✨︎ Resumen (TL;DR):
- Tencent liberó el 28 de agosto de 2026 Hy4 preview con pesos abiertos bajo la licencia Apache 2.0.
- El modelo tiene 770,000 millones de parámetros totales, 49,000 millones activos por token y una ventana de contexto de más de un millón de tokens.
- En la prueba a ciegas de Tencent, Hy4 obtuvo 2.99 sobre 4.00 frente a 2.92 de GLM-5.3 y 2.94 de Kimi K3; su ficha reporta pérdidas de 40.4% y 40.9%.
Tencent liberó el 28 de agosto de 2026 Hy4 preview, un modelo de lenguaje abierto con 770,000 millones de parámetros totales y 49,000 millones activos por token. La compañía afirma que supera a GLM-5.3, de Z.ai, y Kimi K3, de Moonshot AI, con una prueba a ciegas propia, aunque la ficha del modelo reconoce que perdió 40.4% y 40.9% de esas comparaciones.
Mixture-of-Experts (MoE) es un tipo de arquitectura de modelo que activa solo una parte de sus parámetros para cada token. Hy4 combina ese diseño con una ventana de contexto que supera 1 millón de tokens y publica sus pesos bajo la licencia Apache 2.0.
El promedio favorable no cuenta toda la prueba
La comparación central reunió a 163 expertos de Tencent, quienes calificaron 203 tareas de ingeniería. La empresa hizo la evaluación a ciegas para que los jueces no supieran qué modelo había generado cada respuesta.
Sobre una escala de 4 puntos, el resultado promedio quedó así:
- Hy4 preview: 2.99 sobre 4.00.
- GLM-5.3: 2.92.
- Kimi K3: 2.94.
El comunicado corporativo se concentra en esos promedios. La ficha técnica de Hy4 publicada en Hugging Face desglosa cada duelo:
- Contra GLM-5.3: ganó 46.8% de las comparaciones, empató 12.8% y perdió 40.4%.
- Contra Kimi K3: ganó 51.2%, empató 7.9% y perdió 40.9%.
En ambos duelos, los evaluadores prefirieron al rival en cuatro de cada diez comparaciones. La modalidad ciega evita que el panel identifique la procedencia de cada salida, pero Tencent eligió las tareas, puso a sus propios expertos como jueces y publicó el resultado. La medición no es independiente.
La distancia fue de 0.07 puntos frente a GLM-5.3 y de 0.05 puntos frente a Kimi K3, sobre una escala de 4 puntos. Esas diferencias son las que Tencent usa para sostener la ventaja de Hy4.
Hy4 creció 2.6 veces en 53 días
Hy3 salió el 6 de julio de 2026. Hy4 preview llegó el 28 de agosto de 2026, apenas 53 días después. Por conteo total de parámetros, Hy4 es 2.6 veces más grande que su antecesor.
Tencent ya había usado con Hy3 una comparación central basada en una prueba a ciegas interna. Los datos de ambos ejercicios quedan así:
| Dato | Hy3 | Hy4 preview |
|---|---|---|
| Fecha | 6 de julio de 2026 | 28 de agosto de 2026 |
| Parámetros totales | 295,000 millones | 770,000 millones |
| Parámetros activos por token | 21,000 millones | 49,000 millones |
| Contexto | 256K | Más de 1 millón de tokens |
| Expertos que calificaron | 270 | 163 |
| Volumen evaluado | 312 comparaciones válidas | 203 tareas de ingeniería |
| Puntaje de Tencent | 2.67 sobre 4.00 | 2.99 sobre 4.00 |
| Rival y puntaje | GLM-5.1, 2.51 | GLM-5.3, 2.92; Kimi K3, 2.94 |
| Ventaja declarada | 0.16 puntos | 0.07 frente a GLM-5.3; 0.05 frente a Kimi K3 |
Los dos ejercicios no son intercambiables: cambiaron el panel, el tipo de tarea y los rivales. La tabla no permite medir qué modelo mejoró más. Sí muestra cuánto margen se adjudicó Tencent frente a su competidor más cercano.
Los márgenes declarados en Hy4, 0.07 y 0.05 puntos, quedaron por debajo de la mitad de los 0.16 puntos que la compañía reclamó en julio, pese al aumento de tamaño del modelo.
Escala y referencias de arquitectura
Tencent atribuye el salto a escalar de manera simultánea el tamaño del modelo, la longitud de contexto y el volumen de datos. La compañía no reclama un hallazgo algorítmico nuevo para explicar la diferencia.
En su ficha técnica, Tencent describe el módulo de atención de Hy4 como una versión con compuertas de la atención dispersa de DeepSeek, combinada con una técnica de reutilización de índices entre capas. La compañía acredita a DeepSeek y a GLM como inspiración de esa parte de la arquitectura. GLM también es uno de los rivales de la prueba.
Caixin ubicó la aceleración dentro de la carrera doméstica china por la IA. Según ese reporte, Tencent acortó su ciclo de lanzamientos mientras arrastra la reputación de ir detrás de algunos desarrolladores chinos de IA.
API, plataformas y hardware para probar Hy4
Tencent puso Hy4 preview en Hugging Face junto con una variante cuantizada FP8. El modelo también funciona dentro de WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao e ima.
Por API, el acceso llega mediante Tencent Cloud TokenHub y OpenRouter con estos precios:
- 0.834 dólares por millón de tokens de entrada.
- 2.501 dólares por millón de tokens de salida.
- 0.042 dólares por millón de tokens en entradas con caché.
WorkBuddy y CodeBuddy ofrecen Hy4 gratis durante 2 semanas. El acceso libre a Hy3 en esas mismas plataformas se extendió hasta el 30 de septiembre.
Alojarlo en infraestructura propia exige otra preparación. Las recetas de despliegue que publica Tencent distribuyen la variante cuantizada entre 8 GPU.
Tencent reporta una mejora de 31.8% en inferencia
Tencent sostiene que Hy4 preview participó por primera vez en la optimización automatizada de sus propios métodos de entrenamiento, estrategias de datos, marcos de evaluación y operadores de bajo nivel. El modelo propuso enfoques, corrió experimentos e iteró a partir de los resultados. La compañía llama a ese proceso un ciclo temprano de automejora recursiva.
Según Tencent, Hy4 analizó por su cuenta los cuellos de botella de su sistema de inferencia y aplicó varias rondas de optimización en la fusión de operadores y la comunicación. El resultado reportado fue un aumento de 31.8% en el rendimiento de extremo a extremo frente a la línea base, sostenido en distintas longitudes de contexto y niveles de concurrencia. Tencent midió ese porcentaje en su propia infraestructura.
La empresa también reconoce los límites de esta versión temprana. Hy4 tarda más de lo necesario al razonar sobre tareas complejas y tiende a verificar en exceso su propio trabajo. El equipo de Tencent Hy justificó la decisión de publicarlo con una frase: “lanzar temprano y escuchar qué se rompe”.
La etiqueta preview coincide con esa advertencia. Tencent anticipa más modelos de la serie Hy4.
La comparación aún no tiene verificación externa
El 19 de agosto, GLM-5.3 y Kimi K3 ya aparecían parejos en el índice de Artificial Analysis, una medición ajena a sus fabricantes. Hy4 preview todavía no tiene ese contraste independiente.
Para el desarrollador hispanohablante que evalúa mover un flujo de trabajo a pesos abiertos, lo verificable hoy es el precio, la licencia y el hardware que exige. La ventaja de rendimiento que Tencent declara sigue siendo una afirmación del fabricante hasta que un tercero la mida.
