Hy4 preview
9358°
এই মডেল চালান
অফার / বিজ্ঞাপন
Tencent | 1,048,576 token context | $0.83/M input, $2.50/M output. Tencent: Hy4 preview is a mixture-of-experts model from Tencent, with 49B active parameters out of 770B total. It is designed for coding agents, complex tool-use workflows, and productivity tasks that require planning, context continuity, and sustained multi-step execution.
এই মডেলের গাইড
ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা লোকাল LLM (অক্টোবর ২০২৬): প্রতিটি কাজের জন্য সঠিক ওপেন মডেল
লোকাল AI এর জন্য আসলে কত VRAM দরকার?
ওপেন ওয়েটস বনাম ওপেন সোর্স বনাম শুধুমাত্র API: আপনি আসলে কী করতে পারবেন
GGUF ফাইল কী? কোয়ান্টাইজড মডেল ব্যাখ্যা (Q4, Q8, fp8, NF4)
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
Hy4 preview হল Tencent-এর একটি ৭৭০ বিলিয়ন মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস মডেল, যা প্রতি টোকেনে ৪৯ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় করে এবং এক মিলিয়ন টোকেনের কন্টেক্সট উইন্ডো রয়েছে। এর প্রশিক্ষণ বাস্তব পেশাদার ওয়ার্কফ্লো যেমন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, ফাইন্যান্স, গেম ডেভেলপমেন্ট, বৈজ্ঞানিক গবেষণার উপর ভিত্তি করে তৈরি, সাধারণ বেঞ্চমার্ক নয়। আপনি যদি দীর্ঘমেয়াদী এজেন্টিক টাস্ক চালান বা একটি ফ্রন্টিয়ার-শ্রেণীর ওপেন-ওয়েটস মডেল চান, এটি গুরুত্ব সহকারে মূল্যায়ন করার মতো।
পরিচিত
- ৭৭০B মোট প্যারামিটার, ২৫৬-এক্সপার্ট MoE আর্কিটেকচারের মাধ্যমে প্রতি টোকেনে ৪৯B সক্রিয়।
- দীর্ঘমেয়াদী, মাল্টি-ফাইল ওয়ার্কফ্লোর জন্য এক মিলিয়ন টোকেন কন্টেক্সট উইন্ডো।
- বিল্ট-ইন MTP লেয়ার দ্রুত ইনফারেন্সের জন্য স্পেকুলেটিভ ডিকোডিং সক্ষম করে।
- বাস্তব পেশাদার কাজের উপর প্রশিক্ষিত: কোডিং, ফাইন্যান্স, গেম ডেভ, গবেষণা।
- Hugging Face-এ ওপেন ওয়েটস উপলব্ধ, লোকাল বা স্ব-হোস্টেড ডিপ্লয়মেন্ট সমর্থন করে।
সতর্ক থাকুন
- ৭৭০B মোট প্যারামিটার থাকার কারণে স্ব-হোস্টিংয়ের জন্য শক্তিশালী মাল্টি-GPU অবকাঠামো প্রয়োজন; বেশিরভাগ ব্যবহারকারী API ব্যবহার করবেন।
- ওয়েটস ওপেন হলেও বাণিজ্যিক বা ডেরিভেটিভ ব্যবহারের আগে লাইসেন্স শর্তাবলী পরীক্ষা করুন।
- প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $2.25, এটি বাজেট পছন্দ নয়; দীর্ঘ আউটপুট সহ এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লোতে খরচ বিবেচনা করুন।
চেষ্টা করার প্রম্পটস
মাল্টি-ফাইল রিফ্যাক্টর পরিকল্পনা
আপনার কাছে একটি Python ওয়েব সার্ভিস আছে যা বারোটি ফাইলে বিভক্ত: routes, models, services, tests, এবং একটি config লেয়ার। দলটি synchronous SQLAlchemy থেকে async SQLAlchemy 2.0 এ মাইগ্রেট করতে চায় টেস্ট স্যুট ভাঙা ছাড়াই। ধাপে ধাপে মাইগ্রেশন পরিকল্পনা লিখুন, প্রতিটি পরিবর্তন প্রয়োজন ফাইল চিহ্নিত করুন, এবং আপডেটেড বেস মডেল ক্লাসের খসড়া তৈরি করুন।
এজেন্টিক টুল-ব্যবহার কাঠামো
Python-এ একটি ন্যূনতম এজেন্ট লুপ ডিজাইন করুন যা তিনটি টুল ব্যবহার করে: web_search(query), read_file(path), এবং write_file(path, content)। এজেন্ট একটি উচ্চ-স্তরের লক্ষ্য গ্রহণ করবে, সেটিকে উপ-টাস্কে ভাগ করবে, টুলগুলো ক্রমান্বয়ে কল করবে, এবং প্রতিটি ফলাফল যাচাই করবে। সম্পূর্ণ ইমপ্লিমেন্টেশন দেখান ত্রুটি হ্যান্ডলিং সহ।
অগোছালো কন্টেক্সট থেকে আর্থিক মডেল
আমি তিন বছরের ত্রৈমাসিক রাজস্ব, খরচ এবং কর্মী সংখ্যা ডেটা পেস্ট করছি যা স্প্রেডশীট থেকে এসেছে কিন্তু ফরম্যাটিং অসঙ্গতিপূর্ণ। ডেটা পরিষ্কার করুন, YoY বৃদ্ধির হার এবং অপারেটিং মার্জিন হিসাব করুন প্রতিটি ত্রৈমাসিকে, সবচেয়ে বেশি মার্জিন সংকোচন যেসব দুইটি ত্রৈমাসিক তা চিহ্নিত করুন, এবং শুধুমাত্র সংখ্যার ভিত্তিতে সম্ভাব্য কারণ ব্যাখ্যা করুন।
তুলনা করুন
- Hy3ওপেন-ওয়েটস মডেল262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.13/M ইনপুট, $0.53/M আউটপুট
- Hy3 previewওপেন-ওয়েটস মডেল262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.18/M ইনপুট, $0.60/M আউটপুট
- Hunyuan A13B Instructওপেন-ওয়েটস মডেল131,072 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.14/M ইনপুট, $0.57/M আউটপুট
- GPT-6 Lunaশুধুমাত্র API মডেল1,050,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.10/M ইনপুট, $0.50/M আউটপুট
tencent থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- Hy4 preview কি লোকালি চালানো যাবে?
- হ্যাঁ, ওয়েটস Hugging Face-এ tencent/Hy4-preview এ প্রকাশিত। লোকালি চালানো প্রযুক্তিগতভাবে সম্ভব কিন্তু ৭৭০B মোট প্যারামিটার থাকার কারণে শক্তিশালী মাল্টি-GPU অবকাঠামো প্রয়োজন — শুরু করার আগে VRAM গাইড দেখুন।
- Hy4 preview এর দাম কত এবং এর কন্টেক্সট সীমা কত?
- API এর মাধ্যমে প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.75 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $2.25, কন্টেক্সট উইন্ডো এক মিলিয়ন টোকেন।
- Hy4 preview আসলে কী জন্য তৈরি?
- Tencent এটি কোডিং এজেন্ট, জটিল টুল-ব্যবহার ওয়ার্কফ্লো, এবং মাল্টি-স্টেপ প্রোডাক্টিভিটি টাস্কের জন্য ডিজাইন করেছে — সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেটা বিশ্লেষণ, গেম ডেভেলপমেন্ট, এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণার জন্য — সাধারণ চ্যাট মডেল নয়।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তএকটি গুরুতর ওপেন-ওয়েটস ফ্রন্টিয়ার মডেল যা এজেন্ট এবং দীর্ঘমেয়াদী কাজের জন্য তৈরি, সাধারণ চ্যাটের জন্য নয় — অবকাঠামোর খরচ বাস্তব।
Hugging Face এ মডেল কার্ড
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #3 Hottest Text / LLM model · #3 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Hy4 preview জনপ্রিয়তার প্রবণতা
28 Aug 2026 থেকে হিট স্কোর
হিট স্কোর
9,358°
এই সপ্তাহ
▲
29.4%
9,323° তখন, 9,358° এখন
এই মাস
▲
349%
9,159° তখন, 9,358° এখন
গত বছর
n/a
এখনো প্রকাশ বা ট্র্যাক করা হয়নি
7,000°
ফ্লোর
স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে। 7,000° এর নিচের সবকিছু সেই মডেলগুলোর জন্য রাখা হয়েছে যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়: বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল ফ্লোরে থাকে, এবং পরিমাপগুলো তার উপরে ডিগ্রি পূরণ করে। ফ্লোর মডেল সম্পর্কে কিছু বলে না; শুধুমাত্র তার উপরের ডিগ্রিগুলো বলে, আর সেগুলোই এক মডেলকে অন্য থেকে আলাদা করে।
+1,974°
OpenRouter টোকেন
এই মডেলটি শেষ ৩০ দিনে OpenRouter এর মাধ্যমে 37,964,608,298,713 টোকেন প্রক্রিয়াজাত করেছে, প্রম্পট এবং উত্তর মিলিয়ে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়, মোট 3,796,460; শেষ দিনের টোকেন গ্রহণের হারে যোগ হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
+384°
গ্রহণের হার
প্রায় 133,694 ডাউনলোড প্রতিদিন, উৎসের দুইটি রিডিংয়ের মধ্যে মাপা, জীবনকাল গড় থেকে অনুমান নয়। গতি ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন রাখে, তাই নতুন স্ফুরণ দেখায় কিন্তু এক দিনের স্পাইক বছরের ব্যবহারের থেকে উপরে রাখে না।
বিস্তারিত বিশ্লেষণ দেখাও
এই সাইটের প্রতিটি নম্বর যাচাই করা যায়। এই মডেলের হিট স্কোর 9,358°, এবং এখানে এটি এক এক উপাদান যোগ করে তৈরি হয়েছে, প্রতিটি যোগের পর মোট স্কোর দেখানো হয়েছে: ফ্লোর, প্রতিটি উৎস কত ডিগ্রি যোগ করে, মডেলের ধরনের জন্য বোনাস এবং ওজনের বয়স যা কমিয়ে দেয়। রঙগুলো উপরের চার্টের ব্যান্ড। শেষে গ্লসারি প্রতিটি শব্দের অর্থ ব্যাখ্যা করে।
- 1ফ্লোর থেকে শুরু করো।কেন 7,000° এবং শূন্য নয়: স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে, এবং 7,000° এর নিচের অংশ সেই মডেলগুলোর জন্য সংরক্ষিত যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে এবং তথ্যসহ মডেলের থেকে কখনো উপরে না উঠে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়। বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল এখানে থাকে; পরবর্তী সবকিছু পরিমাপ, এবং ফ্লোরের উপরে দশটি দশগুণ ধাপ ডাউনলোডে থাকে, প্রতিটি 300°। ফ্লোর সব মডেলের জন্য একই, তাই এটি কিছু নির্ধারণ করে না; তার উপরের ডিগ্রিগুলো নির্ধারণ করে।7,000°চলমান মোট
- 2ডাউনলোড যোগ করুন।মোট 3,796,460 ডাউনলোড-সমতুল্য, OpenRouter টোকেন থেকে। ডাউনলোড দশ গুণ বাড়ালে একই 300° যোগ হয়, তাই সাইজ গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু কখনো স্কোর ছাড়িয়ে যায় না।+1,974°8,974°চলমান মোট
- 3গ্রহণের হার যোগ করো।এখন প্রায় 133,694 ডাউনলোড প্রতিদিন, দুই রিডিংয়ের মধ্যে মাপা হয়েছে, ওজনের এক চতুর্থাংশ।+384°9,358°চলমান মোট
- =হিট স্কোর।এই মডেল সাইটের প্রতিটি তালিকায় কোথায় আছে। আর কিছুই এটা পরিবর্তন করে না।9,358°
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
এই মডেলের জনপ্রিয়তা ক্যাটালগের বাকি অংশের তুলনায় কেমন পরিবর্তিত হয়েছে: প্রতিটি সময়কালে ডাউনলোড, লাইক এবং ব্যবহারের বৃদ্ধি, একই সময়কালের জন্য সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে, এবং সেই সময়ের হিট স্কোর। সাধারণ বৃদ্ধির উপরে থাকলে তা বৃদ্ধি, নিচে থাকলে পতন বোঝায়। অতীত আজকের মোট থেকে পুনর্গঠিত, মডেলের প্রথম দিন এবং যেখানে দুইটি রিডিং আছে সেখানে ডাউনলোডের গতি মাপা হয়েছে; একটি মডেল যা সময়কালের শুরুতে ছিল না তা n/a দেখায়।
Hy4 preview হলো Text / LLM ফ্যামিলির একটি টেক্সট মডেল, যা ModelTrends.ai-তে তালিকাভুক্ত; এটি ওপেন সোর্স AI ছবি, ভিডিও ও টেক্সট মডেলের একটি শুধু-পড়ার ক্যাটালগ। অন্য Text / LLM মডেলের সাথে তুলনা করুন আর হিট স্কোর দেখে ট্রেন্ড বুঝুন।
মডেল ফ্যামিলি অনুযায়ী দেখুন
Text / LLM মডেল
434
Anima মডেল
528
Chroma মডেল
19
Fibo মডেল
2
Flux মডেল
1,496
Flux 2 / Klein মডেল
1,239
Flux 3 মডেল
3
Moss মডেল
3
Iris মডেল
1
MiniMax H3 মডেল
364
Hunyuan মডেল
204
Ideogram মডেল
20
Krea2 মডেল
717
Qwen মডেল
20
Qwen2 মডেল
47
Ltx2 মডেল
153