Tencent Hy4 ganha visão e uso do computador, testado no WorkBuddy

A 4 de novembro de 2026, a Tencent lançou o Hy4, versão definitiva do seu modelo de linguagem Hunyuan, depois de uma pré-visualização divulgada a 28 de agosto. Segundo a empresa, é a primeira vez que a família integra visão nativa e a capacidade de operar um computador. O meio chinês QbitAI testou o modelo dentro do WorkBuddy, a ferramenta de agentes da Tencent, e conclui que este entrega tarefas completas com grande competência. Este relato deve ser lido pelo que é: um teste de utilização publicado por um meio especializado chinês, com tarefas escolhidas pelo seu autor. Não é uma medição independente.

O que a Tencent anuncia com o Hy4

Um modelo de linguagem multimodal é um modelo capaz de processar texto e imagens em simultâneo. Segundo o QbitAI, o Hy4 tem 770 mil milhões de parâmetros no total, dos quais 49 mil milhões são ativados em cada pedido, o que corresponde a uma arquitetura de mistura de especialistas. Uma ressalva: de acordo com o sítio Digital Applied, esses números são os da pré-visualização e, a 5 de novembro, a Tencent não tinha publicado uma ficha técnica da versão final. O modelo é oferecido no Tencent Cloud TokenHub, no WorkBuddy, no CodeBuddy, no assistente Yuanbao, no assistente do WeCom e na aplicação ima, e a sua API está disponível através do OpenRouter, do Hermes e do OpenCode, segundo o QbitAI. O preço anunciado pela Tencent, relatado pelo Digital Applied, é de 0,834 dólares por milhão de tokens de entrada, 2,501 dólares de saída e 0,042 dólares para tokens em cache, o mesmo da pré-visualização. O QbitAI acrescenta que o WorkBuddy, nas versões chinesa e internacional, oferece um teste gratuito até 15 de novembro, às 23h59.

• Avaliação financeira feita com a Tencent Financial Technology: 213 profissionais, 579 tarefas; o Hy4 obtém 3,04, contra 2,97 do DeepSeek-V4.1-Flash-1017 e 2,68 tanto do Kimi K3.1 Pro como do GLM-5.3 (números internos da Tencent).
• Erros do tipo especulativo reduzidos de 23,1 % para 5,6 % nos conjuntos de avaliação da Tencent.
• Taxa de alucinação: de 15,76 % para 5,45 % no anúncio da Tencent relatado pelo Digital Applied, mas de 12,95 % para 7,2 % no artigo do QbitAI. Os dois conjuntos de números não coincidem.
• Visão: localizar um elemento de telhado com cerca de 2 metros numa imagem aérea de 2,8 mil milhões de píxeis, segundo o QbitAI.
• Investigação: avaliação interna TenureTrail, 123 tarefas executáveis em 7 disciplinas.

O que o teste do QbitAI realmente mostra

O primeiro desafio dado ao Hy4 no WorkBuddy foi um teclado mecânico 3D interativo no formato 75 %, com 84 teclas e seis camadas (teclas, interruptores, placa, placa de circuito, bateria e caixa), que se desmonta com o rato e anima o acionamento das teclas. O segundo foi reproduzir um leitor de música retro a partir de uma única captura de ecrã. O jornalista avalia a fidelidade visual em quase 99,9 %, uma impressão subjetiva, e aponta apenas uma diferença: dos dois botões de navegação, um é redondo e o outro quadrado. O modelo gerou também três faixas de teste com a API Web Audio do navegador. Segundo o registo de execução citado pelo QbitAI, lançou um Chrome sem interface para clicar em cada botão: 48 de 51 testes passaram à primeira, um caso-limite foi corrigido (passar à faixa seguinte depois da última) e, no fim, 59 testes passaram, sem qualquer erro na consola.

Em seguida, o Hy4 construiu um parque de diversões em 3D a partir de uma planta, com carrossel e roda gigante animados, minimapa e visita automática. Produziu uma apresentação de 16 páginas sobre um projetor portátil (eram pedidas 15), desenhou os esquemas em código vetorial e manteve os gráficos editáveis. Ao reparar que um texto ultrapassava a página 4, refez a paginação antes de continuar. Para um modelo escuro, testou apenas uma página antes de o aplicar às restantes. Por fim, entregou uma ferramenta de processamento de imagens em lote chamada ATELIER, com processamento paralelo, comparação antes e depois e exportação em ZIP, depois de estudar ferramentas abertas como o Squoosh.

A última demonstração foi a utilização do computador: o Hy4 abre o JS Paint no Chrome, escolhe ferramentas e cores e copia com o rato uma imagem de referência, tudo gravado. O que o QbitAI destaca é sobretudo um método: avançar com pequenos testes, verificar e só depois alargar. Estas demonstrações foram escolhidas pelo testador. O artigo não apresenta protocolo reproduzível, custo, duração das tarefas nem taxa de falhas em muitas tentativas.

Código aberto ou ainda não: o que falta verificar

O título do QbitAI coloca o Hy4 entre os modelos de código aberto mais potentes. No entanto, segundo o Digital Applied, os pesos da versão final não eram públicos a 5 de novembro: a página do Hugging Face indicada pelo OpenRouter devolvia um erro 401 e o repositório do GitHub um erro 404. A Tencent escreve que pretende abrir os pesos e publicar então uma ficha do sistema; o QbitAI fala de uma abertura em breve. O único modelo Hy4 que se pode descarregar é a pré-visualização de agosto, sob licença Apache 2.0, segundo a ficha do Hugging Face citada pelo Digital Applied. A licença e o número de parâmetros da versão final não foram publicados. Para já, a expressão descreve uma promessa, não um ficheiro que se possa descarregar.

As avaliações citadas são todas internas da Tencent ou fornecidas por parceiros. Os testemunhos da Manus (quase 97 % de sucesso em tarefas documentais), da RabyteTech, do WorkBuddy e do Yuanbao são publicados pela Tencent, e dois dos quatro vêm de produtos da própria empresa, salienta o Digital Applied, que não encontrou nenhuma reprodução independente. O QbitAI relata também que o Hy4, com uma equipa da Universidade de Pequim, encontrou um contraexemplo para uma conjetura matemática e o verificou em Lean: não conseguimos confirmá-lo. Uma versão mais leve, o Hy4 flash, foi anunciada sem data.

O que muda para as empresas

Para uma empresa portuguesa, o Hy4 é antes de mais um candidato a testar, não uma escolha a fechar. O preço anunciado torna o teste barato e o período gratuito do WorkBuddy decorre até 15 de novembro. Mas, enquanto os pesos, a licença e a ficha do sistema não forem publicados, seria prematuro planear alojá-lo em servidores próprios, e o acesso por API obriga a verificar por onde circulam os dados, nomeadamente à luz do RGPD. O mais prudente é medir o modelo nas próprias tarefas de escritório e de desenvolvimento antes de acreditar nas classificações dos fornecedores.