy4가 자체 아키텍처를 공유하는 소형 모델을 위한 Tencent 내부 사전 학습 인프라를 최적화한 뒤, 공식 Jev 기준 모델보다 여러 벤치마크에서 우수한 변형 모델을 자율적으로 학습했다는 것입니다. 범위가 제한된 실험 결과이지만, 재귀적 자기 개선을 향한 구체적인 진전입니다.

Hy4와 Hyra 2.0이 공동 개발한 파운데이션 모델 두 가지가 오픈 소스로 공개될 예정입니다. 단일 세포 표현을 위한 HyCell과 물리장 모델링을 위한 HyPDE입니다. 위 데모는 단일 머신에서 1.5시간 동안 700만 개 세포를 바탕으로 재구성한 3D 생쥐 배아입니다.

어시스턴트 및 제품 성과

WorkBuddy와 WeCom을 통해 Hy4는 채팅 기록, 이메일, 문서, 캘린더, 회의록 등 일상 업무 맥락을 활용합니다. 프로젝트 이력을 추적하고, 실행 항목을 찾아내며, 회의 요약 자료를 준비하고, 마감일을 알려줍니다. WorkBuddy 평가 결과는 평균 83.18점, 통과율 96.15%였으며, 12개 시나리오 중 9개에서 중국 모델 가운데 1위를 차지했습니다. Yuanbao의 종합 점수는 65.25에서 72.53으로 올랐고, 멀티모달 에이전트의 업무 완료율은 36.8% 상승했습니다.

그 밖에 공개된 수치는 다음과 같습니다. Honor of Kings의 설정 작업 정확도는 91.74%에서 97.28%로 상승했고(에이전트 자체 검증 후 99.32%), QQ 사용자 만족도는 40개 이상의 시나리오에서 90.11%에서 93.10%로 높아졌습니다. 투자 리서치 플랫폼 Comein에서는 Hy4가 Claude Opus 5.5와 함께 전체 2위를 기록했으며, 데이터 질의에서는 75.4점으로 1위를 차지했습니다.

안전성, 가격, 오픈 소스 공개

Tencent는 사이버 보안 학습 데이터를 개념 증명 코드 생성 및 취약점 패치 등 방어적 자료로 제한하고, 공격적 콘텐츠는 걸러냈습니다. Tencent Xuanwu Lab과 Keen Security Lab의 레드팀 감사 결과, 공격 과제에 대한 위험이 높아지지 않은 것으로 나타났습니다. Hy-BioExperimentBench에서 모델은 30.4/100점을 기록했으며, Tencent는 Hy4가 생물학적 위해를 일으키는 장벽을 실질적으로 낮춘다는 증거를 찾지 못했다고 밝혔습니다.

Tencent는 최상위 폐쇄형 모델과 비교해 여전히 부족한 부분도 솔직히 공개했습니다. 연구 수준의 수학, 장기 코딩 작업, 모델 자체 개선, 고급 시각 질의응답이 이에 해당합니다.

Hy4는 Tencent Cloud, OpenRouter 및 CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao, ima 등 Tencent 제품에서 사용할 수 있습니다. API 가격은 프리뷰와 동일합니다. 입력 토큰 100만 개당 $0.834, 출력 토큰 100만 개당 $2.501, 캐시 입력 $0.042입니다. 전체 시스템 카드와 함께 오픈 웨이트를 공개할 예정이며, 커뮤니티에서 vLLM과 SGLang을 지원합니다. 더 빠르고 저렴한 Hy4 flash도 출시될 예정입니다.

가중치 공개를 기다릴 필요는 없습니다. vega.chat에서 Tencent Hy4를 선택해 차트가 많은 PDF, 복잡한 UI 프로토타입, 여러 단계로 이뤄진 코딩 작업에 사용해 보거나 api.vega.chat을 통해 연동하세요.