Tencent: Hy4 preview

Tencent: Hy4 preview는 Tencent의 텍스트 모델로, 제공자가 2026-08-28에 공개했습니다. 이는 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델이며, 전체 770B 중 활성 파라미터가 49B입니다. preview라는 라벨은 이것이 Hy4 라인의 초기 버전임을 나타내므로, 최종본이라고 가정하기보다 평가할 모델로 취급하는 것이 좋습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 이는 이미지, 오디오 또는 기타 모달리티가 아닌 언어 작업을 목적으로 한다는 뜻입니다.

입력 측면에서 Hy4 preview는 텍스트만 받아들이고 텍스트만 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰으로, 단일 요청에 전체 코드베이스, 긴 문서 세트 또는 확장된 에이전트 트랜스크립트를 담을 수 있을 만큼 큽니다. 최대 출력은 64,000 토큰이므로 응답도 길 수 있습니다. Tencent는 이 모델이 코딩 에이전트, 복잡한 도구 사용 워크플로, 생산성 작업을 위해 설계되었다고 설명하며, 이는 지원하는 도구 호출 및 구조화된 출력 파라미터와 일치합니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적 용도를 시사합니다. 코딩 에이전트는 리포지토리나 그중 큰 부분을 읽은 뒤 편집을 계획하고, 패치를 작성하거나, 코드에 관한 질문에 답할 수 있습니다. 도구 사용 워크플로는 모델이 도구 정의와 도구 선택 설정을 받아들이므로 적합하며, 따라서 함수를 언제 호출할지와 결과를 어떻게 사용할지 결정할 수 있습니다. 긴 컨텍스트는 문서 분석, 대규모 코퍼스 요약, 그리고 모델이 이전 지시와 중간 결과를 계속 볼 필요가 있는 다단계 생산성 작업에도 도움이 됩니다. 구조화된 출력은 자유 텍스트가 아니라 JSON 또는 다른 고정된 형태가 필요한 파이프라인에서 사용할 수 있게 해줍니다.

모델은 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id "tencent/hy4-preview"를 사용하여 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 형식을 따르므로 기존 클라이언트와 SDK는 일반적으로 base URL과 모델 id만 변경하면 작동합니다. 지원하는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, max_completion_tokens, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p입니다. reasoning_effort와 include_reasoning 같은 추론 제어를 사용할 수 있으며, 샘플링 제어, 페널티, 중지 시퀀스, 재현성을 위한 시드도 사용할 수 있습니다.

한 가지 유념할 점은 이것이 preview 릴리스이므로 동작과 가용성이 바뀔 수 있다는 것입니다. 입력은 텍스트 전용이므로 이미지나 오디오 이해가 필요한 작업은 여기서 범위 밖입니다. 워크로드가 더 작은 컨텍스트 윈도우에 맞거나 도구 사용 또는 구조화된 출력이 필요하지 않다면 더 단순한 텍스트 모델이 더 적합할 수 있습니다. 그러나 긴 컨텍스트 코딩 에이전트와 도구 중심 워크플로에는 Hy4 preview가 바로 그런 형태의 작업을 위해 만들어졌습니다.