Tencent libera en código abierto 'Hy4 Preview', de 770 mil millones de parámetros

Tencent liberó el 28 de agosto su nuevo modelo de lenguaje de gran escala, 'Hy4 Preview', en código abierto. Construido sobre una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), reúne 770 mil millones de parámetros en total, de los cuales solo 49 mil millones se activan para cada token procesado. Su ventana de contexto supera el millón de tokens, suficiente para manejar una base de código entera o varios documentos extensos sin perder el hilo. Es un salto claro frente a versiones anteriores de la familia Hunyuan de Tencent, tanto en tamaño del modelo como en la longitud de contexto que puede manejar.

Pensado para agentes y productividad, no solo para conversar

Según Tencent, Hy4 Preview no se diseñó como un asistente conversacional genérico, sino para agentes de código, flujos de trabajo con herramientas complejas y tareas de productividad que exigen planificación, continuidad de contexto y ejecución en varios pasos. La compañía afirma haber trabajado desde el diseño con expertos de ingeniería de software, desarrollo de videojuegos, finanzas y seguridad, entrenando el modelo con datos reales de trabajo. Está integrado estrechamente con sus propias herramientas: CodeBuddy para programación y WorkBuddy para colaboración de oficina, con el objetivo declarado de convertirlo en una solución B2B que ingenieros y analistas puedan usar de inmediato.

Por delante de GLM-5.3 y Kimi K3 en una evaluación a ciegas

Tencent realizó una evaluación interna a ciegas con 163 expertos sobre 203 tareas reales de ingeniería. Hy4 Preview obtuvo un promedio de 2,99 sobre 4,00, ligeramente por encima de GLM-5.3 de Zhipu AI (2,92) y Kimi K3 de Moonshot AI (2,94). El rendimiento en programación y en tareas agénticas mejoró de forma notable frente a la versión anterior, situando al modelo en la cima entre los modelos abiertos, aunque Tencent reconoce que aún queda por debajo de los modelos cerrados más avanzados de OpenAI y Anthropic.

Tencent señala que el mercado chino de IA vive una competencia cada vez más intensa entre grandes tecnológicas y startups, tanto en rendimiento de los modelos como en su llegada al mercado. En lugar de esperar a una versión totalmente pulida, la compañía dice haber optado por publicar primero una vista previa para recoger retroalimentación real del mercado e iterar rápidamente a partir de ahí. El lanzamiento llega en un momento en que Zhipu AI (con su familia GLM) y Moonshot AI (con su familia Kimi) también han estado presentando nuevos modelos uno tras otro: Tencent busca hacerse un hueco con un modelo orientado al trabajo y ligado a su propio ecosistema de productos.

• 770 mil millones de parámetros totales, 49 mil millones activos (arquitectura MoE)
• ventana de contexto superior a un millón de tokens, suficiente para una base de código o documentos extensos
• disponible vía WorkBuddy, CodeBuddy (versiones china e internacional), Yuanbao, ima, la API Tencent Cloud TokenHub y OpenRouter
• gratis durante dos semanas en WorkBuddy y CodeBuddy al lanzamiento
• precio de la API: 0,834 dólares por millón de tokens de entrada, 2,501 dólares por millón de salida
• pesos publicados simultáneamente en Hugging Face, GitHub y ModelScope

Límites reconocidos y una estrategia de iteración rápida

Tencent admite que, al ser una vista previa antes de la versión final, el modelo aún tiene límites: un tiempo de razonamiento que se alarga en tareas complejas y una tendencia a verificar sus propias respuestas en exceso. La compañía también afirma que el modelo ayudó a optimizar partes de sus propios sistemas de entrenamiento e inferencia, elevando el rendimiento de extremo a extremo un 31,8 % frente a una base de referencia. La estrategia declarada es publicar rápido una vista previa para recoger retroalimentación real del mercado en lugar de esperar a una versión pulida, mientras el periodo gratuito en CodeBuddy y WorkBuddy sirve también para fidelizar a los primeros usuarios dentro de su propio ecosistema.

Qué cambia para las empresas de habla hispana

Para un equipo técnico hispanohablante, Hy4 Preview suma una opción más, accesible sin infraestructura dedicada a través de OpenRouter o la API de Tencent Cloud, y sus pesos abiertos lo convierten en un candidato para quien evalúe un despliegue propio o un ajuste fino a medida. Su precio de API, por debajo de un dólar por millón de tokens de entrada, también puede pesar en la decisión de equipos que procesan grandes volúmenes de código o documentos. Con todo, una ventaja de apenas unas décimas sobre GLM-5.3 y Kimi K3 muestra lo reñida que está la carrera entre los modelos abiertos chinos: antes de cualquier uso en producción, sigue siendo indispensable evaluarlo con tareas internas reales, sobre todo por las implicaciones de gobernanza de datos que conlleva elegir cualquier modelo.