Hy4 preview
9358°
Запустить модель
Предложения / Реклама
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.
Руководства по этой модели
Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы
Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?
Открытые веса, открытый исходный код и только API: что тебе действительно разрешено делать
Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)
Заметки капитана
Заметки от 2026-10-13
Hy4 preview — модель mixture-of-experts с 770 млрд параметров от Tencent, активирующая 49 млрд параметров на токен, с окном контекста в миллион токенов. Обучение строилось вокруг реальных профессиональных рабочих процессов — программирование, финансы, разработка игр, научные исследования — а не на общих бенчмарках. Если вы запускаете задачи с долгосрочными агентами или нуждаетесь в передовой модели с открытыми весами, её стоит серьёзно рассмотреть.
Известен
- 770 млрд параметров всего, 49 млрд активных на токен через архитектуру MoE с 256 экспертами.
- Окно контекста в миллион токенов для длительных рабочих процессов с множеством файлов.
- Встроенный слой MTP обеспечивает спекулятивное декодирование для ускорения вывода.
- Обучена на реальных профессиональных задачах: кодирование, финансы, разработка игр, исследования.
- Открытые веса доступны на Hugging Face, поддерживают локальный и самостоятельный хостинг.
Остерегайтесь
- 770 млрд параметров требуют серьёзной инфраструктуры с несколькими GPU для самостоятельного хостинга; большинство пользователей будут использовать API.
- Веса открыты, но перед коммерческим или производным использованием проверьте лицензионные условия.
- При цене $2.25 за миллион выходных токенов это не бюджетный вариант; учитывайте это в агентских задачах с длинным выводом.
Лучше всего подходит для
Подсказки для проб
План рефакторинга с несколькими файлами
У вас есть Python-веб-сервис, разбитый на двенадцать файлов: маршруты, модели, сервисы, тесты и слой конфигурации. Команда хочет перейти с синхронного SQLAlchemy на async SQLAlchemy 2.0 без поломки тестов. Напишите поэтапный план миграции, отметьте все файлы, требующие изменений, и составьте обновлённый базовый класс модели.
Каркас для использования инструментов агентом
Спроектируйте минимальный агентский цикл на Python с тремя инструментами: web_search(query), read_file(path) и write_file(path, content). Агент должен принимать высокоуровневую цель, разбивать её на подзадачи, вызывать инструменты последовательно и проверять каждый результат перед переходом к следующему. Покажите полную реализацию с обработкой ошибок.
Финансовая модель из неструктурированного контекста
Вот три года квартальных данных по выручке, затратам и численности персонала, скопированных из таблицы с разным форматированием. Очистите данные, рассчитайте годовые темпы роста и операционную маржу для каждого квартала, определите два квартала с самым резким сжатием маржи и объясните вероятные причины, исходя только из чисел.
Сравнить с
- Hy3Модель с открытыми весамиконтекст из 262,144 токенов · $0.13/M вход, $0.53/M выход
- Hy3 previewМодель с открытыми весамиконтекст из 262,144 токенов · $0.18/M вход, $0.60/M выход
- Hunyuan A13B InstructМодель с открытыми весамиконтекст из 131,072 токенов · $0.14/M вход, $0.57/M выход
- GPT-6 LunaМодель только с APIконтекст из 1,050,000 токенов · $0.10/M вход, $0.50/M выход
Больше текстовых моделей от tencent
Часто задаваемые вопросы
- Открыты ли веса и могу ли я запустить Hy4 preview локально?
- Да, веса опубликованы на Hugging Face по адресу tencent/Hy4-preview. Локальный запуск технически возможен, но 770 млрд параметров требуют серьёзной инфраструктуры с несколькими GPU — перед началом ознакомьтесь с руководством по VRAM.
- Сколько стоит Hy4 preview и какой у неё лимит контекста?
- Через API цена составляет $0.75 за миллион входных токенов и $2.25 за миллион выходных, с окном контекста в миллион токенов.
- Для чего на самом деле создан Hy4 preview?
- Tencent разработала её для агентов по кодированию, сложных рабочих процессов с использованием инструментов и многошаговых задач продуктивности — программирование, анализ данных, разработка игр и научные исследования — а не как универсальную чат-модель.
Вердикт капитанаСерьёзная передовая модель с открытыми весами, созданная для агентов и долгосрочной работы, а не для случайного общения — стоимость инфраструктуры ощутима.
Карточка модели на Hugging Face
Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.
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
Тренд популярности Hy4 preview
Показатель популярности с 28 Aug 2026
Индекс популярности
9,358°
Эта неделя
▲
29.4%
9,323° тогда, 9,358° сейчас
Этот месяц
▲
349%
9,159° тогда, 9,358° сейчас
Прошлый год
n/a
Еще не выпущено/не отслеживается
7,000°
Базовый уровень
Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.
+1,974°
Токены OpenRouter
37,964,608,298,713 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 3,796,460; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+384°
Темп внедрения
Около 133,694 скачиваний в день, измеряется между двумя замерами источников, не считается по среднему за всё время. Скорость считается как четверть от общего показателя скачиваний, чтобы свежий всплеск был виден, но однодневный пик не перебивал годы использования.
Показать подробности
Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 9,358°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.
- 1Начинаем с базового уровня.Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.7,000°текущий итог
- 2Добавь загрузки.3,796,460 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.+1,974°8,974°текущий итог
- 3Добавь темп внедрения.Примерно 133,694 загрузок в день сейчас, измерено между двумя замерами, с четвертью веса.+384°9,358°текущий итог
- =Итоговый показатель heat.Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.9,358°
Глоссарий: используемые здесь термины
- Показатель heat
- Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
- Минимум
- 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
- Эквиваленты загрузок
- Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
- Логарифмическая шкала
- Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
- Лайки
- Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
- Темп внедрения
- Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
- Измерено и оценено
- Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
- Сидер
- Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
- AI Horde
- Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
- Сайты генерации
- Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
- Токены OpenRouter
- Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Полная модель (чекпоинт)
- Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
- LoRA и эмбеддинг
- Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
- Семейство и веса
- База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
- Возраст
- Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
- Буст семейства
- Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
- Оценка-замена
- Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
- Новинка! (период ожидания)
- Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
- Тренд
- Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
- Типичная модель
- Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.
Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.
Hy4 preview — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.
Другие модели Text / LLMДругие Текст / LLM Text / LLMllmtencentлогикапрограммированиеагентыдлинный контекстлокально
Обзор по семействам моделей
Модели Text / LLM
434
Модели Anima
528
Модели Chroma
19
Модели Fibo
2
Модели Flux
1,496
Модели Flux 2 / Klein
1,239
Модели Flux 3
3
Модели Moss
3
Модели Iris
1
Модели MiniMax H3
364
Модели Hunyuan
204
Модели Ideogram
20
Модели Krea2
717
Модели Qwen
20
Модели Qwen2
47
Модели Ltx2
153