Bản xem trước Hy4 biến việc so sánh các mô hình mở thành một quyết định về việc vận hành. Trang nghiên cứu Hy chính thức của Tencent được ghi ngày 28 tháng 8 năm 2026, còn thẻ mô hình giới thiệu Hy4 preview là một mô hình Mixture-of-Experts có trọng số mở, quy mô lớn, với lộ trình được ghi nhận thông qua vLLM hoặc SGLang. Điều đó khiến bản phát hành này phù hợp với những người lựa chọn mô hình có thể đánh giá năng lực triển khai, chứ không chỉ chất lượng đầu ra. Đây vẫn là bản xem trước, vì vậy câu hỏi hữu ích là liệu nó có phù hợp với khối lượng công việc đã được đo lường hay không.
Các chi tiết đã được xác nhận trong thẻ mô hình cụ thể một cách bất thường. Hy4 preview có tổng cộng 770B tham số và 49B tham số được kích hoạt trên mỗi token. Phần lõi có 78 lớp, 256 chuyên gia được định tuyến cùng 1 chuyên gia dùng chung, trong đó mỗi token sử dụng top-8 chuyên gia được định tuyến cùng chuyên gia dùng chung. Mô hình bao gồm một lớp MTP tích hợp sẵn với tổng cộng 10B và 0.7B tham số được kích hoạt để giải mã suy đoán. Tencent mô tả cơ chế chú ý là Gated DeepSeek Sparse Attention với IndexCache và iHC. Độ dài ngữ cảnh là 1M, còn kích thước từ vựng là 120832.
Bản phát hành cũng cung cấp một lộ trình vận hành. Thẻ mô hình hiển thị nhãn Apache License 2.0, liên kết tới Hugging Face, ModelScope, GitCode và CNB, đồng thời có một biến thể FP8. Tencent khuyến nghị dùng vLLM hoặc SGLang. Ví dụ vLLM sử dụng tencent/Hy4-preview-FP8, --tensor-parallel-size 8, giải mã suy đoán MTP, phần phụ trợ cơ chế chú ý thưa, --tool-call-parser hy_v4, --reasoning-parser hy_v4 và --enable-auto-tool-choice; ví dụ SGLang sử dụng --tp-size 8. Các hướng dẫn này không đảm bảo việc triển khai sẽ dễ dàng.
Tencent cho biết họ đồng thiết kế Hy4 cho kỹ thuật phần mềm, công việc văn phòng/phân tích, phát triển game và nghiên cứu khoa học. Họ báo cáo một cuộc đánh giá mù, so sánh song song do 163 chuyên gia nội bộ thực hiện trên 203 tác vụ kỹ thuật: Hy4 preview đạt điểm trung bình 2.99 so với 2.92 của GLM 5.3, với 46.8% chiến thắng, 12.8% hòa và 40.4% thất bại. Khi so với Kimi K3, Tencent báo cáo điểm 2.94, với 51.2% chiến thắng, 7.9% hòa và 40.9% thất bại. Đây là kết quả nội bộ của Tencent, không phải phép đối chuẩn độc lập.
Điều chưa được chứng minh là một bảng xếp hạng tổng quát. Bằng chứng được cung cấp không xác lập kết quả phép đối chuẩn độc lập, độ trễ, mức sử dụng bộ nhớ, thông lượng, chi phí hoặc chất lượng vượt ngoài 203 tác vụ đó. Các chi tiết phát hành cũng không chứng minh khả năng triển khai trên máy tính xách tay, một cấu hình phần cứng cụ thể, mức giá hoặc khả năng cung cấp. Nhãn Apache License 2.0 là nhãn được ghi nhận trong thẻ mô hình; trong bài viết này, nó không phải cơ sở cho các kết luận pháp lý bổ sung.
Điều đó làm thay đổi lựa chọn vì hành vi của mô hình và gánh nặng vận hành giờ đây đi cùng nhau. Ngữ cảnh 1M, thiết kế MoE, biến thể FP8 và MTP tích hợp sẵn có thể biện minh cho một thử nghiệm trong trường hợp cần ngữ cảnh dài hoặc việc vận hành có kiểm soát. Đồng thời, tổng cộng 770B tham số và các ví dụ sử dụng kích thước song song tensor 8 khiến năng lực phần cứng và độ phức tạp thời gian chạy trở thành một phần của quyết định. Đây là suy luận từ cấu hình được công bố, không phải tuyên bố về hiệu năng. Hãy xem trọng số mở là một ứng viên cần được vận hành, không phải năng lực có thể sử dụng ngay mà không gặp trở ngại.
Việc xác minh nên có khả năng tái lập. Ghim mô hình và phiên bản sửa đổi, làm theo lộ trình vLLM hoặc SGLang đã được ghi nhận, rồi chạy các tác vụ lập trình và phân tích cố định. So sánh chất lượng, độ trễ, bộ nhớ, thông lượng và công sức vận hành với một mô hình hiện có, đồng thời lưu lại các trường hợp lỗi và cấu hình phục vụ chính xác. Hãy đưa vào các tác vụ suy luận phức tạp thay vì chỉ giữ lại những ví dụ có lợi. Tencent gọi Hy4 là phiên bản ban đầu và lưu ý rằng mô hình có thể mất nhiều thời gian hơn cần thiết khi suy luận phức tạp, đồng thời có xu hướng kiểm tra lại công việc quá mức. Theo dõi các bản sửa đổi thẻ mô hình hoặc việc phục vụ trong tương lai và các bài kiểm thử độc lập, nhưng không giả định có cải thiện cho đến khi điều đó được ghi nhận. Hiện tại, Hy4 preview là một ứng viên mà việc lựa chọn mô hình không thể tách rời khỏi lộ trình vận hành.