今天，我們發布 Hy4 preview：總參數 770 B，啟動參數 49 B，上下文長度達 1 M，在程式開發、辦公、科學等真實生產力任務上展現出卓越能力。
新一代旗艦模型
Hy4 preview 在模型尺寸、上下文長度、資料規模上都進行了顯著的擴展，預訓練和後訓練的共同進步帶來了智慧水準的又一次巨大提升，穩居開源模型第一梯隊。
為生產力而生
透過與騰訊內部軟體工程、遊戲、金融、資安等領域頂尖專家的高品質資料共建，Hy4 preview 在各類真實生產力任務上取得顯著進步：
・軟體工程：強化長程開發任務的理解、規劃、除錯與驗證能力，進一步提升前端開發的視覺美感與互動品質；
・辦公分析：顯著提升複雜辦公環境理解與金融分析能力，著重優化資料分析、跨檔案協作，完成從資訊處理到文件、試算表與簡報交付的完整流程；
・遊戲開發：強化一句需求直接生成可玩原型的能力，並能熟練使用遊戲引擎，開發者可以透過多輪互動持續完善複雜遊戲專案；
・科學研究：顯著提升複雜科研問題的理解、推理與求解能力，模型在 AI 研發、分子動力學模擬、凝態物理、基礎數學等各類場景中均有長足進步。
同時，Hy4 preview 持續與 CodeBuddy／WorkBuddy 等產品深度協同，優化生產力場景的真實使用者體驗。我們組織了 163 名內部專家進行了 203 個工程任務的盲測，結果顯示 Hy4 preview（均分 2.99／4.00）略優於 GLM-5.3（均分 2.92／4.00；勝 46.8%／平 12.8%／負 40.4%）和 Kimi K3（均分 2.94／4.00；勝 51.2%／平 7.9%／負 40.9%）。
製作射擊遊戲
透過 MCP 接入 Unreal 5 引擎，實現純對話從零製作一個射擊遊戲 Demo，包括環境美術搭建、玩法搭建、關卡搭建。
製作第三人稱冒險遊戲
在 Unity（U3D）引擎實現對話式從零製作一個第三人稱企鵝冒險遊戲 Demo，包括場景環境美術搭建、移動戰鬥與任務追蹤玩法搭建、主選單—載入—關卡三場景流程搭建。
古建築數位孿生網站
透過 Three.js 參數化程序化建模、Canvas 程式生成 IBL 與紋理、per-model 取景覆蓋，生成桌面優先、全視窗、可互動的古建築數位卷宗網站。
《鵝來》橫向互動漫畫網頁
生成原生 WebGL，滾動驅動相機沿 X 軸推進的橫向互動漫畫頁面，Hy4 preview 很好地維持了多章節角色畫風和敘事連續性，同時準確編排分鏡空間、鏡頭節奏及行動端效能。
辦公場景中的公司財務費用稽核
模型從 72 份檔案中自動判斷發票是否合規，從 3 份規章制度中找到現行生效的規則，嚴格甄別發票報銷申請是否合規。
金融世界沙盒
生成用於展示模型在金融研究、產業鏈理解、因果推演和估值分析方面能力的沙盒，可以直觀觀察到當一個總體經濟事件發生時，作用會如何傳導到產業供需、產業鏈、關鍵公司以及產業價值分配，傳導路徑清晰。
探索科學研究場景
自主定位瓶頸，持續優化推理能力
Hy4 preview 自主分析推理系統瓶頸，並圍繞運算子融合、通訊優化等方向進行多輪優化，端到端吞吐量相較基線提升 31.8%，在不同上下文長度和並發度下均取得穩定收益，驗證了其自主定位瓶頸並持續優化推理基礎設施的能力。
小模型後訓練任務
Hy4 preview 可以像研究人員一樣管理多個 Codex Session 進行實驗，並根據結果持續調整探索方向。在小模型後訓練任務中，Hy4 preview 作為 researcher 協調 Codex 同時優化多個評測目標，在 8 項評測上均優於 Codex 獨立探索，體現了其在複雜研發任務中判斷方向、組織實驗與持續迭代的能力。
機器學習力場分子動力學模擬
配合 Hyra，Hy4 preview 在機器學習力場分子動力學（MD）模擬上取得進步，32,512 原子磷脂雙分子層 SO3LR 在高度優化的 JAX 實現上進一步提速 2.0 倍，達到 54.9 ms/step，單張高階 GPU 可容納 30 萬原子，為新材料篩選、藥物分子研究和複雜生命體系模擬打開更大的運算空間。
低溫量子傳輸元件設計問題
針對凝態物理中的低溫量子傳輸元件設計問題，希望實現每個時脈週期只有攜帶有效訊號的目標電子波包抵達下游能量探測器，而低能背景和高能雜散波包在到達探測器前被反射。
Hy4 preview 自主完成了量子散射求解器建構、五勢壘結構的穩健優化和獨立含時演化驗證，將高能阻帶平均洩漏率從基線的 48.2% 降至 4.8%。同時模型自動生成了封裝完整求解流程、支援調參和重新求解的互動式模擬器，在該任務中自主組織和執行了從多階段科學計算、結果驗證到可探索成果交付的完整流程。
經典幾何難題
配合 Hyra，Hy4 preview 在百年經典幾何難題——三維 Blaschke–Lebesgue 問題上取得重大突破，將體積下界從 0.380799 一舉推進至 0.41104。相較於 Meissner 四面體猜想給出的 0.41986，這一成果讓該猜想距離最終證明只剩最後 2% 的差距。
Hy4 preview 現已開源，在騰訊雲 TokenHub 和 OpenRouter 上線，並可在 WorkBuddy／CodeBuddy、元寶、ima 等產品上體驗。我們堅持開放與高性價比，讓模型進步普惠更多使用者。
Hy4 preview 是 Hy4 迭代的一個早期版本，預訓練和後訓練均仍有較大的提升空間，也有一些已知問題，例如複雜任務的長時間思考和過度自我驗證傾向，我們將持續敏捷迭代。如同 Hy3 preview，我們希望透過 Hy4 preview 的盡早發布獲得廣泛的真實回饋，從而顯著提升 Hy4 正式版。同時，我們將堅持發揮與騰訊產品和專家深度合作的獨特優勢，持續提升生產力的普惠性和上限。
開源連結：
・HuggingFace：https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview
・Github：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview
・Modelscope：https://modelscope.cn/models/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview
・Gitcode：https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hy4-preview
模型體驗：
・https://aistudio.tencent.com/
Hy Blog：
・https://hy.tencent.com/research/hy4-preview
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