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On the DeepSWE benchmark, the Hy4 preview scored 64.3, surpassing Alibaba’s Qwen-3.8 Max at 56.6 and DeepSeek-V4 Pro at 62.7.

最近又高强度折腾了一波 AI 辅助编程，结果被一些国内免费模型（如腾讯混元 Hy3 ）震惊到怀疑人生😨。上次做完终端版博客之后，我开始试着完全信任 AI 去实现各种想法，结果它一次一次刷新我的认知。简单列几个这次搞出来的东西： **1. 博客 API + WebMCP** 把博客功能做成函数，在浏览器控制台里就能调用；还接入了谷歌和微软支持的 WebMCP 协议，已经被 WebMCP Directory 收录： 👉 https://webmcp.com/sites/mabbs.github.io **2. 给即将关服的立直麻将游戏做离线快照** 这个游戏马上要关服了，我用 AI 抓包重放服务器数据，逆向出 Protobuf 协议，还让它直接用 JavaScript 写了一个完整对局引擎（带人机），甚至恢复了一个被官方隐藏的泳装皮肤。现在这个游戏已经可以在浏览器里直接玩了： 👉 https://mabbs.github.io/mahjong-dream-snapshot/ **3. 在 WASM Linux 里跑的静态网站生成器** 用 awk 写 Markdown 转换，结合 bashblog 的思路，搓出来一个 POSIX 兼容的 SSG ，居然性能还不错： 👉 https://gist.github.com/Mabbs/3db745dc403d752a1d59d3e06938e310 **4. 终端版博客新增一堆离谱功能** * Markdown 高亮 * 挂载本地文件夹 * 基于 WebRTC 的局域网 P2P 组网（不需要服务器） * VLESS 网关，能在浏览器 Linux 里用 `telnet towel.blinkenlights.nl` 看 ASCII 版《星球大战》😆 这些全是在一个大家可能不太看得上的**免费模型** 上完成的，全程基本就是“我提需求，AI 写代码，我负责测试和震惊”。如果换成最先进的模型，我真的不敢想会是什么样。 完整实现过程、踩坑记录和代码都在我的博客文章里，原文链接： https://mabbs.github.io/2026/09/01/vibe-coding2.html 相关仓库： * 麻将离线快照： https://github.com/Mabbs/mahjong-dream-snapshot * 终端版博客： https://github.com/Mabbs/linux 也欢迎大家聊聊：你最近用 AI 写出来的最离谱的项目是什么？

**TL;DR:** * Tencent liberó el 28 de agosto de 2026 Hy4 preview, un modelo abierto de 770,000 millones de parámetros totales, 49,000 millones activos por token y contexto de más de un millón, bajo licencia Apache 2.0. * La compañía dice que supera a GLM-5.3 y a Kimi K3 con una prueba a ciegas propia: 2.99 sobre 4 frente a 2.92 y 2.94. Su ficha del modelo añade que perdió 40.4% y 40.9% de esas comparaciones. * Llega 53 días después de Hy3 y, al cierre de esta nota, no existe una medición independiente que contraste esos resultados. * * * Tencent liberó este **28 de agosto de 2026** Hy4 preview, la nueva generación de su modelo de lenguaje, con los pesos abiertos bajo **licencia Apache 2.0**. Es un Mixture-of-Experts de **770,000 millones de parámetros** totales y **49,000 millones activos** por token, con una ventana de contexto que **supera el millón de tokens**. La compañía lo presenta como superior a GLM-5.3, de Z.ai, y a Kimi K3, de Moonshot AI. El sustento de esa afirmación es una prueba a ciegas que organizó Tencent y calificaron **163 de sus propios expertos** sobre **203 tareas de ingeniería** : Hy4 promedió **2.99 sobre 4.00** , contra 2.92 de GLM-5.3 y 2.94 de Kimi K3. La ficha del modelo publicada en Hugging Face agrega lo que el comunicado omite: Hy4 perdió **40.4%** de esas comparaciones contra GLM-5.3 y **40.9%** contra Kimi K3. ## Hy4 perdió 4 de cada 10 comparaciones en la prueba que Tencent usa para decir que gana El comunicado corporativo se queda en los promedios. La ficha técnica desglosa cada duelo. Contra GLM-5.3, Hy4 preview ganó **46.8%** de las comparaciones, empató 12.8% y **perdió 40.4%**. Contra Kimi K3 ganó **51.2%** , empató apenas 7.9% y **perdió 40.9%**. En los dos casos, cuatro de cada diez veces los evaluadores prefirieron al rival. Tencent eligió las tareas, puso a los jueces en su nómina y publicó el resultado. Que la calificación fuera a ciegas evita que el evaluador sepa qué salida es de quién, pero no cambia quién armó el examen. Sobre una escala de 4 puntos, la distancia con Kimi K3 es de 0.05 y con GLM-5.3 de 0.07. No es la primera vez que la compañía apoya su comparación estrella en este formato. Con Hy3, en julio, la comparación central también salió de una prueba a ciegas interna, y ya lo señalamos entonces. Hy3: el modelo abierto de Tencent que reta a GLMTencent liberó Hy3, un modelo MoE de 295B con licencia Apache 2.0 que compite con modelos del doble de tamaño.FomoEraAlejandro Castillo Leone Puestas una junto a otra, las dos pruebas muestran cómo se movió la ventaja que Tencent reclama frente a su rival más cercano: Prueba a ciegas de Tencent | Hy3 (6 de julio de 2026) | Hy4 preview (28 de agosto de 2026) ---|---|--- Expertos que calificaron | 270 | 163 Volumen evaluado | 312 comparaciones válidas | 203 tareas de ingeniería Puntaje del modelo de Tencent | 2.67 sobre 4 | 2.99 sobre 4 Rival y su puntaje | GLM-5.1, 2.51 | GLM-5.3, 2.92; Kimi K3, 2.94 Ventaja declarada | 0.16 puntos | 0.07 (GLM-5.3) y 0.05 (Kimi K3) Los dos ejercicios no son intercambiables: cambian el panel, el tipo de tarea y los rivales, así que la tabla no mide qué modelo mejoró más. Mide cuánta distancia se adjudica Tencent frente a su competidor más próximo, y con un modelo 2.6 veces más grande ese margen quedó por debajo de la mitad del que reclamó en julio. ## Un modelo 2.6 veces más grande, 53 días después de Hy3 Hy3 salió el 6 de julio de 2026 con 295,000 millones de parámetros totales, 21,000 millones activos y 256K de contexto. Hy4 preview llegó 53 días después con 770,000 millones, 49,000 millones activos y más de un millón de tokens de ventana. Tencent atribuye el salto a escalar tres frentes al mismo tiempo, tamaño del modelo, longitud de contexto y volumen de datos, sin reclamar un hallazgo algorítmico nuevo. Caixin sitúa esa aceleración en su contexto competitivo: la empresa acortó su ciclo de lanzamientos en medio de la carrera doméstica china y arrastra la fama de ir detrás de algunos desarrolladores chinos de IA. La ficha técnica apunta en la misma dirección de forma más literal. Tencent describe su módulo de atención como una versión con compuertas de la atención dispersa de DeepSeek, sumada a una técnica de reutilización de índices entre capas, y acredita a DeepSeek y a GLM como inspiración de esa parte de la arquitectura. GLM, uno de los dos rivales contra los que se mide, aparece también en el diseño del modelo. Imagen ilustrativa: correr Hy4 preview completo exige infraestructura de centro de datos, no una computadora de escritorio · Foto de panumas nikhomkhai en Pexels Para quien quiera probarlo hoy, el modelo está en Hugging Face junto con una variante cuantizada FP8, y funciona dentro de WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao e ima. Por API llega vía Tencent Cloud TokenHub y OpenRouter, a **0.834 dólares por millón de tokens de entrada** , 2.501 por millón de salida y 0.042 por millón en entradas con caché. WorkBuddy y CodeBuddy lo dan gratis dos semanas, y el acceso libre a Hy3 en esas mismas plataformas se extendió hasta el **30 de septiembre**. Autohospedarlo es otra historia: las recetas de despliegue que publica Tencent reparten la variante cuantizada en **ocho GPU**. ## Tencent dice que el modelo ya optimiza su propio sistema de inferencia Tencent sostiene además que Hy4 preview participó por primera vez en la optimización automatizada de sus propios métodos de entrenamiento, estrategias de datos, marcos de evaluación y operadores de bajo nivel: propuso enfoques, corrió experimentos e iteró con los resultados. La empresa lo llama un ciclo temprano de automejora recursiva. De ahí sale el número concreto. Según Tencent, el modelo analizó por su cuenta los cuellos de botella de su sistema de inferencia y aplicó varias rondas de optimización en fusión de operadores y comunicación, con un aumento de **31.8% en el rendimiento de extremo a extremo** frente a la línea base, sostenido en distintas longitudes de contexto y niveles de concurrencia. Ese porcentaje también lo midió Tencent en su propia infraestructura. La compañía sí publica sus límites. En la ficha reconoce que esta versión temprana tarda más de lo necesario razonando tareas complejas y tiende a verificar en exceso su propio trabajo, y explica el porqué de sacarla así: prefieren "lanzar temprano y escuchar qué se rompe", escribe el equipo de Tencent Hy. La etiqueta _preview_ es literal, y la empresa anticipa más modelos de la serie Hy4 en camino. Queda pendiente la verificación de un tercero. GLM-5.3 y Kimi K3 ya quedaron parejos en el índice de Artificial Analysis, una medición ajena a sus fabricantes, como contamos el 19 de agosto. GLM-5.3 empata a Kimi K3 y alucina más que 5.2Artificial Analysis midió GLM-5.3 en 60, empatado con Kimi K3, pero su tasa de alucinación subió de 26% a 30%.FomoEraDilis Salazar Hy4 preview todavía no tiene ese contraste. Para el desarrollador hispanohablante que evalúa mover un flujo de trabajo a pesos abiertos, lo verificable hoy es el precio, la licencia y el hardware que exige; lo que promete la comparación sigue siendo una afirmación del fabricante hasta que alguien más la mida. _Fuentes:_ 1, 2, 3

Big news: Hy4 preview by @TencentHunyuan just landed ~#5 in the Code Arena: WebDev with 1633 pts (AutoEval). This is a significant improvement from Hy3 at #31 overall (+115 pts)! Among open models, H...

Tencent เปิดตัว Hy4 เทียบชั้นโมเดลชั้นนำของจีนในราคาครึ่งเดียว Body ทีมวิจัย Tencent Hy เปิดตัวโมเดล Hy4 preview โมเดลรุ่นล่าสุดที่เปลี่ยนแนวทางจากเดิมเป็นโมเดลขนาดเล็กราคาประหยัด มาเป็นโมเดลระดับนำที่ทำคะแนนทดสอบสำคัญๆ ได้เทียบเท่ากับโมเดลชั้นนำของจีน เช่น DeepSeek V4 Pro, Kimi K3, GLM5.3, Qwen3.8 Max ตัวโมเดล Hy4 มีขนาดใหญ่กว่า Hy3 ก่อนหน้านี้มาก ขนาดเป็น 770B-A49B รองรับ context ขนาด 1M ทำงานต่อเนื่องยาวนานในงานซับซ้อนได้ แม้ว่าโมเดลจะขนาดใหญ่ขึ้นมากแต่ราคาของ Hy4 ก็ยังได้เปรียบมากเมื่อเทียบกับโมเดลที่ทาง Tencent นำมาเปรียบเทียบ โดยราคาอยู่ที่ 0.834/2.501 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็น แพงขึ้นกว่า Hy3 หลายเท่าตัว แต่ค่าแคชอยู่ที่ 0.042 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเท่านั้น เพิ่มขึ้นจาก Hy3 ไม่มากนัก ค่าแคชที่ถูกมากทำให้การใช้งานแบบ agentic จะถูกลงมากเมื่อเทียบกับโมเดลอื่นๆ ที่มา - Tencent Hy lew Fri, 28/08/2026 - 20:51

الإعلان عن الاتفاق مع إطلاق نموذج Hy3 للذكاء الاصطناعي من Tencent على مستوى العالم وتوفره للشركات والمطورين في جميع أنحاء المنطقة ، قبل مشاركة Tencent Cloud في معرض LEAP 2026 الرياض ، المملكة العربية السعودية ، 28 أغسطس ، 2026 /PRNewswire/ — أعلنت اليوم شركة “تنسنت كلاود” (Tencent Cloud)، وحدة الأعمال السحابية لشركة التكنولوجيا العالمية [...] The post شراكة بين Tencent Cloud منصة TruKKer للوجستيات في السعودية في إطار التوسع الإقليمي appeared first on اليوم السابع - Alyoum Alsabea.

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