テンセントは11月4日、最新世代の大規模言語モデル『Tencent Hy4』のリリースを発表しました。『Hy4』は視覚理解機能とコンピューター操作機能を初めて搭載し、指示追従、長い文脈の理解、ロングホライズンのエージェント型タスクも向上したとのことです。
Tencent Hyは、モデルウェイトとシステムカードを今後数日中に公開する予定です。
視覚理解とコンピューター操作に対応
『Hy4』は初めて視覚理解機能を搭載しました。視覚理解、推論、ツール呼び出しの機能により、きめ細かな画像処理、複雑なチャート分析、数学的な視覚推論などに対応します。
コンピューター操作機能も初めて搭載しました。コマンドラインインターフェースとグラフィカルユーザーインターフェースの両方を操作し、業務や日常のタスクをこなせます。
BlenderやCADなどの専門ソフトウェアに関する専用トレーニングを受けており、ロングホライズンタスクを含む高度なタスクを計画・実行する能力が大幅に向上したとのことです。
利用できるサービスと価格
『Hy4』は現在、『Tencent Cloud TokenHub』、『WorkBuddy』、『CodeBuddy』、『Yuanbao』、WeComのAIアシスタント（Dayuan）、『ima』などで利用できます。
API提供は、OpenRouter、Hermes、OpenCodeなどのサードパーティ製プラットフォームでも進められています。
QQ、Honor of Kings、Game of Peace、WeRead、Tencent Newsへの統合も進行中です。
価格は『Hy4 Preview』から据え置かれています。100万入力トークンあたり約0.90米ドル、100万出力トークンあたり2.70米ドル、100万キャッシュ入力トークンあたり0.045米ドルです。
『WorkBuddy』と『CodeBuddy』は、11月4日から11月15日まで無料で利用できます。『Hy4』は『Tencent Cloud TokenHub』で、2026年12月31日まで通常価格の50％オフです。
さらにコスト効率を高めた『Hy4 Flash』は、近日中のリリースが予定されています。
用途別の強化点
オフィス業務と金融分析
『WorkBuddy』の評価ベンチマークでは、平均性能スコアが83.18、合格率が96.15％でした。中国本土市場の12のシナリオのうち9つで第1位とのことです。
『WorkBuddy』を通じてWeComと統合された『Hy4』は、チャット、メール、ドキュメント、カレンダー、会議のデータと連携します。複数のプロジェクトを同時に管理する場面では、プロジェクトの履歴と直近の動向を自動的に追跡し、未完了のタスクの特定、準備が必要な会議の通知、迫る期限の監視を行います。
『Hy4』を活用した新しいチーム連携機能は、『WorkBuddy』の「Projects」機能が今後リリースされる際に、あわせて提供される予定です。
金融分析では、数千の専門的なワークスペースと数万の高品質なタスクで学習したとのことです。ファンド調査、証券分析、定量的な投資戦略のワークフローが対象です。
Tencent HyチームがTencent Financial Technologyと共同でブラインド評価を実施しました。参加した金融専門家は213名で、外部の主要機関の専門家153名を含みます。約70％が5年を超える業界経験を有していました。579の実世界の金融タスクの成績に基づき、『Hy4』は総合性能スコアが最も高いオープンソースモデルとなりました。
評価スコアは、『Hy4』が3.04、DeepSeek-V4.1-Flash-1017が2.97、Kimi K3.1 ProとGLM-5.3がそれぞれ2.68でした。
金融AI企業のRabyteが実施した内部評価Investment Research Agent Benchmark（iRaB）では、『Hy4』は『Hy4 Preview』より12.03ポイント向上しました。
検索に特化した最適化も導入されています。内部評価では、ハルシネーション率が『Hy4 Preview』の12.95％から7.2％に低下しました。裏付けのない仮定に起因する誤回答は、23.1％から5.6％に減少したとのことです。
フロントエンドとゲーム開発
『Hy4』は、複雑なビジネスロジック、状態管理、フロントエンドとバックエンドのオーケストレーションなど、複雑性の高いタスクに最適化されています。生成されるインターフェースは、機能も完全に動作するとのことです。
Tencent Interactive Entertainment Group（IEG）の開発者と協業し、Unreal Engine（UE）、Unity、Godotなどの主要エンジンと統合しました。複雑なゲームロジックとマルチプレイヤーの実装にも対応します。『Hy4 Preview』と比べて、GameDevベンチマークで19.1％、GameLogicベンチマークで9.8％向上しています。
科学研究
『Hy4』は、高度な推論、科学プログラミング、ロングホライズンタスクの実行を組み合わせ、エンドツーエンドの研究ワークフローを支援します。7つの学問分野にわたる123の実行可能なタスクを評価するTenure Trailで検証しました。数学的構成、物理モデリング、環境科学や地球科学、システム工学、社会経済的な意思決定で優れた性能を示したとのことです。
Hyra 2.0ハーネスを活用し、『Hy4』は同じアーキテクチャーを共有するより小規模なモデルの事前学習インフラを最適化しました。Hyチームは、『Hy4』とHyra 2.0で開発した単一細胞表現（HyCell）と物理場（HyPDE）の2つの基盤モデルもオープンソース化しています。
サイバーセキュリティとバイオ分野の安全対応
Tencent Hyは、モデルのトレーニングとリリースの全過程にセーフガードを組み込み、サイバーセキュリティとバイオ分野の安全性をとくに重視しています。
サイバーセキュリティ面では、『Hy4』は概念実証（PoC）の開発と脆弱性の修復を優先する、防御的なセキュリティデータで学習しています。分析を目的としたリバースエンジニアリングとペネトレーションテストが取り入れられています。エクスプロイトに関連する攻撃的な資料は、学習データセットから明示的に除外されています。
Xuanwu LabとKeen Security Labの専門家が、暗号のリバースエンジニアリング、バイナリの難読化解除、脆弱性の悪用などを対象にセキュリティ評価を実施しました。評価した範囲では、攻撃的なサイバーセキュリティ能力に関して重大な懸念は見つからなかったとのことです。
バイオ分野の安全性については、内部の専門家によるレビューに基づくと、『Hy4』は強固な基礎的生物学の知識を有しています。一方で、オープンエンドな実験設計の能力はフロンティアモデルと比べると限定的です。
