Tencent lanza Hy4 con visión y uso de computadora, pero los pesos abiertos todavía no llegan

Tencent anunció este miércoles Hy4, la versión completa de su modelo de lenguaje insignia, dos meses después de publicar los pesos abiertos de una versión preliminar. Según la compañía, Hy4 suma dos capacidades que la línea Hy no tenía: comprensión de imágenes y uso de computadora. El anuncio llegó en un comunicado de Tencent distribuido por PR Newswire a las 19:13 hora de China (08:13 en Buenos Aires).

El título del comunicado dice que Hy4 "se ubica entre los principales modelos open source del mundo". Hay un detalle que conviene aclarar de entrada: los pesos de Hy4 todavía no son públicos. Tencent dice que planea publicar los pesos y las fichas de sistema "en los próximos días". Mientras tanto, Hy4 es un modelo alojado al que accedés a través de las apps y APIs de Tencent, y todas las cifras de rendimiento del anuncio vienen de Tencent o de sus socios.

Qué dice Tencent que trae de nuevo

• Visión. Tencent presenta la comprensión visual como una novedad del modelo, pensada para procesamiento fino de imágenes, análisis de gráficos complejos y razonamiento matemático visual.
• Uso de computadora. También es la primera vez, según la empresa: Hy4 está pensado para operar tanto interfaces de línea de comandos como interfaces gráficas. Tencent dice que recibió entrenamiento específico en software profesional como Blender y herramientas de CAD para tareas de largo aliento.
• Menos alucinaciones, según la propia medición de Tencent. En evaluaciones internas, la tasa de alucinación bajó de 12,95% en Hy4 Preview a 7,2%, y los errores por supuestos sin respaldo bajaron de 23,1% a 5,6%. Tencent no publicó el conjunto de evaluación.
• Código y desarrollo de juegos. Tencent reporta mejoras de 19,1% en un benchmark de GameDev y de 9,8% en uno de GameLogic frente a la versión preliminar, además de integración con Unreal Engine, Unity y Godot.

Los benchmarks, leídos con cuidado

La comparación más concreta del comunicado es una evaluación a ciegas sobre trabajo financiero, hecha por el equipo de Tencent Hy junto con Tencent Financial Technology. Tencent dice que 213 profesionales de finanzas, 153 de ellos de instituciones externas, calificaron respuestas sobre 579 tareas reales. Los puntajes informados: Hy4 3,04; DeepSeek-V4.1-Flash-1017 2,97; Kimi K3.1 Pro 2,68 y GLM-5.3 2,68.

Es un estudio organizado por el propio proveedor, que compara a Hy4 solo con otros modelos abiertos, en un dominio que eligió Tencent, y sin explicar la escala de los puntajes. Sirve como señal de hacia dónde apunta Tencent, no como evidencia independiente. Lo mismo vale para la cifra de productividad de oficina que da para su agente WorkBuddy (puntaje promedio de 83,18 y tasa de aprobación de 96,15%) y para una mejora de 12,03 puntos en un benchmark de análisis de inversiones de la empresa de IA financiera Rabyte.

Precio y disponibilidad

Tencent dice que Hy4 mantiene el precio de la versión preliminar: alrededor de US$0,90 por millón de tokens de entrada, US$2,70 por millón de tokens de salida y US$0,045 por millón de tokens de entrada en caché. Además lanzó dos promociones: Hy4 tiene 50% de descuento en Tencent Cloud TokenHub hasta el 31 de diciembre de 2026, y las herramientas WorkBuddy y CodeBuddy son gratis del 4 al 15 de noviembre.

El modelo ya está disponible en Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, el asistente de WeCom e ima. Tencent dice que el acceso por API "se está habilitando" en plataformas de terceros como OpenRouter, Hermes y OpenCode, así que ahí puede tardar un poco más. Una variante más barata, Hy4 Flash, figura como "prevista para salir pronto", aunque el subtítulo de esa misma sección del comunicado dice que "salió recientemente". No pudimos confirmar que Flash ya esté disponible.

Qué sabemos de la arquitectura y qué no

El comunicado no informa el tamaño de Hy4 ni su ventana de contexto. La mejor referencia disponible es la ficha de Hy4 Preview en Hugging Face, publicada el 27 y 28 de agosto bajo licencia Apache 2.0: un modelo Mixture-of-Experts con 770.000 millones de parámetros totales y 49.000 millones activos por token, contexto de 1M de tokens y atención dispersa inspirada en la línea DeepSeek. Tencent no dijo si el Hy4 final conserva esa arquitectura ni con qué licencia saldrán los pesos definitivos.

La ficha de la versión preliminar también listaba problemas conocidos: el modelo razonaba más de lo necesario en tareas complejas y tendía a verificar de más su propio trabajo. El anuncio de hoy no dice si eso se corrigió, más allá de las cifras de alucinación mencionadas.

Lo que dice sobre seguridad

Tencent pone un énfasis poco habitual en ciberseguridad y bioseguridad. Dice que Hy4 se entrenó con datos de seguridad defensiva, excluyendo material ofensivo vinculado a explotación, y que sus laboratorios Xuanwu Lab y Keen Security Lab no encontraron "preocupaciones significativas" sobre capacidades ofensivas en las áreas que evaluaron. En biología, Tencent afirma que el modelo tiene buen conocimiento de base pero es más limitado que los modelos de frontera en diseño experimental abierto. Son evaluaciones internas; las fichas de sistema prometidas van a ser la primera oportunidad de ver la metodología.

Tencent también dice que liberó dos modelos científicos construidos con Hy4 y su entorno Hyra 2.0: HyCell, para representaciones de células individuales, y HyPDE, para campos físicos.

Nuestra lectura

Para quienes desarrollan, lo interesante de Hy4 no es el lenguaje de ranking sino la combinación: un modelo MoE de la clase de 770.000 millones de parámetros, a menos de un dólar por millón de tokens de entrada, que ahora acepta imágenes y está entrenado para uso agéntico de computadora, con un plan declarado de publicar los pesos. Si los pesos salen con una licencia permisiva como la de la versión preliminar, Hy4 pasa a ser un candidato serio para equipos que buscan un modelo autoalojable, o uno alojado y barato, para agentes multimodales. Hasta que salgan y lo prueben evaluadores externos, tomá las cifras de rendimiento como afirmaciones de Tencent.