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Tencent: Hy4 es un modelo de generación de texto de Tencent, lanzado como la versión oficial tras Hy4 Preview. Está diseñado para trabajo de texto general y, según Tencent, ofrece mejoras integrales sobre la versión preliminar, con avances especialmente notables en capacidades agénticas y rendimiento en tareas de productividad del mundo real de horizonte largo. Si estás eligiendo un modelo para cargas de trabajo que implican trabajo sostenido de varios pasos en lugar de prompts de un solo disparo, Hy4 está posicionado exactamente para ese tipo de uso.
El modelo acepta texto e imágenes como entrada y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 1.048.576 tokens, lo suficientemente grande como para contener bases de código completas, conjuntos largos de documentos o historiales de conversación extensos en una sola solicitud, y puede producir hasta 65.536 tokens en una respuesta. El comportamiento de razonamiento se expone a través de parámetros de la solicitud, por lo que puedes decidir cuánta deliberación interna aplica el modelo antes de responder. También admite salidas estructuradas y llamadas a herramientas, lo que significa que las respuestas pueden restringirse a un esquema y que el modelo puede invocar funciones que tú definas.
Esas capacidades apuntan a unos cuantos patrones prácticos. El análisis de contexto largo es el más obvio: alimentar contratos, artículos de investigación, registros o repositorios y hacer preguntas sobre todo el conjunto sin fragmentarlo. Como se admite la entrada de imágenes, puedes mezclar capturas de pantalla, diagramas o páginas escaneadas con instrucciones de texto en la misma solicitud, lo que encaja con la comprensión de documentos y la respuesta a preguntas visuales sobre material mixto. Las llamadas a herramientas y las salidas estructuradas lo hacen adecuado para agentes y pipelines en los que el modelo necesita llamar a APIs, consultar fuentes de datos o devolver resultados legibles por máquina que el código posterior pueda analizar. Los controles de razonamiento ayudan en tareas donde la precisión importa más que la latencia, como la planificación de varios pasos o la depuración.
Puedes llamar a Hy4 a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "tencent/hy4". Como la interfaz sigue el formato de OpenAI, los SDK y las bibliotecas de cliente existentes funcionan con un cambio de URL base. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice y tools. En la práctica, eso cubre el control de muestreo, la longitud de salida, las secuencias de parada, las respuestas en JSON o restringidas por esquema y las llamadas a funciones, junto con las opciones relacionadas con el razonamiento.
Algo que conviene tener en cuenta es que la salida es solo texto, por lo que las tareas que requieren generar imágenes o audio quedan fuera de su alcance. La salida máxima de 65.536 tokens también implica que las generaciones muy largas deben planificarse por etapas. Para tareas de texto sencillas y cortas en las que no se necesita ninguna de las funciones de contexto largo, visión o llamadas a herramientas, un modelo más pequeño y rápido puede ser la opción más económica.
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import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "tencent/hy4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetools