Tencent lanza Hy4, un modelo de 770.000 millones de parámetros que incorpora visión y control del ordenador a sus herramientas de IA

Hy4 pasa de responder preguntas a realizar tareas

Tencent publicó la versión formal de su modelo de inteligencia artificial Hunyuan Hy4 al mediodía del 4 de noviembre de 2026. El sistema, de 770.000 millones de parámetros, incorpora comprensión visual y operación del ordenador. Con el lanzamiento, el modelo llega a productos de trabajo, programación y consumo, mientras Tencent se prepara para publicar sus pesos descargables.

La empresa afirma que Hy4 se encuentra entre los modelos abiertos más potentes, con mejoras en el seguimiento de instrucciones, la comprensión de documentos extensos y la ejecución de tareas de varios pasos. Sus desarrolladores también reconocen que existe una brecha considerable entre Hy4 y los principales modelos cerrados, cuyos pesos subyacentes siguen bajo el control de sus propietarios.

Tencent presenta sus argumentos a partir de resultados en el trabajo, no solo del tamaño del modelo. En una evaluación de tareas financieras organizada junto con Tencent Financial Technology, conocida como FiT, 213 expertos evaluaron 579 tareas reales. Hy4 obtuvo una puntuación de 3,04, por encima de los demás modelos abiertos incluidos en el ejercicio.

El lanzamiento también introduce un cambio práctico: Hy4 puede interpretar imágenes y trabajar con interfaces gráficas de ordenador, además de usar líneas de comandos. Tencent lo ha entrenado para utilizar programas especializados, como Blender y herramientas CAD, y para realizar tareas que requieren pasar de una aplicación a otra. Para los usuarios, el cambio que se busca es pasar de recibir instrucciones a que el software realice una mayor parte del trabajo.

De la versión preliminar de agosto al lanzamiento de noviembre

El desarrollo de Hy4 abarca dos lanzamientos distintos. La versión preliminar llegó el 28 de agosto con 770.000 millones de parámetros totales, 49.000 millones de parámetros activos por token y una ventana de contexto de alrededor de un millón de tokens. La versión de noviembre incorpora capacidades y mejoras, pero mantiene el tamaño general anunciado.

El equipo de Hunyuan de Tencent describió así el objetivo de la versión preliminar en su anuncio de lanzamiento:

«Hoy publicamos Hy4 en versión preliminar, nuestro modelo más capaz hasta la fecha».

Desde entonces, la empresa ha orientado el modelo cada vez más hacia el trabajo de oficina, el desarrollo de software, las finanzas y la investigación. La secuencia de lanzamientos también distingue la versión preliminar, ya distribuida, de la versión final, cuyos pesos y ficha del sistema aún están pendientes de publicación.

• Febrero de 2026: Tencent reconstruyó la infraestructura de Hunyuan. Después, Tencent Cloud afirmó que el equipo publicó, en promedio, una actualización importante del modelo cada dos meses.
• 28 de agosto: se lanzó la versión preliminar de Hy4, con 770.000 millones de parámetros totales y una licencia Apache 2.0.
• 29 de octubre: Dowson Tong, vicepresidente ejecutivo sénior de Tencent y director ejecutivo de su grupo de Cloud e Industrias Inteligentes, anunció los próximos lanzamientos de Hy4 y Hy4 flash durante la Cumbre del Ecosistema Digital Global de Tencent.
• 4 de noviembre: la versión formal de Hy4 se puso a disposición en varios productos de Tencent.
• Del 4 al 15 de noviembre: WorkBuddy y CodeBuddy ofrecen a los usuarios una cantidad limitada de acceso gratuito.
• 31 de diciembre de 2026: termina el período de descuento anunciado por Tencent Cloud TokenHub.

Qué significan 770.000 millones de parámetros

Los parámetros son los valores numéricos que un modelo aprende durante el entrenamiento. Le ayudan a reconocer patrones, seguir instrucciones y generar respuestas. Hy4 tiene muchos más que la serie anterior, Hy3, que contaba con menos de 300.000 millones.

La versión preliminar de agosto utiliza una arquitectura de mezcla de expertos. En lugar de aplicar todas las partes del modelo a cada token, dirige el trabajo a redes especializadas seleccionadas. Un token es una pequeña unidad de texto, como una palabra o parte de una palabra.

En la versión preliminar, se activan unos 49.000 millones de parámetros por token, aproximadamente el 6,4% de los 770.000 millones totales. La arquitectura tiene 78 capas. La mayoría contiene 256 expertos seleccionables, de los cuales se eligen ocho por token, además de un experto compartido. Este enfoque selectivo reduce el cálculo necesario en cada paso y mantiene, a la vez, un conjunto mucho mayor de información aprendida.

La ventana de contexto de la versión preliminar admite alrededor de un millón de tokens. El contexto es el material con el que un modelo puede trabajar a la vez, incluidas instrucciones, documentos e intercambios anteriores. Una ventana amplia resulta útil en proyectos con muchos archivos o registros extensos, aunque la calidad del razonamiento sigue siendo importante para relacionar datos dispersos entre ellos.

Ejecutar un modelo de este tamaño requiere una infraestructura considerable de memoria y computación. Seleccionar menos expertos reduce los cálculos, pero es necesario almacenar y poder consultar el conjunto completo de pesos. Para la mayoría de los usuarios, la forma práctica de acceder a Hy4 será a través de un servicio en la nube o una aplicación como WorkBuddy.

La visión y el uso del ordenador amplían sus tareas

Hy4 es el primer modelo insignia de Hunyuan que incorpora comprensión visual. Tencent afirma que puede procesar imágenes en detalle, analizar gráficos complejos y resolver problemas matemáticos presentados visualmente. Esto le permite utilizar información difícil de transmitir mediante una instrucción de texto sencilla.

El uso del ordenador añade otra dimensión. Hy4 puede combinar operaciones en la línea de comandos con acciones en interfaces gráficas, lo que le permite trabajar en distintos programas sin depender por completo de respuestas de texto o conexiones predefinidas con servicios. Tencent afirma que lo entrenó específicamente para utilizar Blender, programas CAD y realizar tareas prolongadas que implican varias aplicaciones.

Un agente de IA es un sistema que da pasos para alcanzar un objetivo, utiliza herramientas y adapta sus acciones en función de los resultados. Las capacidades visuales y de uso del ordenador de Hy4 amplían los tipos de pasos que un agente de este tipo puede intentar. Un gráfico, una ventana de aplicación o una interfaz de diseño pueden formar parte de la tarea, en lugar de ser elementos que el usuario debe describir manualmente.

Tencent también afirma que la versión formal realiza tareas prolongadas con mayor eficacia y utiliza su proceso de razonamiento de forma más eficiente. Estas mejoras abordan limitaciones detectadas en la versión preliminar, como dedicar demasiado tiempo a razonar sobre tareas difíciles y revisar repetidamente el propio trabajo. Para un usuario que espera un documento terminado o un cambio de software, las revisiones innecesarias aumentan tanto el tiempo como el coste de procesamiento.

WorkBuddy convierte el modelo en un producto de oficina

Tencent ha lanzado Hy4 a través de Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, el asistente inteligente Dayuan de WeCom e ima. Entre las plataformas externas que permiten acceder al modelo está OpenRouter. Otros servicios de Tencent, como QQ, Honor of Kings, Peacekeeper Elite, WeChat Read y Tencent News, siguen trabajando en la integración.

WorkBuddy ocupa un lugar central en la estrategia de oficina. A través de su conjunto de herramientas WeCom, Hy4 puede conectar información de trabajo repartida entre chats, correos electrónicos, documentos, calendarios y reuniones. Reunir esos registros puede ayudarle a completar tareas que, de otro modo, exigirían que un trabajador buscara en varios lugares y recopilara los datos pertinentes.

En la evaluación de WorkBuddy de Tencent, Hy4 obtuvo una puntuación media de eficacia de 83,18 y una tasa de tareas completadas del 96,15%. La empresa afirma que ocupó el primer lugar entre sus competidores nacionales en nueve de 12 situaciones, es decir, en tres cuartas partes de las categorías evaluadas. El anuncio de lanzamiento no detalló la escala de puntuación ni las condiciones completas de las tareas.

Tencent también informa de mejoras en la presentación de documentos, la estabilidad y la facilidad de uso de la función de WorkBuddy que permite a las personas y a la IA escribir juntas. La combinación del desarrollo del modelo y del producto refleja el énfasis que Tong ha expresado en los beneficios para los usuarios en contextos concretos, en lugar de centrarse únicamente en el número de parámetros y las puntuaciones de referencia.

Las tareas financieras muestran avances y errores pendientes

Las finanzas recibieron un esfuerzo específico de entrenamiento y evaluación. Tencent afirma que creó miles de espacios de trabajo y más de 10.000 tareas de alta calidad basadas en situaciones financieras reales, y que luego colaboró con FiT para organizar una evaluación realizada por 213 expertos.

Hy4 obtuvo 3,04 puntos en 579 tareas financieras, frente a los 2,97 de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 y los 2,68 de Kimi K3.1 Pro y GLM-5.3. La ventaja sobre DeepSeek fue de 0,07 puntos. En la evaluación interna IRAB de Xuntu Technology, Hy4 mejoró 12,03 puntos porcentuales con respecto a la versión preliminar.

Las pruebas de la propia Tencent también midieron los errores de precisión factual. Tras trabajar en la recuperación de información actualizada, la combinación de fuentes y la comprobación de coherencia, la tasa de alucinaciones bajó del 12,95% en la versión preliminar al 7,2%. Una alucinación es una respuesta que presenta como cierta información inventada o incorrecta. La reducción fue de 5,75 puntos porcentuales, alrededor del 44% en relación con la tasa anterior.

Los errores atribuidos a conjeturas bajaron del 23,1% al 5,6%, una disminución de 17,5 puntos porcentuales. Los errores que aún se producen son importantes en el ámbito financiero, donde una cifra equivocada puede propagarse por una hoja de cálculo y afectar a la conclusión final. Los estados financieros, las fórmulas y las citas siguen requiriendo revisión humana antes de servir de base para una decisión de inversión o empresarial.

Una tarea documentada de WorkBuddy ilustra el alcance del trabajo que Hy4 puede intentar. Tras recibir la instrucción de recopilar informes financieros de Tencent, Alibaba y Baidu desde 2020 y comparar sus negocios desde cuatro perspectivas profesionales, tardó 41 minutos y 51 segundos. El resultado incluyó un PDF de 12 páginas, ocho gráficos, tablas de datos financieros y un libro de Excel con 183 fórmulas que podían recalcularse. Un registro de descargas anotó direcciones, estados, tamaños de los archivos y motivos de los fallos.

Las mejoras en las pruebas de referencia requieren contexto

La versión preliminar de agosto se sometió a una evaluación distinta de Tencent: 163 expertos internos analizaron 203 tareas de ingeniería sin saber qué modelo había producido cada respuesta. Hy4 en versión preliminar obtuvo una media de 2,99 sobre cuatro, frente a 2,94 de Kimi K3 y 2,92 de GLM-5.3.

Frente a GLM-5.3, Hy4 en versión preliminar ganó el 46,8% de las comparaciones, empató el 12,8% y perdió el 40,4%. Frente a Kimi K3, ganó el 51,2%, empató el 7,9% y perdió el 40,9%. Estas cifras muestran una ventaja media moderada dentro de ese grupo concreto de tareas, mientras que los competidores siguieron ganando muchas comparaciones.

La evaluación de ingeniería y la evaluación financiera de noviembre utilizaron tareas, participantes y versiones rivales distintas. Sus puntuaciones corresponden a ejercicios diferentes. La evaluación interna de Tencent aporta detalles sobre el desempeño en el trabajo, mientras que las pruebas independientes siguen siendo necesarias para determinar hasta qué punto los resultados se aplican a otras tareas.

Para la versión formal, Tencent informa de mejoras frente a la versión preliminar del 19,1% en GameDev y del 9,8% en GameLogic. La empresa afirma que el desarrollo se centró en interacciones complejas de la interfaz, lógica empresarial, gestión del estado y conexiones entre los sistemas de interfaz y de servidor. En términos sencillos, el objetivo es crear software que funcione correctamente cuando los usuarios interactúan con él, no solo páginas que parezcan terminadas.

Tencent también afirma que Hy4 puede combinar razonamiento científico, programación y ejecución de tareas prolongadas. La empresa ha publicado el modelo HyCell para la representación de células individuales y el modelo HyPDE para campos físicos, desarrollados, según indica, con ayuda de Hy4 y Hyra2.0. Su trabajo declarado en mejora recursiva implica que la IA ayude a mejorar la IA, mientras que el impulso comercial inmediato de Hy4 se centra en productos que la gente ya puede utilizar.

Los precios se mantienen mientras se acerca la publicación abierta

Los precios publicados de la API de Hy4 siguen siendo los mismos que los de la versión preliminar: 6 yuanes por millón de tokens de entrada, 18 yuanes por millón de tokens de salida y 0,3 yuanes por millón de tokens de entrada en caché. La entrada es el material que se envía al modelo; la salida es lo que genera. La entrada en caché es material procesado previamente que el servicio puede reutilizar a menor coste.

Tencent Cloud TokenHub cobra la mitad de las tarifas publicadas hasta el 31 de diciembre de 2026. Durante la promoción, los precios correspondientes son de 3 yuanes por millón de tokens de entrada, 9 yuanes por millón de tokens de salida y 0,15 yuanes por millón de tokens de entrada en caché. Por tanto, una tarea con un millón de tokens de entrada ordinaria y un millón de tokens de salida costaría 12 yuanes con esas tarifas rebajadas.

La versión preliminar de agosto se distribuyó con licencia Apache 2.0 a través de repositorios como Hugging Face, ModelScope, GitCode y CNB. Tencent afirma que pronto publicará los pesos de la versión formal de Hy4 y una ficha del sistema, pero no ha dado una fecha exacta. Una ficha del sistema describe las capacidades, las pruebas, las limitaciones y las consideraciones de seguridad de un modelo. Tencent afirma que en la preparación de la publicación prestará especial atención a los riesgos de ciberseguridad y seguridad biológica.

También está previsto publicar pronto Hy4 flash, una opción más barata que aprovecha las capacidades de Hy4. Tencent no ha anunciado su fecha de lanzamiento ni sus precios. La empresa afirma que la próxima generación, Hy5, será más grande, pero no ha confirmado un calendario de publicación.

Por qué Tencent se centra en los usuarios de oficina

Las cifras de septiembre de 2026 de QuestMobile sitúan en 142 millones los usuarios activos mensuales de los servicios de IA para oficina, un 50,6% más que un año antes. WorkBuddy tenía 32,353 millones, frente a los 9,77 millones de Dazi, de Baidu; los 7,905 millones de Qianwen Office, y los 2,049 millones de Doubao Work.

La audiencia de WorkBuddy era unas 3,3 veces mayor que la de Dazi y equivalía a cerca del 23% de la audiencia de servicios de IA para oficina medida. Estas cifras dan a Tencent una posición importante en una categoría en la que el acceso a registros de trabajo, documentos útiles y tareas completadas puede importar más a los clientes que el atractivo de un chatbot general.

La posición competitiva de Tencent es distinta en el ámbito de los asistentes de consumo. Yuanbao tenía 37,33 millones de usuarios activos mensuales en septiembre, frente a los 419 millones de Doubao, los 158 millones de Qianwen y los 123 millones de DeepSeek. WorkBuddy ofrece así a Hy4 un producto con una posición más sólida en su propia categoría.

La prueba comercial consiste en determinar si una mejor ejecución de tareas convence a usuarios y empresas para pagar. Las cifras de uso miden el tamaño de la audiencia, mientras que los próximos resultados financieros de Tencent ofrecerán otra oportunidad para evaluar el gasto y los ingresos. Los resultados del tercer trimestre se esperan a mediados de noviembre. El lanzamiento de Hy4 conecta la inversión de la empresa en modelos con una audiencia de oficina existente, en un contexto en el que la fiabilidad, la velocidad y el coste son fundamentales para la experiencia del cliente.

Puntos clave

• Tencent publicó la versión formal del modelo Hy4 el 4 de noviembre de 2026. Tiene 770.000 millones de parámetros e incorpora nuevas capacidades de comprensión visual y operación del ordenador.
• Hy4 está disponible en WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, TokenHub y otros productos de Tencent.
• En la evaluación de tareas financieras de Tencent, Hy4 obtuvo 3,04 puntos, por encima de los demás modelos abiertos evaluados.
• Las pruebas de la propia empresa registraron una tasa de alucinaciones del 7,2%, frente al 12,95% de la versión preliminar.
• Los precios publicados de la API siguen siendo de 6 yuanes por millón de tokens de entrada y 18 yuanes por millón de tokens de salida. TokenHub cobra la mitad hasta el 31 de diciembre.
• Está previsto publicar los pesos del modelo formal, la ficha del sistema y Hy4 flash, pero no se han anunciado fechas exactas.
• Tencent reconoce que Hy4 sigue por detrás de los principales modelos cerrados.