Tencent libera Hy4 preview: open-source com 770 bilhões de parâmetros e 1 milhão de tokens de contexto

A Tencent abriu o código do Hy4 preview, seu novo modelo de linguagem de grande porte, com números de peso: 770 bilhões de parâmetros no total, dos quais apenas 49 bilhões são ativos por token, e uma janela de contexto que passa de 1 milhão de tokens. O modelo é distribuído sob licença Apache 2.0 — sem limite de usuários — e entra direto no topo da lista de modelos abertos.

O anúncio oficial da Tencent, de 28 de agosto, posiciona o Hy4 preview como um modelo “de próxima geração” construído para tarefas reais de produtividade, cobrindo programação, trabalho de escritório e pesquisa científica.

Por que o Hy4 importa

A arquitetura é de Mixture of Experts (MoE) com roteamento de especialistas: dos 770 bilhões de parâmetros, só uma fração é ativada a cada token processado — o que permite alta capacidade com custo de inferência mais enxuto. Em uma avaliação cega interna da Tencent, com 163 especialistas e 203 tarefas de engenharia, o Hy4 preview marcou 2,99 de 4,00, ficando à frente do GLM-5.3 (2,92) e do Kimi K3 (2,94).

O modelo está disponível gratuitamente por duas semanas no WorkBuddy e no CodeBuddy (o acesso gratuito ao Hy3 foi estendido até 30 de setembro). Também dá para testá-lo pelo Yuanbao e pelo ima, além da API via Tencent Cloud TokenHub e OpenRouter.

Foco em produtividade real

A Tencent destaca quatro frentes de uso:

• Engenharia de software: compreensão, planejamento, depuração e validação melhores em tarefas de desenvolvimento de contexto longo, com ganho também na qualidade visual e na interação do front-end;
• Escritório e análise: compreensão mais forte de ambientes de trabalho complexos e análise financeira aprimorada, com suporte ao fluxo completo de documentos, planilhas e apresentações;
• Jogos: o modelo consegue gerar um protótipo jogável a partir de um único pedido em linguagem natural e trabalha junto com engines de jogo;
• Ciência: melhor desempenho em áreas como simulação de dinâmica molecular, física da matéria condensada e matemática fundamental.

O modelo que melhora a si mesmo

Um detalhe chama atenção no comunicado: o Hy4 preview participou do próprio desenvolvimento. Pela primeira vez, o modelo entrou no loop de otimização automatizada de métodos de treinamento, estratégias de dados, frameworks de avaliação e operadores de baixo nível — propondo abordagens, rodando experimentos e iterando com os resultados.

Ele também analisou sozinho os gargalos do próprio sistema de inferência e fez múltiplas rodadas de otimização (fusão de operadores e otimização de comunicação), elevando o throughput de ponta a ponta em 31,8% em relação à linha de base.

Preço da API

A Tencent mantém a estratégia de custo agressivo: 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 para cache hits. Na prática, um modelo com contexto de 1 milhão de tokens e preço de entrada abaixo de US$ 1 por milhão coloca pressão direta nos modelos abertos concorrentes — inclusive os da família DeepSeek.

Minha opinião: o que mais me impressiona aqui não é o tamanho, é o loop de auto-melhoria — o modelo otimizando o próprio treinamento e a própria infraestrutura é um passo concreto em direção a modelos que evoluem sem depender só de equipes humanas. Fica o aviso: quem trabalha com IA precisa acompanhar de perto a fila de modelos abertos da Tencent.

Fonte: Tencent