Tencent brengt 'Hy4 Preview' met 770 miljard parameters open source uit

Tencent bracht op 28 augustus zijn nieuwe grote taalmodel 'Hy4 Preview' open source uit. Het model is gebouwd op een mixture-of-experts-architectuur (MoE) en telt in totaal 770 miljard parameters, waarvan er per token maar 49 miljard worden geactiveerd. Het contextvenster gaat verder dan een miljoen tokens, genoeg om een volledige codebase of meerdere lange documenten te verwerken zonder de context te verliezen. Dat is een duidelijke stap vooruit ten opzichte van eerdere versies uit Tencents Hunyuan-familie, zowel qua modelomvang als qua contextlengte die het model aankan.

Gebouwd voor agents en productiviteit, niet alleen chat

Volgens Tencent is Hy4 Preview niet ontworpen als een algemene chatbot, maar voor codeagents, complexe workflows met meerdere tools en productiviteitstaken die planning, contextcontinuiteit en meerstapsuitvoering vereisen. Het bedrijf zegt vanaf de ontwerpfase te hebben samengewerkt met vakexperts in softwareontwikkeling, gamedevelopment, finance en beveiliging, en het model te hebben getraind op echte werkgerelateerde data. Het is nauw geintegreerd met Tencents eigen tools: CodeBuddy voor programmeren, WorkBuddy voor kantoorsamenwerking, met als expliciet doel het te positioneren als een B2B-productiviteitsoplossing die engineers en analisten meteen kunnen inzetten.

Net voor GLM-5.3 en Kimi K3 in een blinde evaluatie

Tencent voerde een interne blinde evaluatie uit met 163 experts over 203 realistische engineeringtaken. Hy4 Preview scoorde daarbij gemiddeld 2,99 op 4,00, net voor GLM-5.3 van Zhipu AI (2,92) en Kimi K3 van Moonshot AI (2,94). De prestaties op het gebied van code en agentachtige taken verbeterden sterk ten opzichte van de vorige versie, waarmee het model aan de top van de open modellen staat — al erkent Tencent zelf dat het nog achterblijft bij de meest geavanceerde gesloten modellen van OpenAI en Anthropic.

Tencent wijst erop dat de Chinese AI-markt een steeds hevigere concurrentie kent tussen grote techbedrijven en startups, zowel op modelprestaties als op het snel op de markt brengen van producten. In plaats van te wachten op een volledig afgewerkte versie, zegt het bedrijf eerst een preview te hebben uitgebracht om echte feedback uit de markt te verzamelen en daar snel op te itereren. De release komt op een moment waarop ook Zhipu AI (met zijn GLM-reeks) en Moonshot AI (met zijn Kimi-reeks) achter elkaar nieuwe modellen uitbrengen: Tencent probeert zich te onderscheiden met een op werk gericht model dat nauw verbonden is met zijn eigen productecosysteem.

• 770 miljard parameters in totaal, 49 miljard actief (MoE-architectuur)
• contextvenster van meer dan een miljoen tokens, genoeg voor een codebase of omvangrijke documenten
• beschikbaar via WorkBuddy, CodeBuddy (Chinese en internationale versie), Yuanbao, ima, de Tencent Cloud TokenHub-API en OpenRouter
• twee weken gratis op WorkBuddy en CodeBuddy bij de lancering
• API-prijs: 0,834 dollar per miljoen invoertokens, 2,501 dollar per miljoen uitvoertokens
• gewichten tegelijk gepubliceerd op Hugging Face, GitHub en ModelScope

Erkende beperkingen en een strategie van snel itereren

Tencent erkent dat het model, als preview voorafgaand aan een definitieve versie, nog beperkingen kent: een langere denktijd bij complexe taken en de neiging om eigen antwoorden te vaak te verifieren. Het bedrijf zegt ook dat het model hielp om delen van zijn eigen trainings- en inferentiesystemen te optimaliseren, met een stijging van de end-to-end doorvoer van 31,8 procent ten opzichte van een basislijn. De gekozen strategie is om snel een preview uit te brengen om echte feedback uit de markt op te halen, in plaats van te wachten op een afgewerkte definitieve versie — terwijl de gratis periode op CodeBuddy en WorkBuddy tegelijk dient om vroege gebruikers aan het eigen ecosysteem te binden.

Wat dit verandert voor Nederlandse bedrijven

Voor een Nederlands ontwikkelteam betekent Hy4 Preview een extra optie, bereikbaar zonder eigen infrastructuur via OpenRouter of de Tencent Cloud-API, en de open gewichten maken het een kandidaat voor wie zelf hosting of eigen fine-tuning overweegt. De API-prijs van minder dan een dollar per miljoen invoertokens kan ook meespelen voor teams die grote hoeveelheden code of documenten verwerken. Een voorsprong van slechts enkele tienden op GLM-5.3 en Kimi K3 laat wel zien hoe krap de race tussen Chinese open modellen inmiddels is: voor elke productie-inzet blijft testen op echte interne taken onmisbaar, zeker gezien de vragen over databeheer en compliance die bij elke modelkeuze meespelen.