Tencent: Hy4 preview

Tencent: Hy4 preview to model tekstowy od Tencent, wydany przez dostawcę 2026-08-28. Jest to model typu mixture-of-experts z 49B aktywnych parametrów na 770B łącznie. Etykieta preview wskazuje, że to wczesna wersja linii Hy4, więc warto traktować go jako model do oceny, a nie taki, który można uznać za finalny. Należy do kategorii tekstowej, co oznacza, że jego przeznaczeniem jest praca z językiem, a nie z obrazem, dźwiękiem czy innymi modalnościami.

Po stronie wejścia Hy4 preview przyjmuje wyłącznie tekst i generuje wyłącznie tekst. Okno kontekstu wynosi 1,048,576 tokenów, co wystarcza, aby pomieścić całe bazy kodu, długie zestawy dokumentów lub rozbudowane transkrypty agentów w jednym żądaniu. Maksymalne wyjście to 64,000 tokenów, więc odpowiedzi również mogą być długie. Tencent opisuje model jako zaprojektowany dla agentów kodujących, złożonych przepływów pracy z użyciem narzędzi oraz zadań produktywnościowych, co pokrywa się z obsługiwanymi parametrami wywoływania narzędzi i ustrukturyzowanego wyjścia.

Te możliwości sugerują kilka praktycznych zastosowań. Agenci kodujący mogą odczytać repozytorium lub jego duży fragment, a następnie zaplanować zmiany, napisać poprawki lub odpowiedzieć na pytania dotyczące kodu. Przepływy pracy z użyciem narzędzi pasują, ponieważ model przyjmuje definicje narzędzi i ustawienia wyboru narzędzia, więc może zdecydować, kiedy wywołać funkcję i jak wykorzystać wynik. Długi kontekst pomaga również w analizie dokumentów, streszczaniu dużych zbiorów oraz wieloetapowych zadaniach produktywnościowych, w których model musi mieć wgląd we wcześniejsze instrukcje i wyniki pośrednie. Ustrukturyzowane wyjścia czynią go użytecznym w potokach wymagających JSON lub innego ustalonego kształtu zamiast dowolnego tekstu.

Model wywołujesz przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "tencent/hy4-preview". Ponieważ interfejs jest zgodny z formatem OpenAI, istniejące klienty i SDK zasadniczo działają po zmianie jedynie bazowego adresu URL i identyfikatora modelu. Obsługiwane parametry żądania to 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 oraz top_p. Dostępne są mechanizmy sterowania rozumowaniem, takie jak reasoning_effort i include_reasoning, a także mechanizmy sterowania próbkowaniem, kary, sekwencje stop i ziarna dla powtarzalności.

Jedna rzecz do zapamiętania: to wydanie preview, więc zachowanie i dostępność mogą się zmienić. Wejście jest wyłącznie tekstowe, więc zadania wymagające rozumienia obrazu lub dźwięku są tutaj poza zakresem. Jeśli Twoje obciążenie mieści się w mniejszym oknie kontekstu lub nie wymaga użycia narzędzi ani ustrukturyzowanych wyjść, prostszy model tekstowy może być lepszym wyborem. Jednak dla agentów kodujących z długim kontekstem i przepływów pracy mocno opartych na narzędziach Hy4 preview jest stworzony dokładnie do takiego kształtu pracy.