텐센트 Hy4, 시각 이해와 PC 조작 추가 WorkBuddy 실사용 검증 결과

2026년 11월 4일 텐센트는 자사 언어 모델 훈위안(Hunyuan)의 정식 버전인 Hy4를 공개했다. 8월 28일에 내놓은 프리뷰 버전에 이은 것이다. 텐센트에 따르면 이 모델군에 네이티브 시각 이해와 컴퓨터 조작 능력이 들어간 것은 처음이다. 중국 IT 매체 QbitAI(량즈웨이)는 텐센트의 에이전트 도구 WorkBuddy에서 이 모델을 시험해 보고, 과제를 처음부터 끝까지 완성해 내놓는 능력이 매우 뛰어나다고 결론 내렸다. 다만 이 기사는 중국 전문 매체의 사용기이고, 과제도 필자가 직접 골랐다. 독립적인 제3자 평가가 아니라는 점은 분명히 해 둘 필요가 있다.

텐센트가 Hy4에 대해 발표한 내용

멀티모달 언어 모델이란 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 모델을 말한다. QbitAI에 따르면 Hy4는 전체 파라미터가 7,700억 개이고 요청마다 490억 개가 활성화되는데, 이는 전문가 혼합(MoE) 구조에 해당한다. 다만 주의할 점이 있다. Digital Applied에 따르면 이 수치는 프리뷰 버전의 것이며, 11월 5일 기준으로 텐센트는 정식판의 모델 카드를 공개하지 않았다. 이 모델은 텐센트 클라우드 TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, 어시스턴트 위안바오, 위컴(WeCom) 어시스턴트, ima 앱에서 제공되며, API는 OpenRouter, Hermes, OpenCode를 통해 쓸 수 있다고 QbitAI는 전한다. Digital Applied가 전한 텐센트 발표 가격은 입력 100만 토큰당 0.834달러, 출력 2.501달러, 캐시 입력 0.042달러로 프리뷰와 같다. QbitAI는 WorkBuddy의 중국판과 국제판에서 11월 15일 오후 11시 59분까지 무료 체험이 가능하다고도 덧붙였다.

• 텐센트 금융기술과 함께 진행한 금융 평가: 전문가 213명이 579개 과제를 채점했고 Hy4는 3.04점, DeepSeek-V4.1-Flash-1017은 2.97점, Kimi K3.1 Pro와 GLM-5.3은 각각 2.68점(텐센트 내부 수치).
• 추측성 오류는 텐센트 자체 평가 세트에서 23.1%에서 5.6%로 감소.
• 환각률: Digital Applied가 전한 텐센트 발표에서는 15.76%에서 5.45%, QbitAI 기사에서는 12.95%에서 7.2%. 두 수치는 일치하지 않는다.
• 시각: QbitAI에 따르면 28억 화소의 항공 사진에서 약 2미터 크기의 지붕 부재를 찾아낼 수 있다.
• 연구: 내부 평가 TenureTrail은 7개 학문 분야의 실행 가능한 과제 123개로 구성된다.

QbitAI의 시험이 실제로 보여 주는 것

QbitAI가 WorkBuddy에서 Hy4에 낸 첫 과제는 조작할 수 있는 3D 기계식 키보드였다. 75% 배열에 84키, 키캡, 스위치, 플레이트, 회로 기판, 배터리, 케이스의 6개 층으로 이뤄져 있고, 마우스로 분해할 수 있으며 키를 누르는 동작도 애니메이션으로 구현한다. 두 번째 과제는 스크린샷 한 장만으로 복고풍 음악 플레이어를 재현하는 것이었다. 기자는 재현도를 99.9%에 가깝다고 평가했는데 이는 주관적 판단이며, 찾아낸 차이는 두 개의 이동 버튼 중 하나는 둥글고 하나는 네모라는 점뿐이었다. 모델은 브라우저의 Web Audio API로 테스트 곡 세 개도 만들었다. QbitAI가 인용한 실행 기록에 따르면, 모델은 화면 없는 Chrome 브라우저를 띄워 모든 버튼을 차례로 눌렀고, 첫 회차에서는 51개 항목 중 48개가 통과했다. 마지막 곡 다음에 다음 곡으로 넘어가는 경계 사례를 고친 뒤 최종적으로 59개 항목이 모두 통과했고 콘솔 오류는 없었다.

이어서 Hy4는 평면도를 바탕으로 3D 놀이공원을 만들었다. 회전목마와 대관람차가 움직이고, 미니맵과 자동 투어도 있다. 휴대용 프로젝터 소개 자료는 16쪽으로 완성했다(요청은 약 15쪽). 도식은 코드로 벡터 방식으로 그렸고 차트는 수정할 수 있게 남겼다. 4쪽에서 글이 넘치는 것을 발견하자 레이아웃을 다시 짠 뒤 작업을 이어갔다. 어두운 템플릿으로 바꿀 때도 한 쪽에 먼저 적용해 보고 나머지로 넓혔다. 마지막으로 ATELIER라는 이미지 일괄 처리 도구를 내놓았다. 병렬 처리, 전후 비교, ZIP 내보내기를 갖췄으며, Squoosh 같은 오픈 도구를 먼저 살펴본 뒤 만들었다고 한다.

마지막 시연은 컴퓨터 조작이었다. Hy4는 Chrome에서 JS Paint를 열어 도구와 색을 고르고, 마우스로 참고 이미지를 따라 그렸으며 과정은 모두 녹화됐다. QbitAI가 주목한 것은 주로 작업 방식이다. 작게 시도하고, 확인하고, 그다음에 넓히는 것이다. 이 시연들은 시험한 사람이 고른 것이다. 기사에는 재현 가능한 절차도, 비용도, 과제 소요 시간도, 여러 번 시도했을 때의 실패율도 나와 있지 않다.

오픈 소스인가, 아직인가: 확인이 필요한 부분

QbitAI의 제목은 Hy4를 가장 강력한 오픈 소스 모델 대열에 올려놓았다. 그러나 Digital Applied에 따르면 11월 5일 기준으로 정식판의 가중치는 공개되지 않았다. OpenRouter가 연결한 Hugging Face 페이지는 401 오류를, GitHub 저장소는 404 오류를 돌려주었다. 텐센트는 가중치를 공개할 계획이며 그때 시스템 카드도 내겠다고 밝혔고, QbitAI는 곧 공개된다고 쓴다. 내려받을 수 있는 Hy4 모델은 8월 프리뷰뿐이며, Digital Applied가 인용한 Hugging Face 모델 카드에 따르면 라이선스는 Apache 2.0이다. 정식판의 라이선스와 파라미터 수는 공개되지 않았다. 지금으로서는 이 표현이 약속을 가리킬 뿐, 내려받을 수 있는 파일을 가리키는 것은 아니다.

인용된 평가는 모두 텐센트 내부 또는 제휴사에서 나온 것이다. Manus(문서 과제 성공률 97%에 가까움), RabyteTech, WorkBuddy, 위안바오의 평은 텐센트가 공개한 것이고, 네 곳 중 두 곳은 텐센트 자사 제품이라고 Digital Applied는 지적하며, 독립적인 재현은 찾지 못했다고 밝혔다. QbitAI는 또 Hy4가 베이징대 연구진과 함께 한 수학 추측의 반례를 찾아 Lean으로 검증했다고 전하는데, 우리는 이를 확인하지 못했다. 경량판 Hy4 flash는 예고됐지만 시기는 밝혀지지 않았다.

기업에 어떤 변화가 있는가

한국 기업에게 Hy4는 우선 시험해 볼 후보일 뿐, 곧바로 확정할 선택지가 아니다. 발표된 가격이면 시험 비용이 크지 않고, WorkBuddy 무료 체험도 11월 15일까지 이어진다. 하지만 가중치와 라이선스, 시스템 카드가 공개되기 전에 자체 서버 운영을 계획하는 것은 이르다. API로 쓸 경우에도 데이터가 어디를 거치는지 확인해야 하며, 개인정보 보호 규정에 비추어 점검할 필요가 있다. 업체가 내놓는 순위표를 믿기 전에 자사의 사무와 개발 업무로 직접 측정해 보는 것이 가장 안전하다.