Sind die Gewichte offen und kann ich Hy4 preview lokal ausführen?

Ja, die Gewichte sind auf Hugging Face unter tencent/Hy4-preview veröffentlicht. Der lokale Betrieb ist technisch möglich, aber die 770B Gesamtparameter erfordern eine umfangreiche Multi-GPU-Infrastruktur — prüfe vorab den VRAM-Leitfaden.

Was kostet Hy4 preview und wie groß ist das Kontextfenster?

Über die API kostet es $0,75 pro Million Eingabetoken und $2,25 pro Million Ausgabetoken, mit einem Kontextfenster von einer Million Token.

Wofür ist Hy4 preview eigentlich gebaut?

Tencent hat es für Codieragenten, komplexe Werkzeug-Workflows und mehrstufige Produktivitätsaufgaben entwickelt — Softwareentwicklung, Datenanalyse, Spieleentwicklung und wissenschaftliche Forschung — und nicht als allgemeines Chatmodell.

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29.4%

diese Woche

Hy4 preview

9358°

#llm #tencent #logik #programmieren #agenten #langer kontext

Modell ausführen

Angebote / Werbung

OpenRouter Terminal / API

Bezahlung pro Token

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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.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Hy4 preview ist ein 770B Mixture-of-Experts-Modell von Tencent, das pro Token 49B Parameter aktiviert und ein Kontextfenster von einer Million Token bietet. Das Training basiert auf realen professionellen Workflows — Softwareentwicklung, Finanzen, Spieleentwicklung, wissenschaftliche Forschung — statt generischer Benchmarks. Wenn du langfristige Agentenaufgaben ausführst oder ein Spitzenmodell mit offenen Gewichten suchst, ist dies ein ernstzunehmendes Modell.

Bekannt für

770B Gesamtparameter, 49B aktiv pro Token durch eine 256-Experten-MoE-Architektur.
Kontextfenster von einer Million Token für nachhaltige, mehrdateiige Workflows.
Eingebaute MTP-Schicht ermöglicht spekulatives Decoding für schnellere Inferenz.
Trainiert auf realen professionellen Aufgaben: Codierung, Finanzen, Spieleentwicklung, Forschung.
Offene Gewichte auf Hugging Face, unterstützt lokale oder selbstgehostete Nutzung.

Achte auf

770B Gesamtparameter bedeuten, dass Selbsthosting eine ernsthafte Multi-GPU-Infrastruktur erfordert; die meisten Nutzer werden eine API verwenden.
Gewichte sind offen, aber Lizenzbedingungen vor kommerzieller oder abgeleiteter Nutzung prüfen.
Mit $2,25/M Ausgabetoken ist es kein günstiges Modell; das sollte bei Agenten-Workflows mit langen Ausgaben berücksichtigt werden.

Am besten für

Programmieren

Agenten und Werkzeugnutzung

Logisches Denken

Langer Kontext

Lokal ausführbar

Prompts zum Ausprobieren

Mehrdatei-Refaktorierungsplan

Du hast einen Python-Webservice, der sich auf zwölf Dateien verteilt: Routen, Modelle, Services, Tests und eine Konfigurationsschicht. Das Team will von synchronem SQLAlchemy auf asynchrones SQLAlchemy 2.0 umsteigen, ohne die Tests zu brechen. Schreibe einen Schritt-für-Schritt-Migrationsplan, markiere alle Dateien, die geändert werden müssen, und entwerfe die aktualisierte Basismodellklasse.

Agenten-Werkzeuggerüst

Entwerfe eine minimale Agentenschleife in Python, die drei Werkzeuge nutzt: web_search(query), read_file(path) und write_file(path, content). Der Agent soll ein übergeordnetes Ziel annehmen, es in Teilaufgaben zerlegen, Werkzeuge nacheinander aufrufen und jedes Ergebnis vor dem Weitergehen prüfen. Zeige die vollständige Implementierung mit Fehlerbehandlung.

Finanzmodell aus unübersichtlichem Kontext

Hier sind drei Jahre Quartalszahlen zu Umsatz, Kosten und Mitarbeiterzahlen aus einer Tabelle mit inkonsistenter Formatierung. Bereinige die Daten, berechne die jährlichen Wachstumsraten und die operative Marge für jedes Quartal, identifiziere die zwei Quartale mit der stärksten Margenkompression und erkläre die wahrscheinlichen Ursachen anhand der Zahlen.

Vergleichen mit

Hy3
Modell mit offenen Gewichten
262,144 Token Kontext · $0.13/M Eingabe, $0.53/M Ausgabe
Hy3 preview
Modell mit offenen Gewichten
262,144 Token Kontext · $0.18/M Eingabe, $0.60/M Ausgabe
Hunyuan A13B Instruct
Modell mit offenen Gewichten
131,072 Token Kontext · $0.14/M Eingabe, $0.57/M Ausgabe
GPT-6 Luna
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $0.10/M Eingabe, $0.50/M Ausgabe

Mehr Textmodelle von tencent

Häufig gestellte Fragen

Sind die Gewichte offen und kann ich Hy4 preview lokal ausführen?: Ja, die Gewichte sind auf Hugging Face unter tencent/Hy4-preview veröffentlicht. Der lokale Betrieb ist technisch möglich, aber die 770B Gesamtparameter erfordern eine umfangreiche Multi-GPU-Infrastruktur — prüfe vorab den VRAM-Leitfaden.
Was kostet Hy4 preview und wie groß ist das Kontextfenster?: Über die API kostet es $0,75 pro Million Eingabetoken und $2,25 pro Million Ausgabetoken, mit einem Kontextfenster von einer Million Token.
Wofür ist Hy4 preview eigentlich gebaut?: Tencent hat es für Codieragenten, komplexe Werkzeug-Workflows und mehrstufige Produktivitätsaufgaben entwickelt — Softwareentwicklung, Datenanalyse, Spieleentwicklung und wissenschaftliche Forschung — und nicht als allgemeines Chatmodell.

Captain's Urteil
Ein ernstzunehmendes Spitzenmodell mit offenen Gewichten, gebaut für Agenten und langfristige Arbeit, nicht für gelegentliche Chats — die Infrastrukturkosten sind real.

Model Card auf Hugging Face

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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Updated Oct 22, 2026

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Also ranked: #3 Hottest Text / LLM model · #3 Hottest Text / LLM text model

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Beliebtheitstrend von Hy4 preview

Heat-Score seit 28 Aug 2026

Heat-Score

9,358°

Diese Woche

▲

29.4%

9,323° damals, 9,358° jetzt

Diesen Monat

▲

349%

9,159° damals, 9,358° jetzt

Vergangenes Jahr

n/a

Noch nicht veröffentlicht/erfasst

7,000°

Grundwert

Die Skala reicht von 0° bis 9.999°. Alles unterhalb von 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen: Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt auf dem Grundwert, und die Messungen füllen die Grade darüber. Der Grundwert sagt nichts über das Modell aus; nur die Grade darüber tun das und trennen ein Modell vom anderen.

+1,974°

OpenRouter Tokens

37,964,608,298,713 Tokens hat dieses Modell in den letzten 30 Tagen über OpenRouter verarbeitet, Eingaben und Antworten zusammen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download im Download-Zeitraum, insgesamt 3,796,460; die Tokens des letzten Tages fließen in die Adoptionsrate ein. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+384°

Verbreitungsrate

Etwa 133,694 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Abfragen der Quellen, nie geschätzt aus einem Durchschnitt über die gesamte Lebenszeit. Die Geschwindigkeit zählt ein Viertel des Download-Werts, sodass ein frischer Anstieg sichtbar wird, ohne dass ein eintägiger Spitzenwert jahrelange Nutzung übertrumpft.

Detaillierte Aufschlüsselung anzeigen

Jede Zahl auf dieser Seite kann überprüft werden. Der Heat-Score dieses Modells beträgt 9,358°, und hier wird er Schritt für Schritt aufgebaut, mit dem laufenden Gesamtwert nach jedem Schritt: der Grundwert, die Grad, die jede Quelle hinzufügt, der Bonus für die Art des Modells und was das Alter seiner Gewichte abzieht. Die Farben entsprechen den Bereichen der obigen Grafik. Das Glossar am Ende erklärt jeden Begriff.

1
Starte beim Grundwert.
Warum 7,000° und nicht null: Die Skala reicht von 0° bis 9.999°, und der Bereich unter 7,000° ist für Modelle reserviert, über die noch keine Quelle berichtet hat. Diese tragen dort eine Platzhalterzahl, damit die Listen vollständig bleiben und niemals über einem Modell mit Daten stehen. 7,000° ist der Punkt, an dem gemessene Daten beginnen. Ein Modell mit echten Daten, aber fast keinen Downloads, sitzt hier; alles, was folgt, ist Messung, und der Bereich über dem Grundwert enthält zehn zehnfache Schritte bei Downloads zu je 300°. Der Grundwert ist für jedes Modell gleich, er entscheidet also nichts; die Grade darüber tun das.
7,000°
laufende Summe
2
Füge die Downloads hinzu.
3,796,460 Download-Äquivalente insgesamt, von OpenRouter Tokens. Zehnmal die Downloads ergeben denselben 300°, also zählt die Größe, aber sie dominiert die Bewertung nie.
+1,974°
8,974°
laufende Summe
3
Füge die Verbreitungsrate hinzu.
Momentan etwa 133,694 Downloads pro Tag, gemessen zwischen zwei Messungen, mit einem Viertel der Gewichtung.
+384°
9,358°
laufende Summe
=
Der Heat-Score.
Wo dieses Modell auf jeder Liste dieser Seite steht. Nichts anderes beeinflusst ihn.
9,358°

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie sich die Beliebtheit dieses Modells im Vergleich zum Rest des Katalogs entwickelt hat: sein Wachstum bei Downloads, Likes und Nutzung in jedem Zeitraum, gemessen am typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum, mit dem Heat-Score zu diesem Zeitpunkt. Über dem typischen Wachstum bedeutet ein Anstieg, darunter ein Rückgang. Die Vergangenheit wird aus den heutigen Gesamtzahlen, dem ersten Tag des Modells und seiner gemessenen Download-Geschwindigkeit rekonstruiert, wenn zwei Messungen vorliegen; ein Modell, das zu Beginn eines Zeitraums nicht existierte, zeigt n/a an.

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