Tencent Hy4: visão, uso do computador e pesos abertos

O Tencent Hy4 foi lançado. O novo modelo adiciona, pela primeira vez, percepção visual e uso do computador à família Hy, e a Tencent o posiciona entre os modelos de pesos abertos mais fortes. Você já pode testá-lo: selecione Tencent Hy4 no seletor de modelos do vega.chat — ele funciona nos modos de chat e código com entrada de imagens — ou acesse-o pela api.vega.chat, compatível com OpenRouter.

O Hy4 vem depois do Hy4 preview, lançado no fim de agosto, com pré-treinamento e pós-treinamento ampliados. O anúncio de 4 de novembro destaca o desenvolvimento de software e jogos, finanças e trabalho de escritório, pesquisa científica e assistência pessoal. Todos os números abaixo são resultados divulgados pela própria Tencent.

O gráfico principal compara o Hy4 com GLM-5.3, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Kimi K3.1 Pro, GPT 6.1 Sol e Claude Opus 5.5 em 11 grupos de benchmarks, que abrangem programação com agentes, pesquisa com agentes, tarefas de escritório, STEM, pesquisa em IA, uso do computador e trabalho multimodal.

Visão e uso do computador

O Hy4 é o primeiro modelo Hy capaz de enxergar. Ele lida com inspeção detalhada de imagens e interpretação de gráficos complexos, combinando percepção com raciocínio e uso de ferramentas. A demonstração da Tencent: localizar um componente de telhado com cerca de dois metros de largura em uma imagem aérea de 2,8 gigapixels.

Essa é a diferença que vale a pena testar: não apenas descrever uma imagem, mas encontrar nela o detalhe que importa. Gráficos, capturas de tela e documentos visuais densos são bons materiais para um primeiro teste.

O uso do computador também é uma novidade. O Hy4 opera em interfaces de linha de comando e gráficas, com treinamento específico em Blender, CAD e fluxos de trabalho que envolvem vários aplicativos.

Desenvolvimento de interfaces e jogos

Para o desenvolvimento de interfaces, a Tencent otimizou o Hy4 para interações complexas com a interface, lógica de negócios, gerenciamento de estado e integração full-stack — buscando criar interfaces que funcionem, e não apenas pareçam bem-acabadas.

O desenvolvimento de jogos recebeu atenção especial: dados de treinamento e avaliações foram elaborados com profissionais do Tencent Interactive Entertainment Group, abrangendo implementação de recursos, lógica de jogo, acompanhamento do estado, pipelines de recursos e multijogador. Entre os mecanismos compatíveis estão Unreal, Unity e Godot. A Tencent relata ganhos de 19,1% no GameDev e 9,8% no GameLogic em relação ao Hy4 preview.

A demonstração em destaque é uma mesa de areia digital "Tencent Penguin Island": uma cena offline e autocontida em Three.js 0.184.0, com controles de órbita, exploração em primeira e terceira pessoa, um avatar de pinguim, controles de clima e de dia e noite, minimapa e cortes dos andares. Uma boa forma de testar isso no modo de código da VEGA: peça ao Hy4 um protótipo interativo e, em seguida, solicite mudanças que ponham à prova o gerenciamento de estado.

Finanças e fluxos de trabalho de escritório

A Tencent criou milhares de espaços de trabalho financeiros realistas e avaliou o Hy4 com 213 profissionais de finanças — 153 deles de instituições de destaque, e mais de 70% com pelo menos cinco anos de experiência.

Em 579 tarefas financeiras reais, o Hy4 ocupa o primeiro lugar entre os modelos de pesos abertos avaliados: 3,04, contra 2,97 do DeepSeek-V4.1-Flash-1017 e 2,68 tanto do Kimi K3.1 Pro quanto do GLM-5.3. No IRAB, benchmark da RabyteTech para agentes de pesquisa de investimentos (101 tarefas), o Hy4 obteve 61,63 pontos no total — 12,03 pontos acima do Hy4 preview. A taxa de alucinação reportada caiu de 15,76% para 5,45%, e os erros especulativos diminuíram de 23,1% para 5,6%.

A demonstração de escritório combina um modelo financeiro da Tesla em Excel com um relatório em PDF correspondente da HY RESEARCH — com cada número rastreável e a lógica de avaliação apresentada —, produzidos com as ferramentas global-equity-research e neodata. O Hy4 também edita em conjunto arquivos Word, Excel e PowerPoint em tempo real; segundo a Manus, sua taxa de conclusão de tarefas de criação e edição de documentos fica perto de 97%. Para IA integrada a fluxos de trabalho com documentos, conheça também o OfficeVEGA.

Pesquisa científica e IA que se aprimora

No TenureTrail — benchmark interno da Tencent com 123 tarefas de pesquisa em sete disciplinas —, o Hy4 ocupa o primeiro lugar entre os modelos de pesos abertos. Seus pontos fortes destacados são: construção matemática, modelagem física, ciências da Terra, engenharia de sistemas e tomada de decisões socioeconômicas.

O aspecto mais incomum: em conjunto com o ambiente Hyra 2.0, o Hy4 otimizou a infraestrutura interna de pré-treinamento da Tencent para modelos menores que compartilham sua arquitetura e, em seguida, treinou autonomamente uma variante que superou a referência oficial Jev em vários benchmarks. É um resultado experimental delimitado, mas um passo concreto rumo ao autoaperfeiçoamento recursivo.

Dois modelos de base desenvolvidos em conjunto pelo Hy4 e pelo Hyra 2.0 serão disponibilizados em código aberto: HyCell, para representação de célula única, e HyPDE, para modelagem de campos físicos. A demonstração acima mostra um embrião de camundongo em 3D, reconstruído a partir de sete milhões de células em 1,5 hora, em uma única máquina.

Resultados em assistentes e produtos

Por meio do WorkBuddy e do WeCom, o Hy4 se integra ao contexto do trabalho cotidiano — histórico de conversas, e-mails, documentos, calendários e notas de reunião — para acompanhar o histórico de projetos, destacar ações a realizar, preparar resumos de reuniões e sinalizar prazos. Na avaliação do WorkBuddy: pontuação média de 83,18 e taxa de aprovação de 96,15%, além do primeiro lugar entre os modelos chineses em 9 de 12 cenários. No Yuanbao, a pontuação geral subiu de 65,25 para 72,53, e a conclusão de tarefas por agentes multimodais aumentou 36,8%.

Outros números divulgados: a precisão em tarefas de configuração de Honor of Kings subiu de 91,74% para 97,28% (99,32% após a autoverificação do agente); a satisfação dos usuários do QQ aumentou de 90,11% para 93,10% em mais de 40 cenários; e a plataforma de pesquisa de investimentos Comein empata o Hy4 com o Claude Opus 5.5 na segunda posição geral — com o primeiro lugar, 75,4 pontos, em consultas de dados.

Segurança, preços e lançamento dos pesos abertos

A Tencent restringiu os dados de treinamento em cibersegurança a materiais defensivos — geração de provas de conceito e correção de vulnerabilidades —, filtrando o conteúdo ofensivo. Auditorias de red team feitas pelo Tencent Xuanwu Lab e pelo Keen Security Lab não relatam risco elevado em tarefas ofensivas. No Hy-BioExperimentBench, o modelo obteve 30,4/100; segundo a Tencent, não foram encontradas evidências de que o Hy4 reduza significativamente as barreiras para causar danos biológicos.

A empresa também é transparente sobre as lacunas que ainda existem em relação aos principais modelos proprietários: matemática em nível de pesquisa, programação de longo horizonte, autoaperfeiçoamento de modelos e resposta avançada a perguntas visuais.

O Hy4 está disponível pela Tencent Cloud, OpenRouter e por produtos da Tencent, incluindo CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao e ima. Os preços da API não mudaram desde o preview: US$ 0,834 por milhão de tokens de entrada, US$ 2,501 por milhão de tokens de saída e US$ 0,042 por milhão de tokens de entrada em cache. A abertura dos pesos e a publicação de um cartão de sistema completo estão previstas, com suporte da comunidade para vLLM e SGLang; uma versão Hy4 flash, mais rápida e barata, está a caminho.

Você não precisa esperar pelos pesos. Selecione Tencent Hy4 no vega.chat — experimente com um PDF cheio de gráficos, um protótipo de interface complexo ou uma tarefa de programação com várias etapas — ou integre-o pela api.vega.chat.